izpis_h1_title_alt

Forecasting electricity prices : a machine learning approach
ID Castelli, Mauro (Avtor), ID Groznik, Aleš (Avtor), ID Popovič, Aleš (Avtor)

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (2,00 MB)
MD5: B0B117BACD79D5B361411E4D79745D37
URLURL - Izvorni URL, za dostop obiščite https://www.mdpi.com/1999-4893/13/5/119 Povezava se odpre v novem oknu

Izvleček
The electricity market is a complex, evolutionary, and dynamic environment. Forecasting electricity prices is an important issue for all electricity market participants. In this study, we shed light on how to improve electricity price forecasting accuracy through the use of a machine learning technique—namely, a novel genetic programming approach. Drawing on empirical data from the largest EU energy markets, we propose a forecasting model that considers variables related to weather conditions, oil prices, and CO2 coupons and predicts energy prices 24 h ahead. We show that the proposed model provides more accurate predictions of future electricity prices than existing prediction methods. Our important findings will assist the electricity market participants in forecasting future price movements.

Jezik:Angleški jezik
Ključne besede:energetics, price, informatics, energy sector, electricity prices, forecasting, machine learning, geometric semantic, based programming
Vrsta gradiva:Članek v reviji
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:EF - Ekonomska fakulteta
Status publikacije:Objavljeno
Različica publikacije:Objavljena publikacija
Leto izida:2020
Št. strani:16 str.
Številčenje:Vol. 13, iss. 5, art. 119
PID:20.500.12556/RUL-116491 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:659.2:004
ISSN pri članku:1999-4893
DOI:10.3390/a13050119 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:14509571 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:25.05.2020
Število ogledov:1299
Število prenosov:373
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Gradivo je del revije

Naslov:Algorithms
Skrajšan naslov:Algorithms
Založnik:MDPI
ISSN:1999-4893
COBISS.SI-ID:517501977 Povezava se odpre v novem oknu

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Začetek licenciranja:08.05.2020

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:energetika, cena, informatika

Projekti

Financer:ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:J5-9329
Naslov:Poslovna analitika in poslovni modeli v oskrbovalnih verigah

Financer:FCT - Fundação para a Ciência e a Tecnologia, I.P.
Številka projekta:DSAIPA/DS/0022/2018
Akronim:GADgET

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj