Yazar
Ülgen, Toygar, El Sayed, Ahmad, Poyrazoğlu, Göktürk
Basım Tarihi
2020-10
Basım Yeri
-
IEEE
Konu
Zaman serisi tahmin yöntemleri, Elektrik fiyatı, Tahmin, Sınıflandırma
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
978-1-7281-6264-5
Kayıt Numarası
398f008e-7a6b-4fd7-8cd0-e360ef907625
Lokasyon
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği
Tarih
2020-10
Örnek Metin
Gün öncesi elektrik fiyatlarının daha yüksek doğrulukla tahmin edilmesi, enerji borsasının piyasa oyuncuları için her zaman faydalıdır. Bu çalışma öncelikle seçilen 14 Avrupa ülkesi için en iyi zaman serisi tahmin yöntemini bulmayı amaçlamıştır. Dört zaman serisi yönteminin test sonuçları, seçilen ülkelerin %87'sinde ertesi gün fiyatlarının önceki gün fiyatlarıyla daha uyumlu olduğunu gösteriyor; Daha sonra her ülkenin 33 farklı özelliğine göre bir sınıflandırma yaklaşımı izlenerek bu çalışmada ele alınmayan diğer ülkeler için hangi yöntemin en iyi olacağı sorusuna cevap verilecektir. Sonuç olarak, destek vektör makinesi algoritması, bilinmeyen bir Avrupa ülkesini en iyi tahmin yöntemini belirlemek için sınıflandırmada %57 doğrulukla sonuçlanır. Bu nedenle, bu makale şimdi en iyi zaman serisi tahmin yöntemlerini ve seçilen ülkeler için bir sınıflandırma yaklaşımını bulmak için birbiriyle ilişkili iki çalışmaya odaklanmaktadır.
DOI
10.1109/GPECOM49333.2020.9247915
