Pregled bibliografske jedinice broj: 1156711
Dinamički hibridni model za kratkoročno predviđanje cijena električne energije na veleprodajnom tržištu
Dinamički hibridni model za kratkoročno predviđanje cijena električne energije na veleprodajnom tržištu, 2019., doktorska disertacija, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb
CROSBI ID: 1156711 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca
Naslov
Dinamički hibridni model za kratkoročno predviđanje
cijena električne energije na veleprodajnom tržištu
(Dynamic hybrid model for short-term electricity
price forecasting on the wholesale market)
Autori
Cerjan, Marin
Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, doktorska disertacija
Fakultet
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Mjesto
Zagreb
Datum
16.01
Godina
2019
Stranica
152
Mentor
Delimar, Marko
Ključne riječi
dinamički hibridni model ; predviđanje cijena električne energije ; kratkoročno tržište ; tržište električne energije ; neuronske mreže
(dynamic hybrid model ; short-term electricity price forecast ; electricity market ; neural networks)
Sažetak
Ovom disertacijom predstavljen je dinamički hibridni model za kratkoročno predviđanje cijena električne energije na veleprodajnom tržištu-HIRA (hibridni iterativni reaktivno adaptivni model).U prvom koraku HIRA metode analizira se stupanj razvijenosti tržišta, njegova struktura i osnovni parametri koji ga opisuju. Iz dobivenih karakteristika tržišta, u drugom koraku određuju se parametri koji su bitni za predviđanje cijena električne energije za konkretno tržište. U ovisnosti o broju ulaznih parametara, za predviđanje cijena električne energije koristi se metoda sličnih dana ili hibridna metoda koja kombinira metodu sličnih dana, neuronske mreže i metodu za utvrđivanje cjenovnih skokova. HIRA model je dinamičan, te se predviđanje cijena električne energije provodi u više iteracija u ovisnosti o vremenskoj dostupnosti podataka. Predloženi HIRA model za predviđanje cijena primijenjen je i testiran na stvarnim podacima za mađarsko tržište električne energije. Na testiranom uzorku model se pokazao robustan u predviđanju cijena, te je neovisno o volatilnosti cijena dao rezultate koji su primjenjivi u praksi. Znanstveni doprinosi ove disertacije su: Model za određivanje relevantnih parametara za kratkoročno predviđanje cijena električne energije na burzama električne energije ; Metoda za kratkoročno predviđanje cijena električne energije u ovisnosti o dostupnosti podataka i Hibridni dinamički model za kratkoročno predviđanje cijena električne energije na veleprodajnom tržištu koji koristi statistički model zasnovan na metodi sličnih dana i umjetnih neuronskih mreža.
Izvorni jezik
Hrvatski
Znanstvena područja
Elektrotehnika
POVEZANOST RADA
Ustanove:
Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb
Profili:
Marko Delimar
(mentor)