稀薄电力市场中的日前价格预测模型
应用统计
2020-11-04 v1
摘要
印度的日前电力市场（DAMs）规模稀薄但处于增长中。一致的价格预测对于其在投资组合优化模型中的使用十分重要。带有特殊日效应等标准外生变量的单变量或多变量模型并非总是有用。需求与供给的驱动因素包括大地理区域的天气变化、电力系统元件停运以及合约突变导致市场参与者接入电力交易所。这些需要在预测模型中予以考虑。观察到此类模型在既不频繁也非定间隔重现的条件下，通过优于其他模型显著降低了预测误差。本文针对印度开发了相应模型，并使用模型置信集（MCS）方法检验这些模型的效用，该方法筛选出最优模型。该方法是在印度某电力公用事业企业两年多的实时业务环境中开发的。
引用
@article{arxiv.2011.01423,
title = {Day Ahead Price Forecasting Models in Thin Electricity Market},
author = {Sayani Gupta and Puneet Chitkara},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.01423},
year = {2020}
}
备注
6 pages, 6 figures, Power and Energy Conference at Illinois (PECI) 2017