PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

A methodology of identification and metaidentification research on the example of Day Ahead Market System

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The paper contains selected research results in the field of identification and metaidentification of the Day Ahead Market system of TGE S.A. Due to the proposed new approach to identification, a methodology for conducting research has been developed, which requires eight stages. Then, both the tasks and research objectives as well as the form of research occurring at all stages of research in order to meet the distinguished specific objectives and the general purpose of the research were shown in detail. Then an example of both identification and metaidentification of Day Ahead Market systems was shown. The obtained models and metamodels confirm the need and possibility of conducting this type of research at TGE S.A.
Rocznik
Strony
109--137
Opis fizyczny
Bibliogr. 30 poz., rys., tab., wykr.
Twórcy
  • PhD Student at Institute of Computer Science Siedlce University of Natural Sciences and Humanities Faculty of Exact and Natural Sciences Institute of Computer Science ul. 3 Maja 54, 08-110 Siedlce, Poland
Bibliografia
  • 1. Ambroszkiewicz S., Barański M., and others: Elektroniczne Rynki Usług. Technologie i ich realizacje. (Eng. Electronic Services Markets. Technologies and their implementations). AOW EXIT, Warsaw 2011.
  • 2. Barczak A., Sydoruk T.: Barriers to computerization of management systems - Myths or reality? Studia Informatica. Systems and Information Technology. No. 1-2(15)2011, pp. 25-33.
  • 3. Box G. E. P., Jenkins G. M.: Analiza szeregów czasowych. Prognozowanie i sterowanie. (Eng. Time series analysis. Forecasting and control), PWN, Warszawa, pages 574, 1983.
  • 4. Conejo A. J., Plazas M. A. , [et all]: Day-ahead electricity price forecasting using the wavelet transform and ARIMA models. IEEE Transaction on Power System, No. 20(2), pp.1035-1042, 2005.
  • 5. Ejdys J., Halicka K., Godlewska J.: Prognozowanie cen energii elektrycznej na giełdzie energii (Eng. Forecasting electricity prices on the power exchange). Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej, Seria: Organizacja i Zarządzanie, Zeszyt 77, Nr kol. 1927, pp. 1-10, 2015.
  • 6. Guide for MATLAB, Guide for Simulink, Guide for System Identification Toolbox, Guide for Control System Toolbox, Guide for Neural Network Toolbox. The MathWorks®. Getting Started Guide, 2021b.
  • 7. Halicka K.: Skuteczność prognozowania w zarządzaniu transakcjami na giełdzie energii (Eng. Effectiveness of forecasting in managing transactions on the power exchange), rozprawa doktorska pod kierunkiem prof. dr hab. inż. Joanicjusza Nazarko, Wydział Zarządzania Uniwersytetu Warszawskiego, Warszawa, pages 207, 2006.
  • 8. Jiang L.L., Hu G.: Day-Ahead Price Forecasting for Electricity Market using Long-Short Term Memory Recurrent Neural Network. 2018 15th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV), Singapure, Nov. 19-21, IEEE Digital Library, pp. 949-954, 2018.
  • 9. Labib N., Wadid E.: Comparative study of Intelligent Systems for Management of GIT Cancers, MATEC Web of Conferences 125, 02063 (2017, CSCC 2017, pp. 1-6, 2017.
  • 10. Marlęga R.: Correction of the parametric model of the Day-Ahead Market system using the Artificial Neural Network, Studia Informatica. Systems and Information Technology, No 1(26)2022, pp. 85-105.
  • 11. Marlęga R.: Comparative study of the identification methods of the management system of the Day-Ahead Market of Polish Energy Market S.A., Studia Informatica. Systems and Information Technology, No 1-2(25)2021, pp. 67-86.
  • 12. Marlęga R., Tchórzewski J.: Identification modeling of Polish electric power exchange, Information Systems in Management, No. 2, Vol. 5, pp. 195-204, 2016.
  • 13 .Merayo D., Rodriguez-Prieto A., Camacho A.M.: Comparative analysis of artificial intelligence techniques for material selection applied to manufacturing in Industry 4.0, Procedia Manufacturing no. 41, pp. 42-49, 2019.
