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
Ключевые публикации
4 июня в рамках мероприятий Петербургского международного экономического форума...
Развитие экономики России в 1 квартале 2026 г. сопровождалось признаками «охлаждения» и...
Доклад посвящен вопросам взаимодействия бюджетной и денежно-кредитной политики....
Видео
