Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Математическое моделирование и программирование»
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Математическое моделирование и программирование», 2020, том 13, выпуск 3, страницы 73–79
DOI: https://doi.org/10.14529/mmp200307
(Mi vyuru559)
 

Краткие сообщения

Forecasting tariffs for the day-ahead market based on the additive model
[Прогнозирование тарифов рынка на сутки вперед на основе аддитивной модели]

E. A. Lyaskovskayaa, P. K. Zarjitskaya-Thierlingb, O. A. Dmitrinac

a South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation
b Darmstadt Clinic, Darmstadt, Germany
c LLC “Indirect”, Chelyabinsk, Russian Federation
Список литературы:
Аннотация: Решена задача построения аддитивной модели прогнозирования тарифа рынка на сутки вперед. Трендовая составляющая построена на основе авторегрессионной модели уже известных значений тарифа рынка на сутки вперед и внешнего фактора объема потребления электроэнергии по данным Объединенной энергосистемы (ОЭС) Урала Оптового рынка электрической энергии и мощности (ОРЭМ) России за 2009–2018 гг. На основе построения автокорреляционной функции выявлено три сезонных составляющих во временном ряду часовых значений тарифа рынка на сутки вперед: годовая (8760 значений), недельная (168 значений), суточная (24 значения). Построена гармоническая модель каждой составляющей. Итоговая аддитивная модель построена с учетом специфики рынка электроэнергетики и процесса формирования тарифа рынка на сутки вперед и балансирующего рынка. Практическая значимость разработанной аддитивной модели заключается в адекватной точности с известными моделями прогнозирования тарифа рынка на сутки вперед ОЭС Урала. Использование предложенной модели позволит субъектам электроэнергетики за счет обеспечение высокой точности прогнозирования избежать штрафных санкций балансирующего рынка.
Ключевые слова: моделирование, прогнозирование, авторегрессия, аддитивная модель, электроэнергетика, энергетический рынок.
Поступила в редакцию: 06.03.2020
Тип публикации: Статья
УДК: 330.322.013+001.895
MSC: 97M40
Язык публикации: английский
Образец цитирования: E. A. Lyaskovskaya, P. K. Zarjitskaya-Thierling, O. A. Dmitrina, “Forecasting tariffs for the day-ahead market based on the additive model”, Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование, 13:3 (2020), 73–79
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{LyaZarDmi20}
\by E.~A.~Lyaskovskaya, P.~K.~Zarjitskaya-Thierling, O.~A.~Dmitrina
\paper Forecasting tariffs for the day-ahead market based on the additive model
\jour Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование
\yr 2020
\vol 13
\issue 3
\pages 73--79
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/vyuru559}
\crossref{https://doi.org/10.14529/mmp200307}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/vyuru559
  • https://www.mathnet.ru/rus/vyuru/v13/i3/p73
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:61
    PDF полного текста:33
    Список литературы:18
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024