Forecasting of Electricity Prices with Hidden Markov Models and Wavelet Transform
- سال انتشار: 1386
- محل انتشار: دهمین کنفرانس دانشجویی مهندسی برق ایران
- کد COI اختصاصی: ISCEE10_159
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 1377
نویسندگان
K. N. Toosi University of Technology, Faculty of Electrical Engineering, P. O. Box ۱۵۸۷۵-۴۴۱۶ Tehran, Iran
چکیده
In the competitive electricity markets, accurate price forecasting embody crucial information for producers and consumers when planning bidding strategies in order to maximize their benefits and utilities, respectively. This paper presents a brief overview of different techniques and models in the literature of energy price forecasting. Based on this approach, a new complementary classification of price forecasting models is proposed, which can be used for choosing the suitable method for certain cases. The two major groups of the models are the stationary and non-stationary time series ones. Using of Wavelet Transform and Hidden Markov Models (HMMs) have been recently proposed among these groups respectively. These two time series models have differently upgraded price forecasting. This paper proposes WT-based models and HMMs in detail with a modeling and simulation of the later in the Spanish electricity market.کلیدواژه ها
Hidden Markov models, non-stationary time series, price forecasting, price models, stationary time series, Wavelet transformمقالات مرتبط جدید
- ارزیابی اقتصادی و زیست محیطی سناریوهای ترکیب انرژی تجدیدپذیر در برنامه ریزی تولید برق ایران تا افق ۱۴۱۰
- بررسی فناوریها و استراتژیها برای بهینه سازی مصرف انرژی و افزایش کارایی در شبکه های توزیع
- فناوری اطلاعات و ارتباطات سبز
- Hoo Controller Design for a Quadruple-Tank Multivariable System: Robust Performance via Weighted Sensitivity Shaping
- تاثیر حیاتی همبستگیهای آماری ضعیف بادبار بر قابلیت اطمینان سیستمهای قدرت: دیدگاهی فراتر از مدلهای سنتی
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.