PREVIZIONAREA PREȚULUI ELECTRICITĂȚII ÎN BAZA DATELOR DE ÎNCĂRCARE

dc.contributor.authorBabușkin, Vladimir
dc.date.accessioned2022-01-25T13:46:15Z
dc.date.available2022-01-25T13:46:15Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractAccurate forecasting of electricity prices and tariffs is essential to maintain a stable interaction between supply and demand in the dynamic electricity market. The paper describes a convolutional neural network-based model for the day-ahead electricity price forecasting from historical prices / loads and predicted values of the load. The model was tested on the data for New York and New South Wales and achieved high prediction accuracy on both data sets.en
dc.identifier.citationBABUȘKIN, Vladimir. Previzionarea prețului electricității în baza datelor de încărcare. In: Analele ştiinţifice ale USM. Științe ale naturii și exacte. Științe economice. 15 septembrie 2020, Chișinău. Chișinău, Republica Moldova: Centrul Editorial-Poligrafic al USM, 2020, pp. 98-101. ISBN 978-9975-152-26-6.en
dc.identifier.isbn978-9975-152-26-6
dc.identifier.urihttps://msuir.usm.md/handle/123456789/5430
dc.language.isoroen
dc.publisherCEP USMen
dc.subjectpredicția prețuriloren
dc.subjectenergia electricăen
dc.subjectrețea neuronală convoluționalăen
dc.titlePREVIZIONAREA PREȚULUI ELECTRICITĂȚII ÎN BAZA DATELOR DE ÎNCĂRCAREen
dc.typeArticleen

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
98-101_33.pdf
Size:
920.3 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:

Collections