Bài báo này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc dự báo giá điện chính xác (EPF) đối với việc ra quyết định hiệu quả trên thị trường điện giao ngay và đánh giá hiệu suất dự báo giá điện của các mô hình chuỗi thời gian (TSFM) mới được phát triển dựa trên trí tuệ nhân tạo tạo sinh (GenAI) và các mô hình ngôn ngữ khổng lồ được đào tạo trước (LLM). Các mô hình được đào tạo trước tiên tiến, bao gồm Chronos-Bolt, Chronos-T5, TimesFM, Moirai, Time-MoE và TimeGPT, được so sánh và phân tích với các phương pháp thống kê và học máy (ML) hiện có. Sử dụng dữ liệu giá điện của Thị trường tương lai hàng ngày (DAA) năm 2024 từ Đức, Pháp, Hà Lan, Áo và Bỉ, các dự báo một ngày được thực hiện. Kết quả cho thấy Chronos-Bolt và Time-MoE hoạt động tốt nhất trong số các TSFM, đạt hiệu suất tương đương với các mô hình hiện có. Tuy nhiên, mô hình MSTL hai mùa, xem xét tính thời vụ hàng ngày và hàng tuần, luôn vượt trội hơn mô hình MSTL bất kể quốc gia hay chỉ số đánh giá nào. Không có TSFM nào vượt trội hơn mô hình MSTL về mặt thống kê.
