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2022-05-26
英文标题:
《A Comparison of Various Electricity Tariff Price Forecasting Techniques
  in Turkey and Identifying the Impact of Time Series Periods》
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作者:
T.O. Benli
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最新提交年份:
2016
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英文摘要:
  It is very vital for suppliers and distributors to predict the deregulated electricity prices for creating their bidding strategies in the competitive market area. Pre requirement of succeeding in this field, accurate and suitable electricity tariff price forecasting tools are needed. In the presence of effective forecasting tools, taking the decisions of production, merchandising, maintenance and investment with the aim of maximizing the profits and benefits can be successively and effectively done. According to the electricity demand, there are four various electricity tariffs pricing in Turkey; monochromic, day, peak and night. The objective is find the best suitable tool for predicting the four pricing periods of electricity and produce short term forecasts (one year ahead-monthly). Our approach based on finding the best model, which ensures the smallest forecasting error measurements of: MAPE, MAD and MSD. We conduct a comparison of various forecasting approaches in total accounts for nine teen, at least all of those have different aspects of methodology. Our beginning step was doing forecasts for the year 2015. We validated and analyzed the performance of our best model and made comparisons to see how well the historical values of 2015 and forecasted data for that specific period matched. Results show that given the time-series data, the recommended models provided good forecasts. Second part of practice, we also include the year 2015, and compute all the models with the time series of January 2011 to December 2015. Again by choosing the best appropriate forecasting model, we conducted the forecast process and also analyze the impact of enhancing of time series periods (January 2007 to December 2015) to model that we used for forecasting process.
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中文摘要:
对于供应商和分销商来说,预测解除管制的电价对于在竞争激烈的市场领域制定其投标策略至关重要。在这一领域取得成功的前提是,需要准确和合适的电价预测工具。有了有效的预测工具,就可以连续有效地做出生产、销售、维护和投资决策,以实现利润和效益最大化。根据电力需求,土耳其有四种不同的电价定价;单色、日间、高峰和夜间。目标是找到预测四个电价周期的最佳合适工具,并生成短期预测(每月提前一年)。我们的方法基于找到最佳模型,确保MAPE、MAD和MSD的预测误差测量值最小。我们对九名青少年的总人数中的各种预测方法进行了比较,至少所有这些方法都有不同的方面。我们的第一步是对2015年进行预测。我们验证并分析了最佳模型的性能,并进行了比较,以查看2015年的历史值与该特定时期的预测数据是否匹配。结果表明,在给定时间序列数据的情况下,推荐的模型提供了良好的预测。实践的第二部分,我们还包括2015年,并使用2011年1月至2015年12月的时间序列计算所有模型。再次,通过选择最合适的预测模型,我们进行了预测过程,并分析了时间序列周期(2007年1月至2015年12月)的增强对我们用于预测过程的模型的影响。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Statistical Finance        统计金融
