Прогноз цен на электроэнергию: глубокое обучение на службе австралийского рынка

Автор: Денис Аветисян

---

Исследование всесторонне оценивает возможности моделей глубокого обучения для краткосрочного и среднесрочного прогнозирования цен на электроэнергию на Национальном электроэнергетическом рынке Австралии.

Анализ эффективности различных архитектур глубокого обучения для прогнозирования цен на электроэнергию в условиях растущей интеграции возобновляемых источников.

Несмотря на растущую потребность в точных прогнозах цен на электроэнергию для эффективного функционирования либерализованных энергетических систем, кратко- и среднесрочное прогнозирование остается сложной задачей из-за волатильности и нелинейности рыночных процессов. В работе ‘Multi-Horizon Electricity Price Forecasting with Deep Learning in the Australian National Electricity Market’ проведена всесторонняя оценка моделей глубокого обучения для прогнозирования цен на электроэнергию на Национальном энергетическом рынке Австралии. Полученные результаты показывают, что стандартные модели глубокого обучения в настоящее время демонстрируют более высокую эффективность, чем передовые архитектуры, однако необходимы модели, способные лучше учитывать сложные динамики рынка и распределение ценовых характеристик. Какие новые подходы к формированию признаков и стратегиям моделирования могут повысить долгосрочную устойчивость и чувствительность к внутридневной волатильности цен на электроэнергию?

---

Предвидение Неизбежного: Вызовы Прогнозирования Цен на Электроэнергию

Точное прогнозирование цен на электроэнергию является фундаментальным условием для эффективной работы энергетического рынка и оптимального распределения ресурсов. От точности этих прогнозов напрямую зависит способность участников рынка — от генераторов до потребителей — принимать взвешенные решения, минимизирующие затраты и максимизирующие прибыль. Например, генераторы используют прогнозы для планирования производства и участия в тендерах, а потребители — для оптимизации графиков потребления и снижения счетов за электроэнергию. Кроме того, надежные прогнозы необходимы для поддержания стабильности энергосистемы, особенно в условиях растущей доли возобновляемых источников энергии, чья генерация подвержена колебаниям. Неточности в прогнозах могут приводить к дисбалансам, перегрузкам сети и, как следствие, к финансовым потерям и риску аварийных ситуаций.

Традиционные методы прогнозирования временных рядов, такие как ARIMA и экспоненциальное сглаживание, зачастую оказываются неэффективными при анализе динамики цен на электроэнергию. Это связано с тем, что рынки электроэнергии характеризуются высокой степенью нелинейности и подвержены влиянию множества факторов, включая погодные условия, спрос, предложение, а также случайные события, такие как аварии на электростанциях. Данные факторы приводят к появлению сложных паттернов и зависимостей, которые линейные модели попросту не способны адекватно уловить и воспроизвести. В результате, прогнозы, полученные с использованием этих методов, могут быть недостаточно точными, что негативно сказывается на планировании производства, распределении ресурсов и стабильности энергосистемы в целом.

Ограничения традиционных методов прогнозирования цен на электроэнергию создают серьезные трудности для поддержания стабильности энергосистемы и успешной интеграции возобновляемых источников энергии. Исследование, проведенное на примере Австралийского национального рынка электроэнергии (NEM), показало, что стандартные модели глубокого обучения демонстрируют более высокую эффективность по сравнению с передовыми моделями временных рядов. Этот результат подчеркивает потенциал глубокого обучения для повышения точности прогнозов и, как следствие, для оптимизации работы энергосистемы, особенно в условиях растущей доли нестабильной генерации от возобновляемых источников.

Глубокое Обучение как Новый Горизонт Прогнозирования

Глубокое обучение (DL) представляет собой эффективный подход к прогнозированию цен на электроэнергию, благодаря своей способности моделировать сложные взаимосвязи и паттерны в данных. В отличие от традиционных статистических методов, DL-модели могут автоматически извлекать нелинейные зависимости и учитывать множество факторов, влияющих на формирование цен. Это особенно важно для рынка электроэнергии, где цены подвержены воздействию сезонности, спроса, погодных условий, доступности источников энергии и других динамических переменных. Способность DL-алгоритмов к обучению на больших объемах исторических данных позволяет им выявлять тонкие закономерности и улучшать точность прогнозов, что критически важно для оптимизации работы энергосистем и управления рисками.

Архитектура Transformer, являющаяся ключевым компонентом многих моделей глубокого обучения, демонстрирует высокую эффективность при обработке последовательных данных, таких как временные ряды. В отличие от рекуррентных нейронных сетей (RNN), Transformer использует механизм самовнимания (self-attention), позволяющий параллельно обрабатывать все элементы последовательности и устанавливать связи между удаленными элементами без учета их порядка. Это обеспечивает более эффективное моделирование долгосрочных зависимостей и снижает проблему затухания градиента, часто встречающуюся в RNN. Благодаря этим особенностям, Transformer превосходит традиционные модели обработки временных рядов, такие как ARIMA и LSTM, в задачах прогнозирования и анализа последовательных данных.

