В статье рассматривается возможность применения нейронных сетей для краткосрочного прогнозирования цен на электроэнергию на «рынке на сутки вперед» (РСВ), основываясь на строго детерминированных на прогнозный период факторах. Определен набор из шести факторов, позволяющий с высокой точностью построить почасовой прогноз цены на РСВ на месяц в каждый из четырех сезонов года. Предложенная модель показывает низкие средние ошибки прогнозирования цены на каждый час месяца и в свою очередь позволяет предугадать возможное значительное отклонение цены.
Статья опубликована в журнале «Проблемы прогнозирования», №6 2017
Комментарии:
Ещё на сайте:
- Июл 14, 18:22— «Эх, почему Россия не Европа, и даже не Америка, где тепло и всё рядом, как бы мы зажили хорошо. И…»
- Янв 4, 23:51— «Нужно выйти из Парижского соглашения 2015, как это сделал дважды Д.Трамп на вторыедни своего президентства в 2019 и 2025 г.г,…»
- Янв 5, 0:48— «Алексей Алексеевич, памятного знака, посвященного воинам 265 стрелковой дивизии под Тортолово по-моему не имеется. Бетонные звезды, посвященные воинам казахам-Акмолинцам, да,…»
Ключевые публикации
Данный выпуск квартального прогноза ИНП РАН подготовлен совместно с нашими коллегами...
В докладе рассматриваются пространственные аспекты научно-технологического развития...
В исследовании проанализировано текущее состояние климатической политики и углеродного...
Видео
