Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Analiza statystyczna danych oraz prognozy rynkowych cen energii (RCE) w Polsce z wyprzedzeniem do 24 godzin

Piotrowski Paweł, Magiera Konrad, Michalak Arkadiusz, Smoliński Mateusz

Elektro Info

|

2022

|

nr 3

20--24

PL

W artykule przedstawiono analizę statystyczną danych oraz prognozy rynkowych cen energii (RCE) z wyprzedzeniem do 24 godzin. Sformułowano wnioski końcowe z wykonanych prognoz oraz analiz statystycznych.

EN

The article presents a statistical analysis of data and forecasts of energy prices (RCE) in Poland up to 24 hours ahead. The conclusions have been drawn based on forecasts outcome and statistical analysis.

2

Koncepcja budowy modelu prognostycznego dla cen energii elektrycznej na rynku polskim

Sobotka Anna, Sobotka Piotr, Badyda Krzysztof

Rynek Energii

|

2019

|

Nr 1

25--32

PL

Skuteczne przewidywanie przyszłości ma decydujące znaczenie dla osiągania przewagi konkurencyjnej przez przedsiębiorstwo. W tym kontekście konieczne jest prognozowanie pewnych zachowań i zmiennych danego rynku, takich jak ceny energii elektrycznej. Prognozy cen energii elektrycznej są jednym z kluczowych narzędzi, z jakich korzystają spółki energetyczne, jak również inne jednostki przemysłu. Stanowią cenny wsad modeli techniczno-ekonomicznych służących do podejmowania decyzji biznesowych. Pomagają wyznaczyć kierunki działań, strategię przedsiębiorcy, dając przybliżony obraz przyszłości. W artykule przedstawiono koncepcję budowy modelu prognozy cen energii elektrycznej w długim terminie dla przypadku rynku polskiego, dopasowaną do potrzeb firmy energetycznej. Zaprezentowany algorytm obejmuje budowę modelu wyjściowego z wykorzystaniem technik statystycznych/ ekonometrycznych w oparciu o analizę determinant cen energii elektrycznej. Kolejne kroki koncentrują się na takich kwestiach jak: uwzględnienie wpływu ryzyka, implementacja cen przyszłych kontraktów terminowych oraz określenie kierunków zmian na rynku energii i ich wpływu na zmianę cen energii elektrycznej.

EN

Successful prediction of the future is crucial for achieving a company's competitive advantage. In this context, it is necessary to forecast certain behaviors and variables of the market, such as electricity prices. Forecasts of electricity prices are one of the key tools used by energy companies as well as other industry units. They constitute a valuable input of technical and economic models for making business decisions. They help determine the directions of activities, the entrepreneur's strategy, providing an approximate picture of the future. The article presents the concept of building a forecasting model for electricity prices in the long run for the Polish market case, tailored to the needs of an energy company. The presented algorithm includes the construction of an output model using statistical / econometric techniques based on the analysis of electricity price determinants. Next steps focus on such issues as: taking into account the impact of risk, implementing prices of future contracts (forwards) and determining the directions of changes on the energy market as well as their impact on the change in electricity prices.

3

An adaptive longterm electricity price forecasting modelling using Monte Carlo simulation

Poullikkas A.

Journal of Power Technologies

|

2018

|

Vol. 98, nr 3

267--273

EN

Accurate electricity price forecasting is of great importance for risk-analysis and decision-making in the electricity market. However, due to the characteristics of randomness and non-linearity associated with the electricity price series, it is difficult to build a precise forecasting model. If the electricity market price can be predicted properly, the generation companies and the load service entities as the main market participating entities can reduce their risks and further maximize their outcomes. In this work, adaptive longterm electricity price forecasting modelling using Monte Carlo simulation is proposed. The applicability of the prediction performance of the method is demonstrated for the case of electricity and oil price prediction, for vaious forecasting periods. Oil price prediction is an external factor for electricity price forecasting and is becoming very important in power systems running on oil derivatives. The proposed method could be useful for long term studies, evaluating the risk for financing since good electricity price forecast feeds into developing cost effective risk management plans for the participating companies in the electricity market and thus will help attract appropriate financing.