Краткосрочное прогнозирование цен на российском оптовом рынке электроэнергии на основе нейронных сетей

Дворкин Владимир Валентинович   Золотова Ирина Юрьевна   

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: