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新西兰实时能源定价：发展流分析
原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
该研究利用统计学和机器学习方法构建了电力需求和价格的长、中、短期预测模型。结果表明，LSTM和正规流模型在电力价格预测中表现优异，尤其在市场波动和能源危机应对方面，显著提高了预测准确性。
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关键要点
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该研究使用统计学和机器学习方法构建了长、中、短期电力需求预测模型，外部采样预测精度可达96.83%。
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研究提出了一种LSTM模型，用于应对电力价格的波动，能够实现概率性预测。
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引入自适应标准化以提高预测模型性能，揭示目标变量与解释变量之间的真实关系。
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正规流模型在电力价格的概率预测中表现优异，能够生成高质量的场景并适应市场变化。
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研究发现短期电力市场与平衡市场的构造不同，提出基于LASSO的LEARN模型在平衡市场上表现更佳。
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延伸问答
新西兰的电力需求预测模型有哪些特点？
该模型包括长、中、短期预测，外部采样预测精度可达96.83%。
LSTM模型在电力价格预测中有什么优势？
LSTM模型能够适应价格趋势，并实现概率性预测，特别在市场波动中表现优异。
正规流模型如何提高电力价格预测的准确性？
正规流模型生成高质量场景，复现真实价格分布，并适应市场变化，提供准确预测。
短期电力市场与平衡市场有什么不同？
短期电力市场和平衡市场的构造不同，短期市场更依赖于实时数据和波动性。
如何通过自适应标准化提高预测模型性能？
自适应标准化可以缓解数据集变化的影响，揭示目标变量与解释变量之间的真实关系。
该研究对电力市场的实际应用有哪些建议？
研究建议使用基于LASSO的LEARN模型和分位数回归来提高电力价格预测的准确性。
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