The Autoregressive Moving Average Model for Separation of The Additional Noise
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23220%2F13%3A43918703" target="_blank" >RIV/49777513:23220/13:43918703 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
The Autoregressive Moving Average Model for Separation of The Additional Noise
Popis výsledku v původním jazyce
This paper provides main modeling approaches for the predicition of electrcity prices. It presents actual global problem of RES (=Renewable Energy Sources) and their influences on hourly prices on wholesale markets. The strong wheather dependence of REScauses that RES are bilanced mainly on the short term markets as close to physical delivery as it is possible. The most appropriate markets for selling and maximalization of RES production are necessary to choose. For this type of consideration the highquality and massive predicition model of electricity prices are required. More kinds of predicition models have already existed, but still systematic errors exist there, which brings unrealibility to the price prediction. The autoregressive moving average models are proposed for separation of the additional noise and their calibration is shown.
Název v anglickém jazyce
The Autoregressive Moving Average Model for Separation of The Additional Noise
Popis výsledku anglicky
This paper provides main modeling approaches for the predicition of electrcity prices. It presents actual global problem of RES (=Renewable Energy Sources) and their influences on hourly prices on wholesale markets. The strong wheather dependence of REScauses that RES are bilanced mainly on the short term markets as close to physical delivery as it is possible. The most appropriate markets for selling and maximalization of RES production are necessary to choose. For this type of consideration the highquality and massive predicition model of electricity prices are required. More kinds of predicition models have already existed, but still systematic errors exist there, which brings unrealibility to the price prediction. The autoregressive moving average models are proposed for separation of the additional noise and their calibration is shown.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JE - Nejaderná energetika, spotřeba a užití energie
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2013
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the 14th International Scientific Conference Electric Power Engineering 2013
ISBN
978-80-248-2988-3
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
301-304
Název nakladatele
VSB - Technical University
Místo vydání
Ostrava
Místo konání akce
Hotel Dlouhé Stráně, Kouty nad Desnou
Datum konání akce
28. 5. 2013
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—