EU 전력 시장 데이터 기반 96시간 예측 성능 비교: 전통적 모델부터 최신 LLM 기반 모델까지

핵심 개념

본 논문에서는 전통적인 계량 경제 모델부터 최신 딥러닝 기반 모델까지, 다양한 시계열 예측 모델을 EU 전력 가격 데이터에 적용하여 96시간 예측 성능을 비교 분석하고, Transformer 기반 모델과 LLM 기반 모델의 우수성을 실증한다.

초록

EU 전력 시장 데이터 기반 96시간 예측 성능 비교: 전통적 모델부터 최신 LLM 기반 모델까지

본 연구 논문에서는 EU 전력 시장의 96시간 예측 정확도를 향상시키기 위해 4세대에 걸친 11가지 시계열 예측 모델을 비교 분석했습니다.

본 연구는 전통적인 계량 경제 모델부터 최신 딥러닝 기반 모델까지, 다양한 시계열 예측 모델의 성능을 EU 전력 가격 데이터에 적용하여 비교 분석하고, 전력 가격 예측 분야에서 최적의 모델을 찾는 것을 목표로 합니다.

본 연구에서는 ARIMA, TSMixer, NLinear, DLinear, Autoformer, Basisformer, Informer, PatchTST, Quatformer, Chronos, TimesFM 등 총 11가지 시계열 예측 모델을 활용했습니다. 각 모델은 96시간 예측을 수행하도록 훈련되었으며, 성능 평가는 SMAPE 및 RMSE 지표를 사용하여 6개의 테스트 데이터셋에 대해 walk-forward 검증 방식으로 이루어졌습니다.

핵심 통찰 요약

Energy Price Modelling: A Comparative Evaluation of four Generations of Forecasting Methods

by Alexandru-Vi... 게시일 arxiv.org 11-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.03372.pdf