Архитектура Transformer, использующая механизмы самовнимания (self-attention), позволяет моделям глубокого обучения эффективно учитывать долгосрочные зависимости во временных рядах, что критически важно для прогнозирования цен на электроэнергию. В ходе сравнительного анализа было установлено, что стандартные модели глубокого обучения демонстрируют более низкую среднюю абсолютную ошибку (MAE) по различным регионам и временным горизонтам прогнозирования, чем традиционные методы. Это подтверждает эффективность подхода, основанного на самовнимании, для повышения точности прогнозов цен на электроэнергию. MAE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |y_i - \hat{y}_i| , где y_i — фактическое значение, а \hat{y}_i — прогнозное значение.

Возобновляемая Энергия и Волатильность: Новая Реальность

Интеграция возобновляемых источников энергии (ВИЭ), являясь ключевым элементом устойчивого развития энергетики, характеризуется повышенной изменчивостью выработки электроэнергии. В отличие от традиционных источников, таких как угольные или атомные электростанции, ВИЭ — солнечная и ветровая энергия — зависят от погодных условий, что приводит к колебаниям в объеме генерируемой мощности. Эта изменчивость проявляется как в краткосрочных (минуты, часы), так и в долгосрочных (дни, недели) периодах, требуя от систем управления электросетями повышенной гибкости и адаптивности для поддержания стабильности энергоснабжения. Непредсказуемость выработки ВИЭ создает дополнительные сложности в прогнозировании нагрузки и балансировке энергосистемы, что может приводить к увеличению рисков возникновения дефицита или избытка электроэнергии.

Интеграция возобновляемых источников энергии (ВИЭ) приводит к увеличению вариативности в поставках электроэнергии, что напрямую влияет на волатильность рынка. В периоды избыточной генерации, особенно при высокой доле ВИЭ в энергосистеме, возникает возможность появления отрицательных цен на электроэнергию. Это происходит из-за того, что предложение превышает спрос, и операторы вынуждены платить за потребление избыточной энергии, чтобы избежать перегрузки сети и обеспечить ее стабильную работу. В результате, отрицательные цены становятся индикатором избыточной генерации и требуют оперативного управления энергосистемой для балансировки спроса и предложения.

Точная прогнозируемость выработки электроэнергии играет ключевую роль в обеспечении стабильности энергосистемы при увеличении доли возобновляемых источников энергии (ВИЭ). Анализ показывает, что при увеличении горизонта прогнозирования с 24 до 48 часов, стандартные модели глубокого обучения (DL) демонстрируют снижение точности на 10-13%, в то время как современные модели временных рядов сохраняют высокую точность прогнозирования (деградация менее 5%). В регионах с высокой долей ВИЭ в энергобалансе (Южная Австралия и Виктория) наблюдаются повышенные значения sMAPE (симметричной средней абсолютной процентной ошибки) из-за часто возникающих ситуаций отрицательных цен на электроэнергию, что подчеркивает важность точного прогнозирования для эффективного управления колебаниями, вызванными переменной выработкой ВИЭ.

Исследование, посвященное прогнозированию цен на электроэнергию в Австралийском национальном рынке, подчеркивает неизбежность старения любых систем, даже самых передовых. Как отмечает Бертранд Рассел: «Страх — это больше, чем страх; это предчувствие того, что можно избежать». Подобно тому, как модели машинного обучения демонстрируют превосходство в краткосрочном прогнозировании, но сталкиваются с трудностями в долгосрочной перспективе, системы предсказания цен на электроэнергию также подвержены влиянию времени. Неспособность адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям и учитывать сложные динамики приводит к устареванию и снижению эффективности. Важно не только создавать новые архитектуры, но и понимать, что каждая ошибка — это сигнал о необходимости пересмотра подхода и учета прошлых недостатков, как закладки, оплачиваемые настоящим.

Что дальше?

Представленное исследование, подобно хроникам жизни системы, зафиксировало текущее состояние искусства в прогнозировании цен на электроэнергию. Однако, подобно любой хронике, оно лишь констатирует факты, не предрекая будущее. Наблюдается, что устоявшиеся модели глубокого обучения пока превосходят нововведения, что вызывает легкую иронию — время, кажется, не всегда благоволит новаторам. Вопрос не в скорости обучения, а в способности модели уловить неуловимую динамику рынка, его распределение вероятностей — словно пытаться запечатлеть мимолетное мгновение на оси времени.

Наиболее актуальной задачей представляется разработка архитектур, способных адекватно реагировать на растущую долю возобновляемых источников энергии. Рынок, насыщенный переменчивостью, требует моделей, которые не просто экстраполируют прошлое, но и предвидят его отклонения. Необходимо двигаться от простых прогностических инструментов к системам, способным адаптироваться и учиться в реальном времени, словно живой организм.

В конечном счете, всякая система стареет, и задача исследователя — не остановить этот процесс, а обеспечить достойное старение. Это означает создание моделей, которые, даже с течением времени, сохраняют свою релевантность и точность, подобно хорошо написанной летописи, которая продолжает служить источником знаний и понимания.

---

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.01157.pdf

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

Смотрите также:

• ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ

• БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта

• ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта

• SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта

• Акции Южуралзолото ГК прогноз. Цена акций UGLD

• SAROS ПРОГНОЗ. SAROS криптовалюта

• РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта

• ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта

• ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ЗЛОТОМУ

• FARTCOIN ПРОГНОЗ. FARTCOIN криптовалюта

2026-02-03 17:54