共形预测区间估计及其在日前与日内电力市场的应用
计量经济学
2020-11-17 v2 投资组合管理
交易与市场微观结构
应用统计
机器学习
摘要
本文讨论称为共形预测(CP)的概念。尽管最初源于机器学习领域，它从未在短期电价预测背景下被应用或分析。因此，我们详述使共形预测值得了解的特性，并解释其简单却高效的思路为何在其他应用领域奏效，以及其特性为何对短期电力应用同样具有前景。我们在针对三条短期电力时间序列的样本外实证研究中，将其性能与分位数回归平均(QRA)等多种前沿电价预测模型比较。我们将共形预测与多种底层点预测模型结合，以展示其通用性及在变化条件下的表现。我们的结果表明，共形预测在短期电力市场中给出尖锐且可靠的预测区间。我们进一步检视共形预测各模型组件的影响，并提供基于路径的指南，说明如何为每个市场找到最优CP模型。
引用
@article{arxiv.1905.07886,
title = {Conformal Prediction Interval Estimations with an Application to Day-Ahead and Intraday Power Markets},
author = {Christopher Kath and Florian Ziel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.07886},
year = {2020}
}