Краткосрочное прогнозирование цен на российском оптовом рынке электроэнергии на основе нейронных сетей

Проблемы прогнозирования. 2017. № 6.

Золотова И. Ю., Дворкин В. В.

Либерализация рынка электроэнергии в России привела к появлению оптового рынка электроэнергии и мощности. С тех пор участники рынка функционируют в конкурентных условиях, где каждый день сталкиваются с проблемами формирования рыночной стратегии и планирования будущих финансовых потоков. В этих условиях, задача прогнозирования цены на электроэнергию становится неотъемлемой и повседневной задачей для большинства участников рынка. Особенно актуальными, в условиях высокой неопределённости на российском рынке, являются прогнозные модели, независящие от прогноза экзогенных переменных, поскольку возможная ошибка предсказания данных параметров приведет к нежелательной ошибке прогноза искомого показателя - цены на рынке электроэнергии. В настоящей работе рассматривается возможность применения нейронных сетей для краткосрочного прогнозирования цен на электроэнергию на рынке на сутки вперед (РСВ), основываясь только на строго детерминированных на прогнозный период факторах. Результаты расчетов показывают, что предложенный набор из шести факторов позволяет с высокой точностью построить месячный прогноз цены на РСВ в четыре сезона года. Предложенная модель демонстрирует низкие средние ошибки прогнозирования цены на каждый час месяца и, в свою очередь, позволяет предугадать значительное отклонение цены.

 

 

Ключевые слова: моделирование, прогнозирование, нейронные сети, uncertainty, неопределенность, electricity market, artificial neural networks, short-term forecasting, day-ahead electricity market, ЕЭС России, оптовый рынок электроэнергии и мощности, РСВ