  • 14. Mielczarski W.: Rynki energii elektrycznej. Wybrane aspekty techniczne i ekonomiczne (Eng. Electricity markets. Selected technical and economic aspects), ARE S.A. Warszawa 2000, pages 321.
  • 15. Moghaddam R.K., Yazdan N. M.: A Comparative Analisis of Artificial Intelligence - Based Methods for Fault Diagnosis of Mechanical Systems, Mechanics and Mechanical Engineering, nr 23, , Sciendo, pp. 113-124, 2019.
  • 16. Mynarski S.: Modelowanie rynku w ujęciu systemowym (Eng. System modeling of the market), PWN, Warszawa, pages 182, 1982.
  • 17. Nazarko J. [red. nauk.]: Prognozowanie w zarządzaniu przedsiębiorstwem, Cz. 4. Prognozowanie na podstawie modeli trendu (Eng. Forecasting in enterprise management, Cz. 4. Forecasting based on trend models), Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej, Białystok, pages 182, 2018.
  • 18. Popławski T., Weżgowiec M.: Krótkoterminowe prognozy cen na Towarowej Giełdzie Energii z wykorzystaniem modelu trendu pełzającego (Eng. Short-term price forecasts on the Polish Power Exchange using the crawling trend model), Przegląd Elektrotechniczny, R. 91, Nr 12, pp. 267-270, 2015.
  • 19. Raczkowski K., Solarz J.K.: Nauki ekonomiczne wobec wojny gospodarczej na płaszczyźnie finansowej, [w:] Współczesna wojna handlowo-gospodarcza, [pod red.] Płaczek J., Difin, Warszawa 2015, pp.111-136.
  • 20. Söderstrom T., Fan H., Carsson B., Bigi S.: Least squares parameter estimation of continuous-time ARX models from discrete-time data. IEEE Transactions on Automatic Control, Vol. 42, pp. 659-673, 1997.
  • 21. Sprawozdanie Prezesa Urzędu Regulacji Energetyki 2021, URE, www.ure.gov.pl, [access: 01.08.2022 r.], pages 378.
  • 22. Towarowa Giełda Energii S.A., www.tge.pl [access: 2019-2022].
  • 23. Tchórzewski J.: Cybernetyka życia i rozwoju systemów, WSR-P w Siedlcach, Siedlce, pages 279, 1990,
  • 24. Tchórzewski J.: Rozwój system elektroenergetycznego w ujęciu teorii sterowania i systemów (Eng. Development of the power system in terms of control theory and systems), OW PWr, Wrocław, pages 190, 2013.
  • 25. Tchórzewski J.: Metody sztucznej inteligencji i informatyki kwantowej w ujęciu teorii sterowania i systemów (Eng. Methods of artificial intelligence and quantum computing in terms of control theory and systems), Wydawnictwo Naukowe UPH, Siedlce, pages 343, 2021.
  • 26. Tchórzewski J., Marlęga R.: The Day-Ahead Market System Simulation Model in the MATLAB and Simulink Environment, 2021 Progress in Applied Electrical Engineering, IEEE Xplore Digital Library, pp. 1-8, 2021.
  • 27. Trusz M., Tserakh U.: GARCH(1,1) models with stable residuals. Studia Informatica. Systems and Information Technology. No. 1-2(22), pp. 47-57, 2017.
  • 28. Voronin S.: Price spike forecasting in a competitive day-ahead energy market. Acta Universitatis, Lappeenranta University of Technology, 2013, pages 177.
  • 29. Wesołowski Z.: Identification of systems reliability. Studia Informatica. System and Information Technology, 1-2(15)2019, pp. 43-54.
  • 30. Zimmer A., Englot A.: Identyfikacja obiektów i sygnałów. Teoria i praktyka dla użytkowników MATLABA, Politechnika Krakowska, pages 239, 2005.
Uwagi
Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-94e684e2-be0d-4184-b872-1aadccbebc07
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.