Napovedovanje cen in povpraševanja po električni energijiBrilej, Katarina (Avtor) Perman, Mihael (Mentor) napovedovanje popraševanja po električni energijinapovedovanje cene električne energijemodeli ARMAmodeli GARCHmetoda podpornih vektorjevNapovedovanje porabe električne energije je priljubljena tema že kar nekaj časa, elektrike se namreč v večjih količinah ne da shraniti, stabilnost elektroenergetskega sistema pa zahteva stalno ravnovesje med proizvedeno in porabljeno električno energijo. Z deregularizacijo trga električne energije je dragoceno orodje postalo tudi napovedovanje cen. Magistrsko delo ponuja pristop k napovedovanju cen in povpraševanja po električni energiji na podlagi modelov ARMA-GARCH (področje časovnih vrst) in metode podpornih vektorjev (področje strojnega učenja). Pri tem gre za ceno pri trgovanju za dan vnaprej (ang. day ahead trading). Tako v primeru cene kot porabe električne energije so podatki dani na urni ravni, napovedujemo pa jih za 24 ur naprej. Ključni del predstavlja izbira in identifikacija modela, s katerim kasneje izdelamo napovedi. Tako ceno kot porabo napovemo le z uporabo preteklih vrednosti cene in porabe, brez dodatnih zunanjih spremenljivk. Identifikacija poteka po Box-Jenkinsovi metodologiji, ki predstavlja standardno orodje v analizi časovnih vrst. Pri vsakem pristopu se osredotočimo na nekaj različic modelov, optimalne parametre pa izberemo s pomočjo različnih kriterijev. Pri modelih časovnih vrst sta to kriterij AIC in Ljung-Boxov test, pri metodi podpornih vektorjev pa prečno preverjanje. Na koncu z izbranimi modeli napovemo prihodnje vrednosti cene in porabe električne energije. Modele med seboj primerjamo na podlagi različnih mer kakovosti modelov (MAPE, RMSE). V obeh primerih rezultati kažejo, da so za dane podatke napovedi modelov ARMA-GARCH boljše. V primeru porabe električne energije izrazitega favorita ni, v primeru cene pa izstopa model ARMA-GARCH-t.20212021-09-09 08:15:18Magistrsko delo/naloga129885VisID: 119585COBISS_ID: 75691011sl