DEEP LEARNING APPROACH TO FORECASTING ELECTRICITY PRICE FROM LOAD DATA

Thumbnail Image

Date

2020

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Abstract

The accurate forecasting of electricity price and load is essential for maintaining a stable interplay between demand and supply in the dynamic electricity market. In this work we propose a deep Convolutional Neural Network-based model for day-ahead electricity price forecasting from historical price/load data and predicted load values. The model was tested on the data for New York and New South Wales and demonstrated high prediction accuracy for both datasets.
Previziunea exactă a prețului și încărcării energiei electrice este esențială pentru menținerea unei interacțiuni stabile între cerere și ofertă pe piața dinamică a energiei electrice. În articol este descris un model profund bazat pe rețeaua neuronală convoluțională pentru prognozele viitoare ale prețului energiei electrice din datele istorice ale prețului / tarifelor și valorile prognozate ale tarifelor. Modelul a fost testat pe datele pentru New York și New South Wales și a demonstrat o precizie ridicată a predicțiilor pentru ambele seturi de date.

Description

Keywords

deep learning, machine Learning, învățare profundă, învățare automată, rețele de memorie pe termen scurt

Citation

BABUSHKIN, Vladimir, CĂPĂȚÂNĂ, Gheorghe. Deep learning approach to forecasting electricity price from load data. In: Studia Universitatis Moldaviae. Seria Științe exacte și economice: Matematică. Informatică. Fizică. Economie. Revistă științifică. 2020, nr.7 (137), pp. 71 - 81. ISSN 1857-2073.

Collections

Endorsement

Review

Supplemented By

Referenced By