Modelling of the Time Series Digressions by the Example of the Ups of the Ural

В статье рассмотрены модели прогнозирования отклонений индекса балансирующего рынка и рынка на сутки вперед по выборке максимального подобия для разных уравнений аппроксимации при положительных и отрицательных значениях временного ряда. Модели протестированы на фактических данных Объединенной энергосистемы Урала Оптового рынка электроэнергии и мощности России. Представленная математическая модель основывается на выборке максимального подобия суточных отклонений индекса балансирующего рынка от тарифа рынка на сутки вперед из данных истории 2009 - 2014 гг., взятых с официального сайта Оптового рынка электроэнергии и мощности. При тестировании математической модели была достигнута ошибка прогноза 3,3 %. Предложенный инструментарий прогнозирования основных параметров рынка на сутки вперед и балансирующего рынка рекомендуется для операционной работы промышленных предприятий на оптовом рынке электрической энергии и мощности России.

Ключевые слова

модели прогнозирования основных параметров энергетического рынка России; тестирование моделей для объединенной энергосистемы Урала.

Литература

1. Singh, S. Pattern Modelling in Time-Series Forecasting / S. Singh // Cybernetics and Systems - an International Journal. - 2000. - V. 31, № 1. - P. 49-65.
2. Мохов, В.Г. Прогнозирование потребления электрической энергии на оптовом рынке энергии и мощности / В.Г. Мохов, Т.С. Демьяненко // Вестник ЮУрГУ. Серия: Экономика и менеджмент. - 2014. - Т. 8, № 2. - С. 86-92.
3. Чучуева, И.А. Модель прогнозирования временных рядов по выборке максимального подобия: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.18 / И.А. Чучуева. - М., 2012. - 154 с.
4. Drucker, P.F. Management Сhallenges for the 21st Сentury / P.F. Drucker. - New York: Harper Business, 1999.
5. Gheyas, I.A. A Neural Network Approach to Time Series Forecasting / I.A. Gheyas, L.S. Smith // Proceedings of the World Congress on Engineering. - 2009. - V. 2. - P. 1292-1296.