본 연구는 딥러닝 모델과 설명 가능한 인공지능(XAI) 기술을 결합하여 유럽 39개 입찰 구역의 전력 가격 결정 요인을 분석했어요. SHAP과 SSHAP 기법을 활용하여 재생에너지, 천연가스 가격, 연계선 등이 가격 형성에 미치는 영향을 파악했어요. 태양광 발전은 발전량 비중은 낮지만 가격 형성에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났어요.
천연가스 가격은 유럽 전력 시장에서 주요한 요인으로 지속적으로 작용하며, 연계선은 가격 역학을 결정하는 데 중요한 역할을 해요. 유럽 전력 시스템의 상호 의존성을 보여주는 결과입니다.
본 연구는 단일 가격으로 통합된 유럽 전력 시장의 가상 시나리오를 구축하여 시장 통합의 잠재적 영향을 탐색했어요.