Short-term Electricity Price Forecasting in Highly Volatile Real-time Markets: The Case of Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Accurate short-term electricity price forecasting is a key input in the operational scheduling decisions made by electricity market participants. Thus, there has been a board body of models and techniques presented in the literature to forecast these prices. However, when it comes to real-time markets, they are significantly more volatile than day-ahead markets. This is because they are affected by unforeseen real-time grid events that may lead prices to jump to unusual high/low levels. This high volatility makes accurate forecasting of electricity prices a very challenging task. In this thesis, a volatility analysis of the Alberta electricity market is carried out to demonstrate significant intra-day fluctuations in the price patterns. Relevant publicly available data from the Alberta electricity market is investigated to select a set of explanatory real-time variables that might help predict some of these fluctuations. The Long Short-Term Memory network combined with the XGBoost decision tree algorithm is applied in a multi-stage forecasting mechanism to generate forecasts up to 96 hours ahead. Experimental results demonstrated that the proposed model provides a better performance for short-term electricity price forecasting relative to existing models. Two economic applications of the developed forecasting model are carried out to demonstrate its usefulness to the market players of the Alberta electricity market. The results obtained from these applications show that, compared with other approaches, the deployment of the developed forecasting model can increase significantly the revenues of several market players of the Alberta electricity market.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».