基于函数型数据的电力需求和价格日曲线自举预测区域
统计方法学
2024-01-23 v1
摘要
本文旨在计算电力需求和价格日曲线的提前一天预测区域。提出了三种基于模型的过程来构建一般预测区域，均使用自举算法。第一种方法考虑函数型数据的任意 范数来度量曲线之间的距离，第二种方法旨在考虑沿曲线的不同变异性，第三种方法利用函数型数据深度的概念。我们提出的预测区域所基于的函数响应回归模型相当通用：它允许包含内生和外生函数型变量，以及外生标量变量；此外，这些变量对响应变量的影响以参数、非参数或半参数方式建模。进行了比较研究，以分析这些预测区域在2012年西班牙本土电力市场的表现。本工作扩展并补充了 Aneiros 等人（2016）（专注于曲线预测）和 Vilar 等人（2018）（专注于预测区间）的方法和结果，他们使用了与本文相同的数据库。
引用
@article{arxiv.2401.11885,
title = {Bootstrap prediction regions for daily curves of electricity demand and price using functional data},
author = {Rebeca Peláez and Germán Aneiros and Juan Vilar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.11885},
year = {2024}
}