Modelling of the time series digressions by the example of the UPS of the Ural

Abstract

В статье рассмотрены модели прогнозирования отклонений индекса балансирующего рынка и рынка на сутки вперед по выборке максимального подобия для разных уравнений аппроксимации при положительных и отрицательных значениях временного ряда. Модели протестированы на фактических данных Объединенной энергосистемы Урала Оптового рынка электроэнергии и мощности России. Представленная математическая модель основывается на выборке максимального подобия суточных отклонений индекса балансирующего рынка от тарифа рынка на сутки вперед из данных истории 2009 - 2014 гг., взятых с официального сайта Оптового рынка электроэнергии и мощности. При тестировании математической модели была достигнута ошибка прогноза 3,3%. Предложенный инструментарий прогнозирования основных параметров рынка на сутки вперед и балансирующего рынка рекомендуется для операционной работы промышленных предприятий на оптовом рынке электрической энергии и мощности России. The article oversees forecasting model for deviations of the balancing market index and day-ahead market index according to the maximum similarity sample for di erent levels of approximation in the context of positive and negative time-series value. The model is being tested on the factual data of the Integrated Power system of the Ural, Wholesale market for electricity and power of the Russian Federation. The o ered model is based on the sample of maximum similarity of the daily digressions by "Day-ahead" market from balancing market index in the history data of 2009 2014 that was acquired from an o cial web-site of the wholesale electric power market. Testing of the mathematical model gave the prediction error of 3,3%. The o ered toolkit for forecasting of the main day-ahead and balancing market parameters is recommended to use for operational work of the industrial enterprise.