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बिजली की स्पॉट कीमतों के पूर्वानुमान के लिए हाइब्रिड मॉडल

लेख arXiv papers · लेखक: Tahir Miriyev et al.
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सारांश

यह दस्तावेज़ EPEC बाज़ार में बिजली की स्पॉट कीमतों के पूर्वानुमान के लिए हाइब्रिड तरीकों के अध्ययन की रूपरेखा देता है। मॉडल के घटकों में एक साधारण पूर्वानुमान, फ़ूरियर विश्लेषण, ARMA और GARCH मॉडल, औसत की ओर लौटने वाली जंप-डिफ्यूज़न प्रक्रिया और रिकरंट न्यूरल नेटवर्क शामिल हैं। इन्हें हाइब्रिड मॉडलिंग दृष्टिकोण के तत्व बताया गया है, लेकिन यह नहीं समझाया गया कि इन्हें कैसे जोड़ा गया या उनके पूर्वानुमानों की तुलना कैसे हुई।

अध्ययन प्रशिक्षण के लिए 2013–2014 के बिजली मूल्य इस्तेमाल करता है और 2015 को परीक्षण अवधि रखता है। यह समय-विभाजन बाद के वर्ष के पूर्वानुमानों का मूल्यांकन करने का घोषित आधार देता है। हालाँकि, दस्तावेज़ में सटीकता के माप, तुलनात्मक परिणाम, बाज़ार की विशेषताएँ या मॉडल सेटिंग का विवरण नहीं है। इसलिए पाठक यह तय नहीं कर सकते कि कौन-सा तरीका सबसे अच्छा रहा या परिणाम इस बाज़ार और अवधि से आगे भी लागू होंगे या नहीं।

मुख्य विचार

  • अध्ययन EPEC बाज़ार में बिजली की स्पॉट कीमतों के पूर्वानुमान के हाइब्रिड तरीकों पर विचार करता है।
  • सूचीबद्ध मॉडल घटकों में फ़ूरियर विश्लेषण, ARMA, GARCH, जंप के साथ औसत की ओर वापसी और रिकरंट न्यूरल नेटवर्क शामिल हैं।
  • 2013–2014 का बिजली मूल्य डेटा प्रशिक्षण अवधि के रूप में इस्तेमाल होता है।
  • पूर्वानुमानों के परीक्षण के लिए 2015 वर्ष अलग रखा गया है।
  • प्रदर्शन परिणाम या मॉडल को जोड़ने के विवरण नहीं दिए गए हैं।

टैग

कमोडिटीसांख्यिकीमशीन लर्निंगऔसत की ओर वापसीअस्थिरता
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# 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.

स्रोत के लाइसेंस के तहत श्रेय सहित पूरा पाठ दिखाया गया है। लाइसेंस: abstract CC0

यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।