学习日前电价的 probability distributions
综合经济学
2025-07-04 v3 经济学
摘要
我们提出了一种用于小时级日前电价概率预测的新颖机器学习方法。与近期数据丰富的概率预测进展（用少量特征如矩来近似分布）不同，我们的方法是非参数的，并从输入数据学习到的所有可能经验分布中选择分布，无需限制性假设。我们提出的模型是一个多输出神经网络，考虑了概率的时间动态并使用惩罚控制单调性。这种分布神经网络能够从许多影响电价的相关变量中精确学习复杂模式。我们在德国小时级日前电价上展示了所开发方法的能力，并通过许多变量预测其概率分布，比最先进的基准更准确，从而揭示了数据中新的有价值信息。
引用
@article{arxiv.2310.02867,
title = {Learning the Probability Distributions of Day-Ahead Electricity Prices},
author = {Jozef Barunik and Lubos Hanus},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.02867},
year = {2025}
}