Прогнозирование цен на электроэнергию: новый подход к экстремальным условиям

Автор: Денис Аветисян

Улучшенная модель глубокого обучения для повышения точности прогнозирования цен на электроэнергию, особенно в периоды аномалий.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Прогнозные значения, сформированные алгоритмом ASM, демонстрируют наличие аномалий в данных набора ETT-H-1, указывая на необходимость дальнейшей калибровки системы для обеспечения стабильности долгосрочных прогнозов.

В статье представлена гибридная архитектура, сочетающая в себе автоэнкодер и механизм внимания для надежного прогнозирования цен на электроэнергию на следующий день.

Несмотря на возрастающую потребность в точном прогнозировании цен на электроэнергию, существующие методы часто оказываются неэффективными в условиях экстремальных ситуаций и рыночных аномалий. В данной работе, посвященной ‘A Hybrid Autoencoder-Transformer Model for Robust Day-Ahead Electricity Price Forecasting under Extreme Conditions’, предложена новая гибридная архитектура глубокого обучения, объединяющая Distilled Attention Transformer и Autoencoder Self-regression Model для повышения устойчивости прогнозов. Эксперименты на данных из Калифорнии и провинции Шаньдун показали значительное превосходство предложенного подхода в точности, надежности и вычислительной эффективности. Сможет ли данная модель стать ключевым инструментом для обеспечения стабильности энергосистем будущего и оптимизации рыночных операций?

Эволюция Прогнозов: От Нестабильности к Устойчивости

Точное прогнозирование цены электроэнергии на сутки вперед критически важно для эффективной работы энергосистемы и участия в рынке. Неточности ведут к экономическим потерям и снижению надежности. Традиционные методы часто оказываются неэффективными из-за волатильности рынков и растущей доли возобновляемых источников. Первые попытки с использованием нейронных сетей прямого распространения показали лишь начальный прогресс, страдая от переобучения и низкой адаптивности. Время – это не линейная шкала, а среда, в которой системы учатся и стремятся к устойчивости.

Глубокое Обучение: Прозрение в Временные Ряды

Архитектуры «Кодировщик-Декодировщик» зарекомендовали себя как эффективный инструмент для прогнозирования временных рядов, позволяя обрабатывать и предсказывать динамические процессы. Механизмы внимания усиливают их возможности, позволяя фокусироваться на наиболее релевантных частях входной последовательности, особенно в длинных временных рядах. Однако стандартные подходы, основанные на предсказании только следующего шага, ограничивают способность к долгосрочному прогнозированию, накапливая ошибки.

Итеративное Прогнозирование: Гармония во Времени

Итеративное многошаговое предсказание использует предыдущие прогнозы в качестве входных данных для будущих, создавая обратную связь и повышая точность, особенно на долгосрочных горизонтах. Методы были валидированы на данных ETT, а также на реальных рынках электроэнергии Калифорнии и провинции Шаньдун. Разработанная гибридная платформа глубокого обучения, объединяющая Distilled Attention Transformer (DAT) и Autoencoder Self-regression Model (ASM), демонстрирует передовые результаты. На ETT-H-1 модель достигла MSE 0.22 (против 0.28 без ASM) и MAE 0.11 (против 0.26). На рынке провинции Шаньдун модель показала MSE 0.829 и MAE 0.672, превзойдя ARIMA (MSE = 1.475, MAE = 1.285) и Informer (MSE = 0.832, MAE = 0.698).

Представленная работа демонстрирует стремление к созданию систем, способных выдерживать испытание временем и экстремальными условиями. Как заметил Дональд Кнут: “Не стремитесь к тому, чтобы программа работала; стремитесь к тому, чтобы она была понятной.” Эта мысль находит отражение в предложенной гибридной модели, объединяющей автоэнкодер и трансформер. Создатели стремятся не просто предсказать цену электроэнергии, но и обеспечить надежность прогнозирования даже в условиях аномалий, что является проявлением заботы о долговечности и устойчивости системы. Модель, ориентированная на обнаружение аномалий и улучшенное прогнозирование, подчеркивает важность адаптации к изменяющимся условиям, а значит, и способности системы “стареть достойно”, сохраняя свою функциональность даже под воздействием внешних факторов.

Что впереди?

Представленная работа, стремясь к предсказанию цен на электроэнергию в условиях экстремальных отклонений, неизбежно указывает на границы применимости любой модели. Системы, как и рынки, учатся стареть достойно, и попытки насильственного ускорения этого процесса редко приносят желаемые плоды. Успешное сочетание автоэнкодеров и трансформеров – лишь один из возможных путей, но истинная сложность заключается не в совершенствовании алгоритмов, а в понимании фундаментальной неопределенности, присущей временным рядам.

Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены не на достижении абсолютной точности, а на разработке моделей, способных адекватно оценивать собственную неточность. Иногда наблюдение за эволюцией системы, ее адаптацией к новым условиям, является более ценным, чем стремление к мгновенному предсказанию. Мудрые системы не борются с энтропией – они учатся дышать вместе с ней.

Поиск универсального решения для прогнозирования цен на электроэнергию, особенно в условиях аномалий, может оказаться бесплодным. Возможно, более перспективным направлением является создание адаптивных систем, способных перестраиваться в ответ на меняющуюся реальность, а не пытаться ее предсказать. Иногда наблюдение – единственная форма участия.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.06898.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-11 15:48