ПРОГНОЗУВАННЯ ОБСЯГІВ ТА ЦІН НА БАЛАНСУЮЧУ ПОСЛУГУ В ОЕС УКРАЇНИ
Нова модель ринку електроенергії в Україні має на меті підвищення конкретності, зокрема шляхом переходу від моделі "єдиного покупця" до децентралізованих торгів. Одним з основних сегментів оптового ринку є балансуючий ринок, який працює в режимі, близькому до реального часу, задля підвищен...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
NAS of Ukraine, Institute of elecrodynamics
2025-03-01
|
| Series: | Технічна електродинаміка |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/1673 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1850040977052401664 |
|---|---|
| author | В.В. Сичова В.О. Мірошник |
| author_facet | В.В. Сичова В.О. Мірошник |
| author_sort | В.В. Сичова |
| collection | DOAJ |
| description | Нова модель ринку електроенергії в Україні має на меті підвищення конкретності, зокрема шляхом переходу від моделі "єдиного покупця" до децентралізованих торгів. Одним з основних сегментів оптового ринку є балансуючий ринок, який працює в режимі, близькому до реального часу, задля підвищення стабільності та ефективності електроенергетичної системи. Метою роботи є аналіз доцільності використання ймовірнісних нейронних мереж (ЙНН), зокрема Баєсових мереж, задля прогнозування обсягів балансуючої послуги, яку купує оператор системи передачі, та дослідження класичних моделей задля прогнозування ціни на балансуючу послугу. Дослідження включало аналіз вибірок обсягів попиту на послуги балансування в напрямках вгору (завантаження) і вниз (розвантаження) за періоди 01.03.2022 – 20.06.2023. Загалом результати прогнозування обсягу попиту на послугу балансування вказують на перспективність застосування ймовірнісних нейронних мереж, але необхідним є подальше вдосконалення моделі. Для прогнозування цін використовувалися моделі ARIMA та VARMA. Результати показали, що моделі ARIMA переважають, хоча обидві моделі демонструють високу похибку, особливо для даних вниз (розвантаження). Прогнозування цін на послуги балансування показало, що модель ARIMA краще відтворює фактичні дані, однак точність прогнозів залишається низькою, особливо для часового ряду цін послуги на розвантаження. Бібл. 7, табл. 1, рис. 4. |
| format | Article |
| id | doaj-art-6b1d9ed9f8bf49a7856dee0bdbf112f7 |
| institution | DOAJ |
| issn | 1607-7970 2218-1903 |
| language | English |
| publishDate | 2025-03-01 |
| publisher | NAS of Ukraine, Institute of elecrodynamics |
| record_format | Article |
| series | Технічна електродинаміка |
| spelling | doaj-art-6b1d9ed9f8bf49a7856dee0bdbf112f72025-08-20T02:55:54ZengNAS of Ukraine, Institute of elecrodynamicsТехнічна електродинаміка1607-79702218-19032025-03-01207107110.15407/techned2025.02.0711673ПРОГНОЗУВАННЯ ОБСЯГІВ ТА ЦІН НА БАЛАНСУЮЧУ ПОСЛУГУ В ОЕС УКРАЇНИВ.В. Сичова0https://orcid.org/0000-0001-7385-1680В.О. Мірошник1https://orcid.org/0000-0001-9036-7268Інститут електродинаміки НАН України, пр. Берестейський, 56, Київ, 03057, УкраїнаІнститут електродинаміки НАН України, пр. Берестейський, 56, Київ, 03057, УкраїнаНова модель ринку електроенергії в Україні має на меті підвищення конкретності, зокрема шляхом переходу від моделі "єдиного покупця" до децентралізованих торгів. Одним з основних сегментів оптового ринку є балансуючий ринок, який працює в режимі, близькому до реального часу, задля підвищення стабільності та ефективності електроенергетичної системи. Метою роботи є аналіз доцільності використання ймовірнісних нейронних мереж (ЙНН), зокрема Баєсових мереж, задля прогнозування обсягів балансуючої послуги, яку купує оператор системи передачі, та дослідження класичних моделей задля прогнозування ціни на балансуючу послугу. Дослідження включало аналіз вибірок обсягів попиту на послуги балансування в напрямках вгору (завантаження) і вниз (розвантаження) за періоди 01.03.2022 – 20.06.2023. Загалом результати прогнозування обсягу попиту на послугу балансування вказують на перспективність застосування ймовірнісних нейронних мереж, але необхідним є подальше вдосконалення моделі. Для прогнозування цін використовувалися моделі ARIMA та VARMA. Результати показали, що моделі ARIMA переважають, хоча обидві моделі демонструють високу похибку, особливо для даних вниз (розвантаження). Прогнозування цін на послуги балансування показало, що модель ARIMA краще відтворює фактичні дані, однак точність прогнозів залишається низькою, особливо для часового ряду цін послуги на розвантаження. Бібл. 7, табл. 1, рис. 4.https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/1673оес україништучна нейронна мережакороткострокове прогнозуваннябалансуючий ринок |
| spellingShingle | В.В. Сичова В.О. Мірошник ПРОГНОЗУВАННЯ ОБСЯГІВ ТА ЦІН НА БАЛАНСУЮЧУ ПОСЛУГУ В ОЕС УКРАЇНИ Технічна електродинаміка оес україни штучна нейронна мережа короткострокове прогнозування балансуючий ринок |
| title | ПРОГНОЗУВАННЯ ОБСЯГІВ ТА ЦІН НА БАЛАНСУЮЧУ ПОСЛУГУ В ОЕС УКРАЇНИ |
| title_full | ПРОГНОЗУВАННЯ ОБСЯГІВ ТА ЦІН НА БАЛАНСУЮЧУ ПОСЛУГУ В ОЕС УКРАЇНИ |
| title_fullStr | ПРОГНОЗУВАННЯ ОБСЯГІВ ТА ЦІН НА БАЛАНСУЮЧУ ПОСЛУГУ В ОЕС УКРАЇНИ |
| title_full_unstemmed | ПРОГНОЗУВАННЯ ОБСЯГІВ ТА ЦІН НА БАЛАНСУЮЧУ ПОСЛУГУ В ОЕС УКРАЇНИ |
| title_short | ПРОГНОЗУВАННЯ ОБСЯГІВ ТА ЦІН НА БАЛАНСУЮЧУ ПОСЛУГУ В ОЕС УКРАЇНИ |
| title_sort | прогнозування обсягів та цін на балансуючу послугу в оес україни |
| topic | оес україни штучна нейронна мережа короткострокове прогнозування балансуючий ринок |
| url | https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/1673 |
| work_keys_str_mv | AT vvsičova prognozuvannâobsâgívtacínnabalansuûčuposluguvoesukraíni AT vomírošnik prognozuvannâobsâgívtacínnabalansuûčuposluguvoesukraíni |