この記事では、エネルギー市場における複雑な因果関係を理解するための新しい手法として、拡張時間系列因果モデル（ATSCM）を提案しています。従来のアプローチが電力価格のモデリングにおいて明確な因果解釈や反事実的推論を欠いていたのに対し、ATSCMは多変量の時間データに対して学習した因果構造を適用し、電力システムを理解しやすい要因（天候、発電ミックス、需要パターンなど）を通じてモデル化します。この手法により、様々な再生可能エネルギー発生シナリオにおける価格の変動予測など、新たな反事実的問い合わせが可能となります。実データに基づく分析により、ATSCMは時変因果グラフの学習を実現し、エネルギー市場のダイナミクスを深く探る手助けをしています。