Ograniczanie wyników
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  analiza wieloczęstotliwościowa
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
Opracowanie przedstawia możliwości zastosowania narzędzi z zakresu sztucznej inteligencji i dyskretnej transformaty falkowej w procesie modelowania przyszłego zachowania rynków energii i powiązanych z nimi rynków surowców energetycznych. W artykule podjęto również próbę pokazania roli systemów aukcji w determinowaniu efektywności rynku energii poprzez łagodzenie wahań cenowych, zapewnienie rentowności podejmowanych inwestycji oraz znoszenie barier wejścia do sektora. Wskazano również na znaczącą rolę opcji kupna energii w łagodzeniu wymienionych wyżej problemów.
EN
The paper presents possibilities of using artificial intelligence tools and discrete wavelet transform to predict energy markets and related raw materials markets. The article also points out the role of the auction system in improving the energy market efficiency by mitigating price fluctuations, ensuring return on invested capital and the dismantling of entry barriers. Also points to the important role of energy call options in alleviating the aforementioned problems.
Logistyka
|
2014
|
nr 6
14285--14290, CD 6
PL
Opracowanie porusza bardzo istotną z punktu widzenia funkcjonowania gospodarki kwestię zapotrzebowania na energię elektryczną. W obecnych czasach problem ten jest istotny zarówno przy analizach w skali makroekonomicznej, jak i zagadnieniach związanych z funkcjonowaniem pojedynczych podmiotów. Problem dostaw energii może być analizowany oddzielnie w zależności od terminu zaspokojenia popytu. W opracowaniu szczególny nacisk został położony na analizy krótkoterminowe. Jednym z głównych zagadnień, które decyduje o ilości dostarczanej energii jest prognoza jej zapotrzebowania. W pracy przedstawiono systemy przewidujące krótkoterminowy popyt w oparciu o sztuczne sieci neuronowe. Analiza skupiła się na wyborze optymalnych zmiennych wejściowych modelu, z uwzględnieniem narzędzi analizy technicznej i budowy zmiennych objaśniających uwypuklających trendy panujące na rynku energii z uwzględnieniem cyklicznego charakteru tego rynku. W pracy opisano także możliwość użycia analizy wieloczęstotliwościowej celem polepszenia wyników prognoz.
EN
The paper focuses on very important, from the point of view of the economy, the issue of electricity demand. Nowadays this problem is important both for macroeconomic analysis, as well as issues related to the functioning of individual entities. The problem of energy supply can be analyzed separately depending on the time to meet demand. In this study, particular emphasis was placed on short-term analysis. One of the main issues that determines the amount of energy supplied is forecast its demand. The paper presents a system providing short-term demand based on artificial neural networks. The analysis focused on the selection of the optimal input variables, including technical analysis tools and the construction of variables showing trends in the energy market, taking into account the cyclical nature of the market. The paper also describes the possibility of using multiresolution analysis to improve the results of forecasts.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.