An Attention-Based Deep Learning Approach for Forecasting Electricity Prices in Real-Time Electricity Markets
Notice bibliographique
Résumé
Real-time electricity markets are characterized by irregular and sudden price swings, leading to high price volatility and significant uncertainties for market participants. Accurate and informative electricity price forecasts are essential to reduce these uncertainties and enable more effective decision-making in energy generation, consumption, strategy planning, and risk management. This thesis presents a new forecasting framework for electricity prices in real-time markets, leveraging the capabilities of deep learning and advanced feature engineering. The proposed methodology integrates the Temporal Fusion Transformer (TFT), a deep learning model applied to time series forecasting, with dynamic clustering techniques to enhance forecasting accuracy. This is done by combining Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise and Dynamic Time Warping to cluster generators based on attributes such as geographical location, fuel type, installed capacity, and generation patterns. These clusters provide new covariates for forecasting models, enabling the method to adapt to the unique characteristics of any electricity market. The effectiveness of the proposed framework is demonstrated through a case study of the Ontario electricity market, where the methodology outperforms the forecasts of the system operator in terms of average error, accuracy, precision, and recall across a six-hour forecast horizon. This study underlines the framework's versatility and offers valuable insights into electricity price behavior, aiding market participants in mitigating risks and optimizing energy strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».