Оцінки похибки прогнозних моделей та прогнозів спожитої електричної енергії на об’єктах енергетичного ринку

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorДемчик, Я. М.
dc.contributor.authorРозен, В. П.
dc.date.accessioned2020-11-16T14:08:46Z
dc.date.available2020-11-16T14:08:46Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractenThe article examines the estimation of models of forecasting of electric energy on industrial objects of the energy market of Ukraine. The exponential first-order smoothing model, Holt model, Winter model, Box-Jenkins model and Singular spectrum analysis (SSA) were used in the study. The methods used are simple to predict electricity and allow you to investigate the behavior of the prediction error, depending on how the model is estimated. Using modern methods of gathering information will allow you to make the right decisions in real time. The article can significantly affect the correct choice of both model parameters and method of forecasting electricity. The research will allow to make the forecasting of electric energy with less error in the objects of the energy market of Ukraine knowing the statistics of errors of forecasting methods. The study has shown that estimation of forecasting models will allow to make a choice of a forecasting model in a short time and the forecasting error will reach up to 10%. Methods for estimating the error of power consumption forecasting models have shown that the standard deviation ratio and the Taylor coefficient are the most suitable for comparison purposes because it is a number between 0 and 1. The root value of the root mean square error of the RMSPE for the methods is very small, namely for the methods, on the basis of which it can be stated that the accuracy of the forecasts is high. The mean absolute MAPE error is for the methods, respectively, which also indicates good accuracy. The values of the dimensionless obtained Tail coefficients, which are equal and corresponding, respectively, indicate that the forecasts have high accuracy (forecasts are absolutely accurate if U = 0). The calculations confirmed that the SSA method is appropriate for use in short-term forecasting tasks and when planning power consumption modes. Electricity forecasting is highly dependent on daily and seasonal power consumption. In energy associations where there is a high irregularity in electricity consumption schedules, and there is a significant deviation of consumption from the seasonal trend, the prediction error is not significant. When organizing market power sales and power interconnections with high irregularity in electricity consumption schedules, the forecasting error will be high and they will be subject to greater penalties for exceeding or reducing consumption. The best results from power consumption forecasting are obtained when using specially designed weathering models.uk
dc.description.abstractukВ статті досліджується оцінка моделей прогнозування електричної енергії на промислових об’єктах енергетичного ринку України. В процесі дослідження використано модель експоненціального згладжування першого порядку, модель Хольта, модель Вінтера, модель Бокса-Дженкінса та метод Singular spectrum analysis (SSA). Застосовані методи являються простими для прогнозування електричної енергії та дозволяють дослідити поведінку похибки прогнозування в залежності від способу оцінки прогнозних моделей. Використання сучасних способів збору інформації дозволятиме приймати правильні рішення в реальному часі. Стаття може суттєво вплинути на правильність вибору як параметрів моделей так і методу прогнозування електричної енергії. Дослідження дозволить з меншою похибкою проводити прогнозування електричної енергії на об’єктах енергетичного ринку України, знаючи статистику похибок методів прогнозування.uk
dc.format.pagerangeС. 69–78uk
dc.identifier.citationДемчик, Я. М. Оцінки похибки прогнозних моделей та прогнозів спожитої електричної енергії на об’єктах енергетичного ринку / Я. М. Демчик, В. П. Розен // Енергетика: економіка, технології, екологія : науковий журнал. – 2019. – № 4 (58). – С. 69–78. – Бібліогр.: 14 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/1813-5420.4.2019.200489
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/37420
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceЕнергетика: економіка, технології, екологія : науковий журнал, 2019, № 4 (58)uk
dc.subjectекспоненціальне згладжуванняuk
dc.subjectмодель Бокса-Дженкінсаuk
dc.subjectелектроспоживанняuk
dc.subjectпромисловий об’єкт енергоринкуuk
dc.subjectSSAuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectсередньоквадратична похибкаuk
dc.subjectкоефіцієнт Тейлаuk
dc.subjectexponential smoothinguk
dc.subjectBox-Jenkins modeluk
dc.subjectpower consumptionuk
dc.subjectindustrial facilityuk
dc.subjectSSAuk
dc.subjectforecastinguk
dc.subjectroot mean square erroruk
dc.subjectTaylor coefficientuk
dc.titleОцінки похибки прогнозних моделей та прогнозів спожитої електричної енергії на об’єктах енергетичного ринкуuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
eete2019-4_10.pdf
Розмір:
339.24 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Енергетика: економіка, технології, екологія: науковий журнал, № 4 (58)