Regularized Probabilistic Forecasting of Electricity Wholesale Price and Demand
Notice bibliographique
Résumé
Electricity price forecasting is a fundamental step for power producers in competitive electricity markets, although it is a challenging task. Participation of renewable power plants in the electricity supply chain has increased uncertainty of electricity supply, demand, and price. Probabilistic forecasting approaches are the proper tools to take into account this uncertainty. In this paper, we use the double exponential smoothing (DES) as well as triple exponential smoothing (TES) methods to forecast electricity price volatility. Regularized forecasts for volatility have been studied using the elastic net regularization method. Sample sign correlation of standardized electricity prices (standardized by volatility forecasts) is used to identify the conditional distribution of electricity price time series. Validation of the regularized volatility forecasts is demonstrated using the publicly available hourly electricity price data of Ontario. Our data analysis results show that TES forecasts of volatility outperforms DES. In addition, elastic net regularization decreases the mean square error of TES volatility forecasting from 72.95 to 59.16. The regularized probabilistic forecast of electricity demand is used to implement a decision analysis approach and to model the scheduling of power generation units in the electricity market.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».