DEEP LEARNING APPROACH TO FORECASTING ELECTRICITY PRICE FROM LOAD DATA

• Main Authors: Vladimir BABUSHKIN, Gheorghe CĂPĂȚÂNĂ
• Format: Article
• Language: English
• Published: Moldova State University 2021-01-01
• Series: Studia Universitatis Moldaviae: Stiinte Exacte si Economice
• Subjects: deep learning, machine learning, long-short term memory networks, convolutional neural networks.
• Online Access: http://ojs.studiamsu.eu/index.php/exact-economic/article/view/1873
• ISSN: 1857-2073; 2345-1033

<p>The accurate forecasting of electricity price and load is essential for maintaining a stable interplay between demand and supply in the dynamic electricity market. In this work we propose a deep Convolutional Neural Network-based model for day-ahead electricity price forecasting from historical price/load data and predicted load values. The model was tested on the data for New York and New South Wales and demonstrated high prediction accuracy for both datasets.</p><p> </p><p><strong>APLICAREA INVĂȚĂRII PROFUNDE LA PROGNOZA PREȚULUI ELECTRICITĂȚII  DIN DATE DE ÎNCĂRCARE</strong></p><p>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.</p>