Replication package for "From Linear Regression to Temporal Fusion Transformers: Benchmarking Electricity Price Forecasting Models in Markets with Different Renewable Energy Shares"

日本語

本論文は、再生可能エネルギー比率が異なる電力市場における電力価格予測モデルをベンチマークする。線形回帰からTemporal Fusion Transformersまでの手法を比較し、再生可能エネルギーの導入が価格予測の精度に与える影響を分析する。再生可能エネルギー比率の高い市場では、より複雑なモデルが有効である可能性を示唆する。

English

This paper benchmarks electricity price forecasting models across markets with varying renewable energy shares, comparing methods from linear regression to Temporal Fusion Transformers. It analyzes how renewable penetration affects forecasting accuracy, suggesting that more complex models may be beneficial in high-renewable markets.

日本のGX文脈において

日本では再生可能エネルギーの導入拡大に伴い、電力価格の変動性が増しており、正確な価格予測は企業のエネルギー調達戦略やGX投資判断に重要である。本研究成果は、日本の電力市場における予測モデル選択の参考となる。

In the global GX context

As renewable energy shares rise globally, electricity price forecasting becomes more challenging yet crucial for grid stability and market efficiency. This benchmarking study provides insights for market participants and policymakers in designing forecasting strategies for high-renewable markets.