Tytuł pozycji:
Dane wejściowe sztucznych sieci neuronowych prognozujących krótkoterminowe zapotrzebowanie na energię
Opracowanie porusza bardzo istotną z punktu widzenia funkcjonowania gospodarki kwestię zapotrzebowania na energię elektryczną. W obecnych czasach problem ten jest istotny zarówno przy analizach w skali makroekonomicznej, jak i zagadnieniach związanych z funkcjonowaniem pojedynczych podmiotów. Problem dostaw energii może być analizowany oddzielnie w zależności od terminu zaspokojenia popytu. W opracowaniu szczególny nacisk został położony na analizy krótkoterminowe. Jednym z głównych zagadnień, które decyduje o ilości dostarczanej energii jest prognoza jej zapotrzebowania. W pracy przedstawiono systemy przewidujące krótkoterminowy popyt w oparciu o sztuczne sieci neuronowe. Analiza skupiła się na wyborze optymalnych zmiennych wejściowych modelu, z uwzględnieniem narzędzi analizy technicznej i budowy zmiennych objaśniających uwypuklających trendy panujące na rynku energii z uwzględnieniem cyklicznego charakteru tego rynku. W pracy opisano także możliwość użycia analizy wieloczęstotliwościowej celem polepszenia wyników prognoz.
The paper focuses on very important, from the point of view of the economy, the issue of electricity demand. Nowadays this problem is important both for macroeconomic analysis, as well as issues related to the functioning of individual entities. The problem of energy supply can be analyzed separately depending on the time to meet demand. In this study, particular emphasis was placed on short-term analysis. One of the main issues that determines the amount of energy supplied is forecast its demand. The paper presents a system providing short-term demand based on artificial neural networks. The analysis focused on the selection of the optimal input variables, including technical analysis tools and the construction of variables showing trends in the energy market, taking into account the cyclical nature of the market. The paper also describes the possibility of using multiresolution analysis to improve the results of forecasts.
