패널화된 시간 융합 변환기에 기반한 확률적 전기 가격 예측

비규제 전기 시장에서, 시장 의사 결정을 위해 변동성, 비선형성 및 높은 빈도의 전기 가격을 정확하게 예측하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 그러나 비정상성, 비선형성 및 높은 변동성과 같은 전기 가격과 관련된 불확실성은 전기 가격 예측(EPF)에 중대한 어려움을 초래합니다. 미래 가격의 단일 결정론적 추정만 제공하는 포인트 예측과 달리, 확률적 예측은 미래 가격 동역학에 대한 보다 포괄적이고 미묘한 그림을 제공하여 시장 참가자들이 불확실성에 직면했을 때 더 나은 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 따라서 본 논문에서는 다단계 확률 예측을 위한 강건한 심층 학습 방법을 제안합니다. 첫째, 우리는 전문가 모델에서 최소 절대 축소 및 선택 연산자(LASSO)를 사용하여 포인트 예측을 생성합니다. 둘째, 우리는 모델 선택에서 입증된 오라클 속성을 가진 비볼록 패널티인 부드럽게 잘린 절대 편차 정규화 항을 시간 융합 변환기에 도입합니다. 마지막으로, 제안된 모델을 사용하여 포인트 예측을 통합하여 확률 예측을 제공합니다. 제안된 예측 모델을 평가하기 위해 노르드 풀 전기 시장과 폴란드 전력 거래소 시장에서 실제 데이터 실험이 수행됩니다. 경험적 결과는 제안된 모델이 다른 경쟁자들에 비해 우수한 확률적 예측 성능을 보여주었으며, 실제 응용에서 그 효과성을 입증했음을 보여줍니다.