分类描述:Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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2022-5-26 20:45:07
关键词:预测模型电价季节性周期比较土耳其各种电价预测技术并确定时间序列周期的影响Benli T.O.a,森古尔H.baGraduate清洁和可再生能源学院,哈塞特佩大学,邮政信箱06800 Beytepe,安卡拉,土耳其环境工程系,哈塞特佩大学,土耳其安卡拉Beytepe邮政信箱06800 R T I C L E I N F O ABS T R A C TIt对于供应商和分销商预测解除管制的电价,在竞争激烈的市场领域制定其投标策略至关重要。在这一领域取得成功的前提是需要准确、适用的电价预测工具。如果有有效的预测工具,可以连续有效地做出生产、销售、维护和投资决策,以实现利润和效益最大化。根据电力需求,土耳其有四种不同的电价定价;单色、日间、高峰和夜间。目标是找到预测四个电价周期的最佳合适工具,并生成短期预测(每月提前一年)。我们的方法基于找到最佳模型,确保测量值的预测误差最小;MAPE、MAD和MSD。我们对九名青少年的总人数中的各种预测方法进行了比较,至少所有这些方法都有不同的方面。我们的第一步是对2015年进行预测。我们验证并分析了最佳模型的性能,并进行了比较,以查看2015年的历史值与该特定时期的预测数据是否匹配。
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2022-5-26 20:45:10
结果表明,在给定时间序列数据的情况下,推荐的模型提供了良好的预测。实践的第二部分,我们还包括2015年,并使用2011年1月至2015年12月的时间序列计算所有模型。再次,通过选择最合适的预测模型,我们进行了预测过程,并分析了时间序列周期(2007年1月至2015年12月)的增强对我们用于预测过程的模型的影响。(c)20161。简介由于世界人口的不断增长以及人们对更高生活标准的渴望,导致了电力消费的快速增长。面对可持续性的需求问题,可以通过能源市场的高效运作、可承受的能源生产价格、繁荣的能源投资规划以及相关的能力决策来逐步解决。在工业国家的电力市场上实施放松管制的电价制度。在这种市场中,供应商指定其电力销售价格,而分销商则根据需要进行投标。这一竞争激烈的市场为消费者提供了合格的、持续的、低成本的电力服务。从营销公司的角度来看,在明确竞争环境条件的情况下,与供应商和其他经销商公司签订短期/中期/长期采购协议,以及与消费者签订协议,需要事先预测电价的确定和出现。同样,很明显,生产公司需要这些信息来决定生产、维护和投资。
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2022-5-26 20:45:14
由于批发贸易业务引入了竞争性市场,零售市场逐渐超越了当地特许经营权,私营公司对该行业的所有权通常大于公有公司。通常,该行业被分为发电、输电、当地配电和零售供应的独立公司【1】。在竞争激烈的市场条件下,成功而详细的价格建模成为风险管理的一个非常重要的方面。由于土耳其当地能源数量有限,她必须进口65%的一次能源才能满足需求。土耳其的电能消耗预计将继续以每年约8%的速度快速增长[3]。在此范围内,土耳其的决策者和决策者必须制定减少对外依赖的方法,并根据即将出现的需求,通过减少电力消耗和正确设定电价,引导电力市场节约。土耳其电力市场由于人口增长、工业化和城市化而迅速发展,受ZF控制。在过去十年中,建立电力市场并将垄断生产转变为竞争性市场的意图引发了法律改革[4]。预测电价对于分析未来的项目非常重要。电力需求可能会有波动,因为这种情况下,电价可能会在短时间内发生变化。在土耳其,我们看到一天有三个时段,即白天、高峰和夜间;市场结构按照日前定价体系。影响日电价的主要因素仍在调查中。
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2022-5-26 20:45:17
本研究在文献中,为预测电价,结合历史电价数据,分析间接因素;热量、风力、湿度、电力需求、线圈价格、燃料价格等。,可以使用对价格有影响的[5]。同时使用这些因素作为输入的系统进行预测;需要将来的日期数据。因此,这些系统的使用受到限制。为了分析与当前事件相关的历史数据,将统计知识恰当地应用于预测模型非常重要,因为结果将用于预测未来事件。时间序列由随时间推移在连续时间段内收集的特定数据集合组成。收集的数据可能已经是每日、每周、每月、每季度或每年的格式。趋势、季节效应、周期性和不规则效应是时间序列数据的四个组成部分[6]。借助预测方法分析时间序列需要历史数据。确认未来拟合后,数据将与过去发生的数据相似。由于保密问题,当市场完全私有化时,预测模型中所需的数据将短缺,因此,拥有一个能够以最小误差和较小数据预测短期的适当模型是非常重要的;与需要大量数据的传统时间序列方法相反。根据时间范围,电价预测可分为三类:短期(主要提前一天)、中期(六个月至一年)和长期(一年及以上)。长期预测的最小时间段为一年,超过一年的时间段为长期预测的最佳时间段。
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2022-5-26 20:45:20
长期预测对于产能扩张、资本投资和利润分析至关重要。虽然电力市场由于需求的波动而不稳定,而且与负荷预测不同,电力市场本身具有不确定性,通常受气候变化、日常生活习惯的变化和工业增长等因素的影响,因此预测电价预测要复杂得多[7]。各种方法和模型已经被开发出来进行预测,尤其是短期预测。平稳和非平稳时间序列模型可用于短期预测[9]。自回归综合移动平均(ARIMA)用于预测短期和长期【10】。有几种统计预测方法,如回归分析、经典分解法、Box和Jenkins以及平滑技术。所有这些不同的技术给出了不同的精度。预测模型的精度由误差测量值决定。
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