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PCA预测平均值-预测日内和日内电价

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上市的：
  • 卡塔兹纳·马奇约夫斯卡
  • 巴托什·尤尼耶夫斯基
  • 托马斯·塞拉芬

摘要

最近，结合使用不同长度校准窗口获得的电价点预测的发展为提高预测准确性提供了一种极为有效和简单的工具。然而，所提出的方法强烈依赖于专家知识，可能无法直接从一个模型或市场转移到另一个模型。因此，我们考虑了一种新的扩展，并建议使用主成分分析（PCA）自动对丰富的预测池进行平均。我们将主成分分析应用于针对不同校准窗口获得的650多点预测面板。该方法的稳健性通过三种不同的预测任务进行评估，即预测日前价格、提前一天预测日内ID3价格，以及最后对ID3价格进行非常短期的预测（即交货前六小时）。使用平均绝对误差测度和Giacomini和White条件预测能力（CPA）检验对实证结果进行了比较。结果表明，主成分分析平均方法不仅比单个预测更准确，而且优于其他预测平均方法。

建议引用

  • Katarzyna Maciejowska&Bartosz Uniejewski&Tomasz Serafin，2020年。"PCA预测平均值-预测日内和日内电价,"管理科学WORMS论文WORMS/20/02，弗罗茨瓦夫科技大学运营研究和商业智能系。
    • 手柄：RePEc:ahh:wpaper:worms2002
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    1. Bartosz Uniejewski和Katarzyna Maciejowska，2022年。"LASSO主成分平均法——点预测池的全自动方法,"论文2207.04794，arXiv.org。
    2. Uniejewski，Bartosz&Maciejowska，Katarzyna，2023年。"LASSO主成分平均：点预测池的全自动方法,"国际预测杂志爱思唯尔，第39卷（4），第1839-1852页。
    3. Grzegorz Marcjasz&Bartosz Uniejewski&RafałWeron，2020年。"击败天真的LASSO和天真的日间电价预测,"能源，MDPI，第13卷（7），第1-16页，4月。
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      • Fotios Petropoulos&Daniele Apiletti&Vassilios Assimakopoulos&Mohamed Zied Babai&Devon K.Barrow&Souhaib Ben Taieb&Christoph Bergmeir&Ricardo J.Bessa&Jakub Bijak&John E.Boylan&Jet，2020年。"预测：理论与实践,"论文2012.03854，arXiv.org，2022年1月修订。
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    17. 克里斯托弗·凯思（Christopher Kath）、韦罗妮卡·尼特卡（Weronika Nitka）、托马斯·塞拉芬（Tomasz Serafin）、托马斯·韦隆（Tomasz-Weron）、普尔泽米斯·瓦夫·扎列斯基（Przemys aw Zaleski）和拉法·韦隆。"平衡可再生能源发电：能源交易商的盈利能力,"能源，MDPI，第13卷（1），第1-15页，1月。
    18. 托马斯·塞拉芬（Tomasz Serafin）、巴托斯·尤尼耶夫斯基（Bartosz Uniejewski）和拉法·沃伦（RafałWeron），2019年。"日前电价预测中跨校准窗口的预测分布平均值,"能源，MDPI，第12卷（13），第1-12页，7月。
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