平滑分位數迴歸平均法：電力價格機率預測的新方法

核心概念

平滑分位數迴歸平均法是一種新的電力價格機率預測方法，在實證研究中展現出比傳統方法更優越的預測準確度和經濟效益。

摘要

書目資訊

Uniejewski, B. (2024). 平滑分位數迴歸平均法：電力價格機率預測的新方法 [預印本]。arXiv。https://arxiv.org/abs/2302.00411v3

研究目標

本研究旨在提出一種新的電力價格機率預測方法，稱為平滑分位數迴歸平均法 (SQR Averaging)，並評估其預測準確度和經濟效益。

方法

本研究使用來自德國和西班牙兩個歐洲電力市場的數據集，比較了 SQR Averaging 與其他基準預測模型（例如，Johnson 分佈、歷史模擬和整合預測）的預測效能。研究採用滾動校準窗口方案，並使用多種統計指標（例如，預測區間覆蓋率、Pinball 分數和條件預測準確度檢定）來評估預測準確度。此外，本研究還提出了一種基於分位數的交易策略，利用預測的價格分佈來模擬電力儲能系統的交易行為，並根據交易利潤來評估預測模型的經濟效益。

主要發現

實證結果顯示，SQR Averaging，特別是 SQRF 模型，在預測可靠性和清晰度方面均優於其他基準模型。此外，基於 SQRF 的分位數交易策略在兩個電力市場上都產生了最高的平均利潤，證明了其在實際電力交易中的潛在經濟效益。

主要結論

SQR Averaging 是一種有效的電力價格機率預測方法，可以提供可靠且清晰的預測區間，並能應用於基於分位數的交易策略中，以提高電力交易利潤。

研究意義

本研究提出了一種新的電力價格預測方法，並證明了其在預測準確度和經濟效益方面的優勢，為電力市場參與者提供了一個有價值的決策工具。

局限性和未來研究方向

未來研究可以進一步探討 SQR Averaging 中的頻寬選擇問題，並將其應用於其他電力市場和預測應用中。

統計資料

與僅使用點預測的基準策略相比，SQR Averaging 的利潤平均增加了 3.5%。
德國電力交易所市場的日內波動率高達 690 歐元。
西班牙 OMIE 市場的太陽能發電裝機容量從 2015 年的 6500 兆瓦增加到 2023 年的 18500 兆瓦。

引述

「準確的短期價格預測對於電力市場的日常運營至關重要。」
「與點預測相比，機率預測提供了未來價格分佈的全貌。」
「即使面對 COVID-19 大流行和地緣政治動盪，日內電力交易中使用機率預測的實際價值也有力地證明了這一點。」

從以下內容提煉的關鍵洞見

Smoothing Quantile Regression Averaging: A new approach to probabilistic forecasting of electricity prices

by Bartosz Unie... 於 arxiv.org 11-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2302.00411.pdf

深入探究

隨著更多可再生能源整合到電網中，SQR Averaging 在預測電力價格方面的效能會如何變化？

隨著更多可再生能源整合到電網中，電力價格的波動性預計會增加。這是因為可再生能源，例如太陽能和風能，具有間歇性，其發電量取決於天氣條件，而天氣條件本身就具有高度的不可預測性。
SQR Averaging 作為一種基於分位數迴歸平均的預測方法，其設計目的正是為了更好地處理數據中的尖峰和不對稱性。與傳統的預測方法相比，SQR Averaging 能夠更準確地預測價格分佈的尾部，即極端價格發生的可能性。
因此，可以預期 SQR Averaging 在可再生能源佔比更高的電網中，能夠更好地捕捉價格波動性，並提供更可靠的預測結果。然而，以下因素可能會影響 SQR Averaging 的效能：

