Nordpool-Predict-Fi项目中的电力价格预测模型优化探讨
背景与问题发现
Nordpool-Predict-Fi是一个基于机器学习的北欧电力市场日前价格预测项目。近期用户反馈模型在日前价格公布后更新预测结果时，会出现预测历史数据被"过度修正"的现象。具体表现为：当Nordpool官方发布实际日前价格后，模型重新训练会导致历史预测曲线发生显著变化，这使得评估模型真实预测能力变得困难。
技术问题分析
通过项目讨论可以识别出几个关键问题点：
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数据时效性问题：当前模型使用实际天气数据而非预测天气数据进行训练，而日前价格实际是基于前一天12:00 CET前的天气预报确定的。这种数据不匹配会影响模型准确性。
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训练数据范围争议：关于是否应该包含2023年之前的历史数据存在不同观点。一方认为2022年国际形势变化剧烈，数据参考价值有限；另一方则认为长期季节性模式对预测至关重要。
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特殊事件影响：近期芬兰工业活动调整导致用电需求异常下降500MW以上，这种突发事件在训练数据中缺乏足够样本，影响模型表现。
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模型更新机制：当前模型每6小时重新训练一次，虽然能快速响应市场变化，但也导致历史预测结果不断被修正。
解决方案探讨
天气数据处理优化
技术专家建议应采用历史天气预报数据而非实际天气数据作为模型输入，因为日前价格是基于预测而非实际天气确定的。这需要重构数据采集模块，获取并存储历史天气预报记录。
训练数据策略
针对历史数据使用问题，可考虑以下方案：
- 保留2023年前数据但增加异常检测机制
- 对历史数据按事件类型打标签
- 采用迁移学习技术，区分常态和非常态模式
特殊事件处理
对于工业活动调整等突发事件，建议：
- 从ENTSO-E获取消费侧异常数据
- 建立突发事件检测和补偿机制
- 开发专门模块估算消费减少量
模型架构改进
讨论中提出了几个架构优化方向：
- 尝试广义线性模型(GLM)作为基准
- 增加可再生能源(特别是太阳能)预测模块
- 细分发电类型特征(生物质、泥煤、化石燃料等)
- 改进训练/测试集划分方式防止数据泄露
实施建议
基于讨论内容，建议按以下优先级实施改进：
- 首先修正天气数据源问题，使用预测而非实际天气数据
- 增加太阳能发电预测模块
- 开发消费异常检测模块
- 优化模型更新策略，可能调整为每日单次训练
- 建立预测历史快照系统，便于客观评估
总结
Nordpool-Predict-Fi项目面临的预测优化问题反映了电力市场预测的复杂性。通过技术讨论，团队识别出了数据匹配、特殊事件处理和模型架构等多个维度的改进空间。后续开发应着重解决基础数据匹配问题，同时逐步引入更精细化的特征工程，使模型能够更好地区分常态和非常态市场状况。这种迭代优化过程正是机器学习项目在实际应用中的典型演进路径。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
