Transfer Learning for Electricity Price Forecasting

电价预测 计算机科学 学习迁移 电力市场 任务(项目管理) 人工神经网络 大数据 人工智能 机器学习 经济 数据挖掘 工程类 管理 电气工程
作者
Salih Gündüz,Umut Ugurlu,Ilkay Oksuz
出处
期刊:Cornell University - arXiv 被引量:1
标识
DOI:10.48550/arxiv.2007.03762
摘要

Electricity price forecasting is an essential task in all the deregulated markets of the world. The accurate prediction of the day-ahead electricity prices is an active research field and available data from various markets can be used as an input for forecasting. A collection of models have been proposed for this task, but the fundamental question on how to use the available big data is often neglected. In this paper, we propose to use transfer learning as a tool for utilizing information from other electricity price markets for forecasting. We pre-train a neural network model on source markets and finally do a fine-tuning for the target market. Moreover, we test different ways to use the rich input data from various electricity price markets. Our experiments on four different day-ahead markets indicate that transfer learning improves the electricity price forecasting performance in a statistically significant manner. Furthermore, we compare our results with stateof-the-art methods in a rolling window scheme to demonstrate the performance of the transfer learning approach.
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