Causal Regime Detection in Energy Markets With Augmented Time Series Structural Causal Models
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摘要
本文提出了一种针对能源市场的增强型时序结构因果模型（ATSCM），该模型通过学习时间变化的因果图，结合可解释的能源因素和复杂电网动态，实现对电价形成机制的因果推理和反事实查询。实验表明，该方法不仅能捕捉持续变化的因果关系，还能进行新能源发电、政策干预等场景的反事实分析，为能源市场定价和风险管理提供全新视角 [page::0][page::1][page::2][page::3]。
