Wykorzystanie modelu rozkładu kanonicznego wektora zmiennych losowych do prognozy cen na rynku dnia następnego

• Autorzy: Popławski T. , Łyp J. , Kurach M.

Warianty tytułu

EN

Using model of canonical distribution of a random vector for the forecasting prices on the day-ahead market

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł porusza problematykę prognozowania cen na rynku energii elektrycznej z uwzględnieniem zmian zachodzących, między innymi, na Rynku Dnia Następnego (RDN). Zaproponowano model prognostyczny rozkładu kanonicznego wektora zmiennych losowych (MRK) dla przewidywania cen w horyzoncie dobowym. Model zweryfikowano na kilku wybranych prognozach cen na Towarowej Giełdzie Energii.

EN

The article raises the problem of forecasting the electricity prices in energy market, with consideration changes, inter alia, Day-Ahead Market (DAM). Proposed forecasting model, based on the canonical distribution of a random vector variables, to predict prices in the daily horizon. The model was verified on the several selected price forecasts for the Polish Power Exchange.

Słowa kluczowe

PL

rynek energii; modelowanie; prognozowanie krótkoterminowe

EN

energy market; Day-Ahead Market (DAM); modeling; short-term forecasting

• Wydawca: KAPRINT
• Czasopismo: Rynek Energii
• Rocznik: 2012
• Tom: Nr 1
• Strony: 54--58
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Popławski T.

• Instytut Elektroenergetyki, Wydział Elektryczny Politechniki Częstochowskiej

autor

Łyp J.

• Instytut Elektroenergetyki, Wydział Elektryczny Politechniki Częstochowskiej

autor

Kurach M.

• Instytut Elektroenergetyki, Wydział Elektryczny Politechniki Częstochowskiej

Bibliografia

• [1] Arabas J, Adamowicz Ł., Planowanie Pozycji kontraktowej przy zróżnicowanych cenach rynku bilansującego, Elektroenergetyka (2003), nr 3(46).
• [2] Cieślak M, i inni,: Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowanie, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2001.
• [3] Chodakowska E., Halicka K., Kononiuk A., Nazarko J.: Zastosowanie modeli klasy GARCH do prognozowania cen energii elektrycznej na Towarowej Giełdzie Energii S.A. w: L. Kiełtyka, J. Nazarko (red.), Technologie informatyczne i prognozowanie w zarządzaniu. Wybrane zagadnienia Wyd. Politechniki Białostockiej, Białystok 2005.
• [4] Dobrzańska I.: Zastosowanie formy kanonicznej wektora losowego w niektórych modelach optymalizacji. Badania Operacyjne i Decyzje, 1:13–16, 1992.
• [5] Dobrzańska I., Dąsal K., Łyp J., Popławski T., Sowiński J.: Prognozowanie w elektroenergetyce. Zagadnienia wybrane. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej, Częstochowa 2002.
• [6] Dudek G.: Analiza modelu krótkoterminowego prognozowania obciążeń systemów elektroenergetycznych opartego na klasteryzacji rozmytej. Badania Operacyjne i Decyzje, nr 2, str. 15-34, 2007.
• [7] Popławski T.: Methods of analysis and forecast of power engineering load variation in the conditions of energy market transformation. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej, (2009).
• [8] Popławski T. (redaktor): Wybrane zagadnienia prognozowania długoterminowego w systemach elektroenergetycznych. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej, 2012 (w druku).
• [9] Popławski T., Dąsal K., Medvec Z.: The New Aspects using MRK Model for Short-Term Load Forecasting in the Power System. Energy Spectrum, Vol. 4 nr 2:68–72, 2009.
• [10] Sowiński J.: Forecasting models of prices in analysis of power system investments under uncertainty. Polityka Energetyczna, IGSMiE PAN, Tom 6, 2003, PL ISSN 1429-6675, p. 85-94
• [11] Towarowa Giełda Energii S.A. Regulamin obrotu Rynku Towarów Giełdowych Towarowej Giełdy Energii S.A. Regulamin zatwierdzony decyzją Komisji Nadzoru Finansowego z dnia 07 listopada 2011 r. wchodzi w życie w dniu 1 grudnia 2011 r.
• [12] Ustawa z dnia 10 kwietnia 1997 r. Prawo energetyczne. Z późniejszymi zmianami.
• [13] Weron A., Wołomańska A.: Minimalne prawdopodobieństwo straty producenta na rynku bilansującym. Energetyka (2002), nr 12(582).