Cluster analysis as a preliminary problem in neural modelling of the Polish Power Exchange

• Autorzy: Tchórzewski Jerzy , Jezierski Jakub

Identyfikatory

DOI

10.22630/ISIM.2019.8.1.7

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The work focuses on cluster analysis as a preliminary problem in neural model- ling based on the data quoted on the Day Ahead Market of the Polish Power Ex- change as a subsystem of the system of Towarowa Giełda Energii S.A. [Polish Pow- er Exchange]. The paper contains the results of literature research related to cluster analysis methods, description of possible applications of artificial neural networks SOM for mapping information on the volume of electrical power sold and prices ob- tained, description of possible applications of MATLAB and Simulink environment, and especially Neural Network Toolbox for mapping knowledge, and cluster analy- sis performed for selected data.

Słowa kluczowe

EN

artificial self-organizing neural networks; business intelligence; cluster analysis; neural modelling; Day Ahead Market; Polish Power Exchange

• Wydawca: Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
• Czasopismo: Information Systems in Management
• Rocznik: 2019
• Tom: Vol. 8, No. 1
• Strony: 69--81
• Opis fizyczny: Bibliogr. 26 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Tchórzewski Jerzy

• Computer Science Institute, Faculty of Sciences, UPH in Siedlce

autor

Jezierski Jakub

• Member of Computer Science Branch, Student, Faculty of Sciences, UPH in Siedlce

