Energy-Forecast

Основное назначение системы «Energy-Forecast» – анализ и прогнозирование цен на электроэнергию. Прогнозы основываются на исторических данных и строятся с использованием оптимальных математических алгоритмов. Прогнозы могут быть построены с различной детализацией (почасовой-дневной-недельный) по различным срезам рынка электроэнергии.

Ядром системы «Energy-Forecast» является система STATISTICA, что позволяет пользователю применять мощные аналитические методы в рамках одного пакета.

Применение системы

Рынок электроэнергии сегодня требует от всех участников составления прогнозов, как на краткосрочную, так и на долгосрочную перспективу.

Так, потребитель электроэнергии для заключения контракта на поставку должен представить прогноз почасового потребления на неделю вперед и корректировать его не позднее, чем за двое суток. Перед продавцом, с другой стороны, стоит задача прогнозирования цен на электроэнергию на ближайшую перспективу. Причем необходимы почасовые прогнозы цен на ближайшую неделю, по дням – на ближайшие две недели, по неделям – на ближайшие четыре-пять недель.

Нужно также отметить, что цена не однородна по территории РФ и стран импортеров. Поэтому используется идея торговых хабов (хаб Центр – Европа, хаб Центр – Запад, хаб Волга и так далее) и срезов, которые представляют собой единые специализированные пространства для торговли электроэнергией.

Соответственно, задача сводится к построению прогнозов с разной детализацией (hourly-daily-weekly) по всем срезам рынка электроэнергии. Очевидно, что эксперту в области цен на электроэнергию требуется автоматическая система, позволяющая строить прогнозы и вносить корректировки.

Общее описание системы

Возможности системы «Energy-Forecast»:

• автоматический перебор прогностических моделей (АРПСС, экспоненциальное сглаживание), сравнение ошибок на кросс-проверочном множестве и построение прогноза цен на заданный горизонт планирования,
• автоматическое агрегирование данных,
• автоматическое заполнение пропусков и обработка выбросов,
• расчет характерных профилей поведения ряда для выбранной детализации,
• визуализация динамики временных рядов,
• генерация отчетов о чистке данных и прогнозировании,
• импорт исторических данных из БД.

Система «Energy-Forecast» позволяет пользователю всесторонне и систематически анализировать исторические данные о ценах на электроэнергию. Она основана на современных принципах анализа и прогнозирования временных рядов и использует модель АРПСС, модель экспоненциального сглаживания, вычисляет усредненные профили поведения цены.Нужны ли роботы складам? Опрос участников рынка и мнения экспертов 3.9 т

Система позволяет в диалоговом режиме проводить агрегирование данных и строить прогнозы для любой комбинации временных рядов с выбранным горизонтом прогнозирования.

Так, пользователь выбирает тип агрегации данных: часовой, дневной, недельный и стоит прогноз:

• на определенное число шагов вперед,
• на заданную дату и время,
• на определенный интервал времени.

Кроме этого, пользователь может ограничивать объем исторических данных, используемых для подбора модели и построения прогноза.

Результаты анализа и прогнозирования представляются в интерактивном диалоговом окне как в табличном, так и в графическом виде. Помимо этого, система генерирует отчеты о чистке и преобразовании данных, а также о построенных прогнозах. Программный код системы написан на языке Microsoft Visual Basic.

Для работы системы «Energy-Forecast» необходима программа STATISTICA Advanced.

Исходные данные

Для работы системе требуются данные о ценах на электроэнергию в виде временных рядов по каждому срезу рынка. Помимо цен на конкретную дату и время файл данных может содержать дополнительные параметры: индикатор зимнего/летнего времени, тип дня (рабочий/выходной) и тип зоны.

Данные могут быть импортированы из следующих форматов:

• MS Excel
• Lotus (1-2-3, Symphony)
• Quattro Pro
• xBase (DBase, FoxPro, и др.)
• Paradox
• ASCII
• Подключение к БД, поддерживающим интерфейс Microsoft ODBC:
  • MS Access
  • MS SQL Server
  • Oracle
  • Sybase
  • IBM DB2/2, DB2/6000

Результаты прогноза могут быть экспортированы в те же форматы, либо в текстовый отчет.