APLICAREA INVĂȚĂRII PROFUNDE LA PROGNOZA PREȚULUI ELECTRICITĂȚII DIN DATE DE ÎNCĂRCARE

Vladimir BABUSHKIN, Gheorghe CĂPĂȚÂNĂ State University of Moldova

Rezumat

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. Cuvinte-cheie: învățare profundă, învățare automată, rețele de memorie pe termen scurt, rețele neuronale convoluționale.