Bibliografia

• [1] Cichosz P. (2000) Systemy uczące się [in Eng. Learning systems], WNT, Warszawa, Poland, [in Polish].
• [2] Demuth H., Beale M. (1997) Matlab Neural Network Toolbox, The Math Works. Inc.
• [3] Everitt B.S., Landau S., Leese M. (2001) Cluster analysis, London: Arnold; New York: Oxford University Press, UK-USA.
• [4] Gordon A.D. (1999) Classification. Chapman & Hall, London New York Washing- ton, USA.
• [5] Jezierski J. (2018) Analiza skupień jako zagadnienie wstępne w modelowaniu neu- ronalnym Towarowej Giełdy Energii Elektrycznej [in English: Cluster analysis as a preliminary issue in neural modeling of the Polish Power Exchange]. Praca inżynier- ska napisana w Pracowni Sztucznej Inteligencji Instytutu Informatyki na Wydziale Nauk Ścisłych UPH w Siedlcach pod kierunkiem dr hab. inż. Jerzego Tchórzewskie- go, prof. UPH.
• [6] Kohonen T. (1997) Self-organizing Maps, Springer Verlag, Berlin. Germany.
• [7] Koronacki J., Ćwik J. (2008) Statystyczne systemy uczące się [in English: Statistical learning systems]. Wydanie drugie. AOW EXIT Andrzej Lang, Warszawa, Poland, [in Polish], p. 327.
• [8] Larose D. T. (2006) Odkrywanie wiedzy z danych. Wprowadzenie do eksploracji danych [in English: Discovering knowledge from data. Introduction to data mining]. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa [in Polish], p.227.
• [9] Morzy T. (2018) Eksploracja danych. Metody i algorytmy [in English: Data mining. Methods and algorithms ]. WN PWN, Warszawa, Poland, [in Polish].
• [10] Osowski S. (2006) Sieci neuronowe do przetwarzania informacji [in English: Neural networks for information processing]. OW PW. Warszawa, Poland [in Polish].
• [11] Osowski S., Siwek K. (1999) The self-organizing neural network approach to load forecasting in the power system. IJCNN'99. Proceedings of International Joint Con- ference on Neural Networks. Vol. 5, IEEE XPlore Digital Library, pp. 3401-3404.
• [12] Strona internetowa TGE S.A. [in English: Website of the Polish Electricity Ex- change]. https://tge.pl/ dostęp on-line.
• [13] Tadeusiewicz R., Szaleniec M. (2015) Leksykon sieci neuronowych [in English: Lexi- con of neural networks]. Wydawnictwo Fundacji Projekt Nauka, Wrocław, Poland, [in Polish], p. 134.
• [14] Tchórzewski J. (2009) Identification of the Electrical Energy Stock Exchange and creating knowledge maps using MATLAB environment with SIT and NNT Toolboxes. Energy Market. EEM 2009 6th International Conference on the European, Leuven, IEEE XPlore Digital Library, pp. 1-6.
• [15] Tchórzewski J., Kłopotek M. (2002) The Concept of Discoveries in Evolving Neural Net. [in] Advances in Soft Computing, tom 17, Wydawca IPI PAN, Warszawa, Po- land [in Polish], str. 165-174.
• [16] Tchórzewski J., Korzeniowski M. (2006) Wykorzystanie sieci neuronowych SOM do prowadzenia odkryć na rynku energii elektrycznej w środowisku MATLABA i Sim- ulinka [in English: The use of SOM neural networks to conduct discoveries on the electricity market in the MATLABA and Simulinka environment]. Materiały Konfe- rencyjne XI Konferencji nt. Zastosowania Komputerów w Elektrotechnice, Wydawca IEP PP, KE PAN, IEEE PS, str. 51-52.
• [17] Tchórzewski J., Buziak R., Suszczyński P. (2005) Model and Implementation of Self- Organising Neural Network for Searching Discovery in Databases. Studia Informati- ca. Systemy i technologie informacyjne. Vol. 1(5)2005, pp. 35-48.
• [18] Tchórzewski J., Zarzycki I., Soćko M. (2005) Poszukiwanie odkryć w rozwijającej się elektroenergetycznej sieci przesyłowej w środowisku MATLABA i Simulinka [in Eng- lish: Searching for discoveries in the developing power transmission network in the MATLABA and Simulink environments]. Śląskie Wiadomości Elektryczne. Nr 1. SEP O/Gliwice. [in Polish], pp. 19-28.
• [19] Tchórzewski J., Kwiczak I. (2004) Mapping information from knowledge bases using self-organizing neural network on example of state office. Warsaw International Sem- inar Information System. IBS PAN, Warszawa. Poland.
• [20] Tchórzewski J., Glejzer K., Szarafin L. (2004) Zastosowanie sztucznych sieci neu- ronowych samoorganizujących się do wizualizacji wiedzy [in English: The use of arti- ficial neural networks self-organizing to visualize knowledge]. Materiały Konferencji Naukowej nt. Sztuczna Inteligencja w Inżynierii Biomedycznej. Wydawnictwa AGH, Kraków. Poland [in Polish].
• [21] Tchórzewski J., Kłopotek M., Kujawiak M. (2004) Comparative Study of Methods for Making Discovery. Proceedings of Artificial Intelligence Studies. Vol. 1 (23), No 2, pp. 137-150.
• [22] Tchórzewski J. (2004) Wizualizacja wiedzy za pomocą sieci neuronowych SOM w za- kresie informatyzacji urzędów państwowych [in English: Visualization of knowledge using neural network SOM in the field of computerization of state offices]. Badania Operacyjne i Systemowe na Drodze do Społeczeństwa Wiedzy. Problemy Współcze- snej Nauki. Teoria i zastosowania. AOW EXIT, str. 113-136.
• [23] Trajer J. J., Janaszek-Mańkowska M., Mańkowski D. R. (2916) Komputerowa analiza danych w badaniach naukowych [Computer data analysis in scientific research]. Wy- dawnictwo GGGW, Warszawa, Poland, [in Polish], p. 131.
• [24] Wierzchoń S., Kłopotek M. (2015) Algorytmy analizy skupień [in English: Cluster analysis algorithms]. Wydawnictwo WNT. Warszawa, Poland, [in Polish], s. 396.
• [25] Wierzchoń S., Kłopotek M. (2015) Algorithms of Cluster Analysis, Monograph Se- ries. Information Technologies: Research and their Interdisciplinary Applications, IPI PAP, Warsaw, Poland., p.308.
• [26] Żurada J., Barski M., Jędruch W. (1996) Sztuczne sieci neuronowe. Podstawy teorii i zastosowania [in English: Artificial neural networks. The basics of theory and appli- cation]. Wydawnictwo PWN, Warszawa, Poland [in Polish].

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).