電力価格予測のための変化点検出に基づくキャリブレーションウィンドウ選択【JST・京大機械翻訳】

Nasiadka Julia; Nitka Weronika; Weron Rafal

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206939253582 整理番号：22P0324369

電力価格予測のための変化点検出に基づくキャリブレーションウィンドウ選択【JST・京大機械翻訳】

Calibration window selection based on change-point detection for forecasting electricity prices

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発行年： 2022年04月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月02日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

最近記録された値に類似した過去の観測のサブ期間を選択するために,最近提案された変化点検出アルゴリズム,Narrowest-Over-Threshold(NOT)法を採用した。次に,最も最近のτ観測が較正サンプルとして取られる従来の時系列アプローチと反対に,これらのサブ期間におけるデータに対してのみ自己回帰モデルを推定した。著者らは,ドイツのEPEX SPOT市場における挑戦的なデータセット-日先電力価格を用いて著者らのアプローチを説明し,自己回帰ハイブリッド最近傍(ARHNN)法を含む一般的に使用される手法と比較して予測精度の著しい改善を観察した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

電力工学・電力事業一般

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