數據可用性： SQR Averaging 需要大量的歷史數據來訓練模型。隨著可再生能源的整合，電力系統的運行模式可能會發生變化，因此需要更多新的數據來反映這些變化。
模型更新： 為了適應電力系統的變化，需要定期更新 SQR Averaging 模型。這可能需要開發新的數據預處理技術和模型參數調整策略。
其他因素： 除了可再生能源的整合，其他因素，例如需求響應、儲能技術的發展以及市場規則的變化，也會影響電力價格的波動性，進而影響 SQR Averaging 的預測效能。
總之，SQR Averaging 在預測高可再生能源佔比電網中的電力價格方面具有潛力。然而，為了確保其預測的準確性和可靠性，需要不斷地改進模型並應對電力系統的變化。

如果考慮交易成本和電池儲能系統的退化，基於 SQR Averaging 的交易策略的獲利能力會如何變化？

考慮交易成本和電池儲能系統的退化後，基於 SQR Averaging 的交易策略的獲利能力會下降。

交易成本： 每次在電力市場上進行交易都需要支付一定的費用，例如交易費、結算費等。這些成本會降低每次交易的利潤，從而影響整體的獲利能力。
電池儲能系統的退化： 電池儲能系統在每次充放電循環中都會發生一定的退化，導致其容量和效率下降。這意味著隨著時間的推移，電池能夠儲存和釋放的能量會減少，從而影響交易策略的效率和獲利能力。
為了更準確地評估基於 SQR Averaging 的交易策略的獲利能力，需要在模型中加入以下因素：

交易成本模型： 根據實際的市場情況，建立一個合理的交易成本模型，將每次交易的成本納入計算。
電池退化模型： 根據電池的類型、使用方式和環境溫度等因素，建立一個電池退化模型，預測電池容量和效率隨時間的變化趨勢。
通過將交易成本和電池退化納入模型，可以更真實地評估基於 SQR Averaging 的交易策略的獲利能力，並制定更合理的交易策略，例如：

優化交易頻率： 降低交易頻率可以減少交易成本，但同時也會降低捕捉價格波動獲利的機會。需要在兩者之間找到一個平衡點。
調整充放電策略： 根據電池的退化狀態，調整充放電策略，例如降低充放電深度或頻率，可以延長電池的使用壽命，但同時也會影響交易策略的獲利能力。
總之，考慮交易成本和電池儲能系統的退化後，基於 SQR Averaging 的交易策略的獲利能力會受到一定程度的影響。為了最大化利潤，需要在模型中加入這些因素，並制定相應的優化策略。

除了電力價格預測之外，SQR Averaging 還可以應用於哪些其他領域的時間序列預測？

SQR Averaging 作為一種強大的時間序列預測方法，不僅適用於電力價格預測，還可以應用於其他需要處理非線性、非對稱性和尖峰數據的領域。以下是一些潛在的應用領域：

金融市場預測： 股票、期貨、外匯等金融資產價格的波動也常常表現出非線性和尖峰特徵。SQR Averaging 可以用於預測這些資產的價格走勢、波動率以及風險值，為投資者提供決策支持。
交通流量預測： 道路交通流量、航班起降次數等交通數據也具有明顯的時變性和尖峰特徵，例如高峰時段的交通擁堵。SQR Averaging 可以用於預測交通流量，幫助交通管理部門優化交通信号灯控制、道路規劃和資源調配。
氣象預報： 溫度、降雨量、風速等氣象數據也具有較強的波動性和不確定性。SQR Averaging 可以用於預測極端天氣事件發生的概率，例如暴雨、洪水、乾旱等，為防災減災提供科學依據。
醫療健康數據分析： 心電圖、血壓、血糖等生理指標也屬於時間序列數據，並且可能出現異常波動。SQR Averaging 可以用於預測這些指標的變化趨勢，幫助醫生及早發現疾病風險，進行預防和治療。
總之，SQR Averaging 作為一種通用的時間序列預測方法，具有廣泛的應用前景。任何需要處理非線性、非對稱性和尖峰數據的領域，都可以考慮使用 SQR Averaging 來提高預測的準確性和可靠性。