Benchmarking Pre-Trained Time Series Models for Electricity Price Forecasting
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摘要
本报告系统性对比了多款预训练时间序列模型（TSFMs）与传统统计和机器学习模型对欧洲五国2024年电力日前市场价格的预测性能。结果显示，双季节分解的MSTL模型表现稳健，领先多数TSFM，Chronos Bolt和TimeMoE在不同误差指标上表现出较强竞争力。TSFMs虽然无需训练且易用，但在性能和解释性方面仍受限，表明统计模型在可解释性需求较高的场景依然更具优势[page::0][page::1][page::3][page::4][page::5].
