Hybridmodelle zur Prognose von Strom-Spotpreisen
Zusammenfassung
Das Dokument skizziert eine Studie zu hybriden Ansätzen für die Prognose von Strom-Spotpreisen am EPEC-Markt. Zu den Modellkomponenten zählen eine naive Prognose, Fourier-Analyse, ARMA- und GARCH-Modelle, ein mittelwertrückkehrender Jump-Diffusionsprozess und rekurrente neuronale Netze. Diese Komponenten werden als Bestandteile des hybriden Modellierungsansatzes aufgeführt; wie sie kombiniert oder ihre Prognosen verglichen werden, wird nicht erläutert.
Die Studie verwendet Strompreise aus 2013–2014 zum Training und reserviert 2015 als Testzeitraum. Diese zeitliche Aufteilung bietet eine angegebene Grundlage, um Prognosen für einen späteren Zeitraum zu bewerten. Das Dokument berichtet jedoch weder Genauigkeitsmaße und Vergleichsergebnisse noch Marktmerkmale oder Einzelheiten zu den Modelleinstellungen. Leser können daher nicht feststellen, welcher Ansatz am besten abschnitt oder ob sich die Ergebnisse über diesen Markt und Zeitraum hinaus übertragen lassen.
Kernaussagen
- Die Studie untersucht Hybridverfahren zur Prognose von Strom-Spotpreisen am EPEC-Markt.
- Zu den aufgeführten Modellkomponenten zählen Fourier-Analyse, ARMA, GARCH, Mittelwertrückkehr mit Sprüngen und rekurrente neuronale Netze.
- Strompreisdaten aus 2013–2014 dienen als Trainingszeitraum.
- Das Jahr 2015 ist für die Prüfung der Prognosen reserviert.
- Leistungsergebnisse und Einzelheiten zur Kombination der Modelle werden nicht angegeben.
Schlagwörter
Volltext
# Hybrid Modelling Approaches for Forecasting Energy Spot Prices in EPEC market # Hybrid Modelling Approaches for Forecasting Energy Spot Prices in EPEC market In this work we considered several hybrid modelling approaches for forecasting energy spot prices in EPEC market. Hybridization is performed through combining a Naive model, Fourier analysis, ARMA and GARCH models, a mean-reversion and jump-diffusion model, and Recurrent Neural Networks (RNN). Training data was given in terms of electricity prices for 2013-2014 years, and test data as a year of 2015.
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