Прогнозирование цен на ОРЭМ

11 сообщений / 0 новых
Последнее сообщение
Прогнозирование цен на ОРЭМ

Добрый день уважаемые коллеги!

Хотел завести ветку по прогнозированию показателей ОРЭ, но не получилось. Хочу обменяться опытом по вопросам прогнозирования ценовых показателей ОРЭ. Изучив материалы Ирины расположенные в интернете, из факторов используемых для прогноза я увидел только один - температуру. Подскажите, какие факторы можно использовать для прогноза цен РСВ и цен БР в регрессионной модели?

Анатолий,

Анатолий,

хочу заметить (у меня пока в публикациях этого нет, но, вероятно, будет), что при прогнозе индикатора БР, самым влиятельным фактором оказывается цена РСВ. Может, я сделаю заметку на сей счет с рассказом о том, как именно это влияет на точность. А пока ознакомится с общим влиянием можно в текст моей диссертации в разделе Прогнозирование цен на электроэнергию

У меня, в свою очередь, вопрос к вам как участнику рынка: а данные по каким факторам есть в вашем распоряжении?

----------------------
Ирина Чучуева,
команда Математического бюро

На сегодняшний день мы

На сегодняшний день мы пользуемся исключительно метеофакторами, но этого недостаточно.В разделах сайта ОАО "АТС" имеются показатели работы рынка в целом, такие как: загрузка режимных генерирующих единиц, структура загрузки по видам электростанций, перетоки между ЗСП.Пока это только намерения.

Затруднения вызывает то, что мы имеем фактические значения этих показателей из отчетов за предидущие сутки, прогнозные же значения у нас отсутствуют.

Вы пробовали прогнозировать показатели ОРЭМ по вышеописанным факторам?Какие факторы вы пробовали использовать для прогноза?

«АТС» совсем недавно стал

«АТС» совсем недавно стал публиковать более подробно результаты РСВ, однако мы пока этими данными не пользуемся. Как вы совершенно верно заметили, детализированные результаты (объемы по РГЕ, перетоки и т. д. - назовем эти данные внешними факторами) нам предоставляются фактические вместе с фактическими ценами РСВ. То есть реально в модели нужно сначала будет спрогнозировать все эти внешние факторы, а после этот прогноз учитывать в прогнозе цен РСВ. От такого подхода точность вполне может снизится. Я уже писала и, может, вы читали, что не всегда добавление внешнего фактора в модельприводит к повышению точности прогнозирования.

Вот если бы вы мне дали свой ряд цен РСВ, то я бы в первую очередь попробовала его прогнозировать с учетом прогноза цены РСВ в вашей ОЭС. Этот прогноз у нас уже есть, так что я бы просто его подставила в модель в качестве внешнего фактора и посмотрела, чего выйдет — станет ли точность выше и насколько. Вы, кстати, в какой ОЭС работаете? У вас ГТП только в Челябинске или еще где-то есть? Если же нужно пробовать, то я бы на своей системе загрузила все, что есть (пусть хоть с 10 рядов) и посмотрела, как они в реальной работе влияют на прогноз. Конечно, у нас система прогнозирования сильно развита, для нас такие задачи труда не составляют. А в чем вы прогнозируете?

Что касается метеофакторов, то их учет, как мне кажется, повышает точность и адекватность прогноза потребления электроэнергии, на цене это влияние сказывается уже как следствие влияние на объемы электроэнергии. И, кстати, вы на какой горизонт прогнозируете цены РСВ?

----------------------
Ирина Чучуева,
команда Математического бюро

Действительно, для того чтобы

Действительно, для того чтобы использовать в прогнозе факторы работы энергосистемы нужно для начала иметь прогнозные значения этих факторов. Это проблематично.Какие метеофакторы вы использовали для прогноза?

На самом деле в этом и

На самом деле в этом и заключается основная проблема использования внешних факторов. На первый взгляд кажется, что запихнул бы их в модель дюжину, а после приходит понимание, что их все прежде спрогнозировать нужно, а после уже запихивать.

Из метеофакторов я пробовала только учитывать температуру воздуха для прогноза энергопотребления - точность повышается! Это фактор известный. А какие у вас доступны факторы? Попробовать-то можно много, например, в некоторых территориях от длительности светового дня зависит, от влажности, от давления (в меньше степени). Но по идее, у нас цена почасовая, хорошо бы и факторы почасовые иметь, однако иметь, например, давление в почасовом разрешении... это надо его где-то достать!...

А какую именно модель прогнозирования вы используете? Если вас точность не устраивает, может, иную модель попробовать? Не всегда добавление фактора приводит к повышению точности, но ведь есть другие модели - вдруг они на ваших рядах будут выдавать более адекватный прогноз... А можно сделать вторую модель и получать консенсус-прогноз - вот это вообще, по моему опыту, вариант отличный!...

----------------------
Ирина Чучуева,
команда Математического бюро

А на рынке электричества

А на рынке электричества нельзя написать АТС, чтобы она сама торговала? Там не такая биржа, как на Forex?

Нет, Даниил, АТС для ОРЭМ

Нет, Даниил, АТС для ОРЭМ сделать нельзя - уж больно специфичен этот рынок!

----------------------
Ирина Чучуева,
команда Математического бюро

Всем - здравствуйте.

Всем - здравствуйте.

Как вам такой предиктор для прогнозирования объёмов потребления ГП... 

Немного затрагивал тему прогнозирования общего потребления гарантирующим поставщиком и сейчас применяю этот временной ряд для оттачивания своих моделей. Так вот. Я посчитал, что одним не маловыжным фактором является активность людей. Или по-другому - биологические часы человека. Если посмотреть на суточную кривую активности человека, то определённо появляются ассоциации. Другое дело, конечно, то, где брать данные для конкретного ГП. Не знаю...Надо думать. Как вариант, выделять эту составляющую из предыдущих данных.

 

Рустам Мирзаханов.

Мне кажется, что часы

Мне кажется, что часы активности человека есть причина суточной сезонности временного ряда как цен, так и энергопотребления. Учитывать же сезонность можно по-разному! Есть модели, например, как нейронные сети или моя модель прогнозирования по выборке максимального подобия, которые внутри себя эту сезонность учитывают. Специально такая сезонность в этих моделях не задается.

Как вы, Рустам, учитывали эти часы активности/неактивности человека?

----------------------
Ирина Чучуева,
команда Математического бюро

Да, действительно, нейронные

Да, действительно, нейронные сети с достаточно большим набором входных данных в виде предыдущих измеренных значений способны "уловить" сезонность. Но не смотря на данную способность нейросетей, я пробую задавать сезонную составляющую отдельным входом. Биологический ритм человека, как уже было замечено, - это собственно и есть состовляющая суточной сезонности графика. Я выделяю сначала эту сезонность из имеющегося временного ряда, потом сглаживаю её и подаю их в сеть. Результаты не однозначны. Думаю, что дело в оптимизации параметров сети и алгоритма поиска весов синапсов. Тоже самое, кстати, делал с недельной сезонностью - результат получался ближе к истине.

2010 - 2018 © Математическое бюро

Все права защищены в соответствии с законодательством РФ

При полном или частичном использовании материалов ссылка на сайт обязательна