Babushkin, VladimirCăpățână, Gheorghe2021-02-172021-02-172020BABUSHKIN, 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 1857-2073.1857-2073http://studiamsu.eu/nr-7-137http://doi.org/10.5281/zenodo.4457524https://msuir.usm.md/handle/123456789/3801The 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.endeep learningmachine Learningînvățare profundăînvățare automatărețele de memorie pe termen scurtArticle