Prognostico dos prelços de contratos de eletricidade usando uma rede neural com Reportar como inadecuado




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Os contratos nos mercados liberalizados de cletricidadeSao uma ferramenta para proteger aos agentes da volatilidade: neste contexto, os prognósticos dos preços sao uma entrada chave para a tomada de deciçoes estratégicas e operativas dos agentes. Neste artigo, prognostica-se a media de preços dos contratos estabelecidos no mercado elétrico colombiano, usando uma rede neural com arquitetura dinámica conhecida como DAN2. O modelo desenvolvido e Capaz de  capturar a dinamica intrinseca do serie de preços e pronosticar o preço para  o mes seguinte com mais prediçao que a metodología ARIMA classica, para horizontes de doze a vinte e quatro meses., Les contrats dans les marches liberalisés delectricité son un moyen de protection des agens de la volatilitté; dansce contexte, les pronostics de prix sont essentiels pour la prise de decisions stratégiques et operatives des agents. Dans cet article, les prix moyens des contrats fournis sur Ie marcher electrique colombien sont pronostiqués, moyenant lemploy dun reseau neuronal avec architecture dynamique connue sous le nom de DAN2. Lem modele développé permeet de capturer la dynamique intrinseque de la serie de prix et de pronostiquer le prix pour le mois suivant de façon plus précise que la methodologie Classique  ARIMA, pour un horizon de prediction de 12 mois et de 24 mois., Contracts in unregulated electricity markets are a tool to protect the agents from volatility; in this conlext, price predictions are a key input to enable customers to make strategic and operational decisions. In this article, average prices are predicted fur contrart, signed in the Colombian electricity market, using a neuronal network whith dinamic architecture known as DAN2. The model developed is able to capture the intrinsic dinamic of series of prices and forecast the price for the following month with greater precision than the classic ARIMA methodology for forecasting horizons of 12 and 24 months., Los contratos en los mercados liberalizados de electricidad constituyen una herramienta para proteger a los agentes de la volatilidad; en este contexto, los pronósticos de los precios son una entrada clave para la torna de decisiones estratégicas y operativas de los agentes. En este artículo, se pronostican los precios promedios de los contratos despachados en el mercado eléctrico colombiano, usando una red neuronal con arquitectura dinámica conocida como DAN2. El modelo desarrollado es capaz de capturar la dinámica intrínseca  de la  serie de precios y de pronosticar el precio para el siguiente mes con más precisión que la metodología ARIMA  clásica, para horizontes de predicción de 12 y 24 meses.

Tipo de documento: Artículo - Article

Información adicional: El autor cede los derechos de publicación a la Escuela de Administración de Empresas y Contaduría Pública de la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional de Colombia. El artículo no puede aparecer en ningún medio masivo de comunicación sin la autorización expresa de la Escuela de Administración de Empresas y Contaduría Pública. NOTA: El envío de los artículos no obliga al comité editorial de INNOVAR a realizar su publicación. Revista INNOVAR, Facultad de Ciencias Económicas, edificio 238, aula 06, Ciudad Universitaria. Correo electrónico: revinnova bog@unal.edu.co

Palabras clave: precios de la electricidad, redes neuronales artificiales, predicción, series de, Electricity prices, artificial neuronal networks, prediction, time series, Prix de lélectricité, réseau neuronal artificiel, prédiction, series de témps, preços da eletricidade, redes neuronais artificiais, prediçao, series de tempo





Fuente: http://www.bdigital.unal.edu.co


Introducción



economia y desarrollo Predicci6n de los precios __ OUPLiCAOQ e contratos de electricidad -~ando una red neuronal con arquitectura dinamica 05 FEB 20-0 PREDICTION OF THE PRICES OF ELECTRICITY CONTRACTS USING A NEURONAL NETWORK WITH DYNAMIC ARCHITECTURE ABSTRACT: CQnl(aCI~ in unregulated walla clcctncitv protect me agents from volatility; markets are a in this conlexl, price predictions arc a key ,npul to enable customers to make strategic and operational decisions.
In this article, average prices are predicted fur contrart, signed in the Colombian ty market, using a neuronal network vlith dvnamir known as OAN2, The model developed Juan David Velasquez Henao elcctnct- Escue!a de Sistemas, Universidad National de Colombia, sede Medellin. Correo elecuonico: jdvelasq@unaLedu.co architecture is able to capture the intrinsic dvnamrc of series of prices and forecast the price for the 101l011;n9 month tl.1ArnrlholJology, KEY WORDS: with greater for forecasting Electricity precision than the claSSIC ARI- Carlos Jaime Franco Cardona noruons or 12 and 24111011(h5 prices, artificial Escue!a de Sistemas, Universidad Necional de Colombia, sede Medellin, Correo efectronico: cjfranco@unaLedu.co networks. neuronal prediction.
time series PREDICTION DES PRIX DE CONTRATS DElECTRICITE AU MOYEN DUN RESEAU NEURONAL AVEC ARCHnECTURE DYNAMIOUE RESUME Les ccntrats dans les marches lilieralb~s SOI1Tun moyen de protection ce contexte, IESpronoslir~ octccutctte des aqcrus ue la volatilitt; dans rle prix soot essenucfs pour la prise de decisions strategi~ue~ et operatives des agents, Dans tet article, les priX moyens de~ contralS tourni; sur Ie marcht ~Ierlrique colombitn r~seau neuronal S0l11 pronos(iquis, avec arclliterlurc 110111 de DAN2.
I.e modtl~ namiqut inlrinscqllt dewlopp~ Illoyfnnant dynllmique IPl1lploi dun rOllnue ~ous It. permeT dl.
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