広東省スポット市場における日前電力価格予測のためのマルチソースベンチマークデータセット

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a rigorous, reproducible benchmark for day-ahead price forecasting in Chinese electricity markets, enabling honest back-testing and cross-market comparisons.

🏢実務担当者:Useful for firms participating in Guangdong's spot market or developing forecasting models for renewable revenue assessment and storage arbitrage.

🏛政策担当者:Illustrates the data infrastructure and methodological standards needed to support transparent and efficient spot markets under high renewable penetration.

中国の稼働中再生可能エネルギー容量は2024年末に石炭火力容量を上回り、2025年から再生可能エネルギー発電は市場に完全に組み込まれ、取引によって価格が決定されるため、ゼロ価格、負価格、高騰価格という形でのスポット価格の変動性が日常的になっている。したがって、日前およびリアルタイムの価格予測は、小売業者の入札、蓄電のアービトラージ、再生可能エネルギー収益の評価にとって共通のニーズであるが、そのような研究を支えるオープンデータは依然として脆弱である。既存のベンチマークは主に成熟した欧米市場からのものであり、多くは各列が入札時に実際に利用可能であったかを記録しておらず、バックテストにおいて将来情報を偶発的に使用することを招いている。広東省（第一陣のパイロット地域であり、取引電力量で最大のスポット市場、再生可能エネルギー比率が高く、価格を天候に敏感にする沿岸の台風回廊に位置する）を代表的な中国市場として、我々は日前価格予測のためのデータセットを公開する。統一された北京時間の時間別グリッド上で、市場、気象、外部要因、ニュースの各ドメインにわたる17のテーブルと152の文書化された列を整理し、省全体の日前およびリアルタイム決済価格を対象とし、公式の日前境界予測、21都市の24/48時間先の気象予報、ノード価格シグナル、国際的な燃料および炭素価格、台風の接近、大規模言語モデルによるニュース感情シグナルを提供する。その設計には3つの特徴がある。第一に、すべての列は入札時点での実際の利用可能性でラベル付けされ、入札時点の列は事後および決済の列から分離されているため、誠実な日前予測が将来情報を読み取らないことが証明可能である。第二に、複数ソースのカバレッジは、供給と需要、制約、コスト、感情にわたる。第三に、パイプラインはエンドツーエンドで再現可能であり、ソースごとの来歴、生レスポンスのチェックサム、中立ベースラインを備えた付随する方向予測ベンチマークタスクを含む。このデータセットは、中国におけるスポット価格予測研究のための時間整合的で、口径が透過的で、再現可能な実証的基盤を提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

China's installed renewable capacity overtook coal-fired capacity at the end of 2024, and from 2025 renewable generation is being brought fully into the market with prices set by trading, so that spot-price volatility, in the form of zero, negative and spike prices, has become routine. Day-ahead and real-time price forecasting is therefore a shared need for retailer bidding, storage arbitrage and renewable-revenue assessment, yet the open data underpinning such research remain weak: existing benchmarks come mostly from mature European and U.S. markets, and most do not record whether each column was actually available at bidding time, which invites the accidental use of future information in back-tests. Using Guangdong (a first-batch pilot, the largest spot market by traded energy, renewable-heavy, and located on a coastal typhoon corridor that makes prices weather-sensitive) as a representative Chinese market, we release a dataset for day-ahead price forecasting. On a unified Beijing-time hourly grid it organises 17 tables and 152 documented columns across market, weather, external-driver and news domains, targeting province-wide day-ahead and real-time settlement prices and shipping official day-ahead boundary forecasts, 24/48-hour-ahead weather forecasts for 21 cities, nodal-price signals, international fuel and carbon prices, typhoon proximity and a large-language-model news-sentiment signal. Its design has three distinctive features. First, every column is labelled with its real availability at bidding time, with as-of-bid columns kept separate from ex-post and settlement columns, so that an honest day-ahead forecast provably reads no future information. Second, the multi-source coverage spans supply and demand, constraints, cost and sentiment. Third, the pipeline is reproducible end to end, with per-source provenance, raw-response checksums, and an accompanying direction-prediction benchmark task with a neutral baseline. The dataset provides a time-aligned, caliber-transparent and reproducible empirical basis for spot-price-forecasting research in China.

• Zenodo https://zenodo.org/records/20698386first seen 2026-06-18 04:17:24 · last seen 2026-06-20 04:28:54