機能的時系列分析を用いた短期電力価格予測

近年、電力価格の効率的なモデリングと予測は、入札戦略の策定や投資判断のために市場参加者全員にとって非常に重要になりました。しかし、電力価格は高いボラティリティの期間、季節パターン、カレンダー効果、非線形性などの特定の特徴を示すため、その正確な予測は難しいです。本研究では、電力価格の正確な予測のための機能的予測方法を提案します。電力市場における短期価格予測のためにP次の機能的自己回帰モデルを提案します。このモデルの適用性は、機能的最終予測誤差（FFPE）の助けにより改善され、モデルの次元および遅れ構造が自動的に選択されました。提案したアルゴリズムの適用は、イタリアの電力市場（IPEX）で評価されました。サンプル外の予測結果は、提案した手法が自己回帰（AR）やナイーブモデルなどの非機能的予測技術よりも相対的に優れていることを示しています。