-
LGBM
8.47 €/MWh
-
HeTCN
21.60 €/MWh
-
LSGP
17.48 €/MWh
-
CORRX
14.74 €/MWh
-
Ensemble
7.70 €/MWh
Čo je to ELPRED ?
Webová platforma
určená na predikciu
ELPRED je špecializovaná platforma na predikciu cien elektriny na veľkoobchodných trhoch v Európe. Využivajúca údaje na predikciu ako: Historické cenové údaje, Údaje o výrobe elektrickej energie, Predpovede výroby a spotreby, Odvodené a technické ukazovatele
Využíva pokročilé algoritmy strojového učenia a analýzu historických údajov na predpovedanie cien elektriny s presnosťou na hodinu pre nasledujúcich 48 hodín.
ELPRED využíva viaceré predikčné modely, vrátane: Korelačných modelov (CorrX) Gradientového boosting (LightGBM) Neurónových sietí (HeTCN - Heteroscedastic Temporal Convolutional Network) Genetického programovania (LSGP - Symbolic Genetic Programming)
Objavené Problémy
Problém & Riešenie
Problém #1
Chýbajúce a nekvalitné údaje
- API niekedy neposkytuje údaje pre všetky požadované časové rady, alebo vracia neúplné dáta.
Riešenie #1
Implementácia robustných metód spracovania chýbajúcich údajov
- Interpolácia chýbajúcich hodnôt
- Využitie "forward-fill" a "backward-fill" techník
- Automatická detekcia a nahradenie outlierov
- Vytvorenie syntetických hodnôt v prípade úplného výpadku dát
Problém #2
Výpočtová náročnosť
- Trénovanie 24 samostatných modelov pre každú hodinu a pre každú krajinu vyžaduje značný výpočtový výkon.
Riešenie #2
Multiprocessing, Early stopping, Optimalizácia algoritmov
- Paralelné spracovanie pomocou multiprocessingu
- Optimalizácia algoritmov pre efektívnejšie využitie pamäte
- Strategická voľba počtu iterácií a veľkosti populácie pre genetické algoritmy
- Implementácia early stopping mechanizmov
Problém #3
Náhle zmeny v cenových vzoroch
- Trh s elektrinou je dynamický a vzory sa môžu rýchlo meniť v závislosti od geopolitických udalostí, počasia a iných faktorov.
Riešenie #3
Implementácia heteroskedasticity
- Začlenenie krátkodobých a dlhodobých časových príznakov
- Adaptívne váhovanie historických dát s vyššou prioritou pre novšie údaje
- Implementácia modelov schopných zachytiť heteroskedasticitu (meniacu sa volatilitu)
- Rozdelenie modelov podľa typov dní (pracovné dni vs. víkendy)
Zloženie dát
Trénovacie & Testovacie dáta
Zloženie dát
Trénovacie & Testovacie dáta
01. Január 2024
0.61 Gb
31 Mb
12
50
7
8.19 €/MWh
Zloženie dát
Trénovacie & Testovacie dáta
Zloženie dát
Trénovacie & Testovacie dáta
Analýza trhu
Svetový trh
Dôležité míľniky
Plán práce
"Zo Zeme ku hviezdam neexistuje žiadna vyšliapaná cesta."
V tento deň bola vypísaná téma pre zaverečnú prácu vedúcim práce doc. Ing. Marekom Pavlíkom, PhD.
- Cieľ: zorientovať sa v problematike
- Minimálne požiadavky: opis a kontext riešeného problému, prehľad súvisiacich prác
- Cieľ: vyhodnotenie súčasného stavu
- Minimálne požiadavky: motivácia, ciele, doplnený prehľad súvisiacich prác, experiment pre ich vyhodnotenie alebo preskúmanie možností riešenia
- Cieľ: návrh možných metód riešenia
- Minimálne požiadavky: doplnenie motivácie, formulácia úlohy, náčrt predpokladaného riešenia, prototyp riešenia
- Cieľ: realizácia riešenia
- Minimálne požiadavky: opis realizácie riešenia, opis metód vyhodnotenia
- Cieľ: finalizácia riešenia
- Minimálne požiadavky: detailný opis riešenia
- Cieľ: ladenie a optimalizácia riešenia
- Minimálne požiadavky: doplnený opis riešenia
- Cieľ: vyhodnocovanie a dolaďovanie riešenia
- Minimálne požiadavky: vyhodnotenie riešenia
- Súčasťou vyhodnotenia by mala byť prezentácia výsledkov a testovanie s oponentom práce
- Cieľ: interpretácia výsledkov a finalizácia práce
- Minimálne požiadavky: interpretácia výsledkov opis prínosov, finálna verzia práce
Mobilná aplikácia
Predikcia cien vo vrecku
Ešte nemáš Appku
vo svojom mobile
Ceny energií na pár klikov v mobile len s nami
Otázky a odpovede
Najčastejšie otázky
Každá otázka si zaslúži odpoveď
Ktoré krajiny systém podporuje?
ELPRED podporuje viaceré európske krajiny vrátane Nemecka, Francúzska, Talianska, Španielska, Belgicka, Holandska, Švajčiarska, Rakúska, Česka, Slovenska, Poľska, Maďarska a Slovinska.
Ako často sa aktualizujú predikcie?
Predikcie sa aktualizujú každú hodinu, s horizontom predikcie 48 hodín dopredu.
Aké platformy a zariadenia podporujete?
Riešenie je primárne webová služba s API, ktoré umožňuje integráciu do vlastných systémov. Dáta a vizualizácie sú optimalizované aj pre mobilné zariadenia.
Aká je presnosť predikcií?
Presnosť sa líši podľa krajiny a konkrétneho časového obdobia. Priemerná chyba (MAE) sa pohybuje medzi 10-30 €/MWh v závislosti od volatility trhu. V stabilných obdobiach je presnosť výrazne vyššia.
Ako systém zvláda extrémne cenové udalosti?
Systém kombinuje viaceré prístupy pre detekciu extrémnych udalostí:
- Sledovanie technických indikátorov ukazujúcich na možnú volatilitu
- Analýza rezíduí pre identifikáciu anomálií
- Využitie heteroskedastických modelov predpovedajúcich aj neistotu
Prečo sa niektoré predikcie líšia od skutočných cien?
Ceny elektriny ovplyvňujú mnohé faktory, vrátane:
- Nečakané výpadky elektrární
- Geopolitické udalosti
- Extrémne počasie
- Regulačné zásahy
- Extrémne počasie
Tieto faktory nie je vždy možné presne predpovedať.
Aké zdroje dát systém využíva?
Primárnym zdrojom dát je API energy-charts.info, ktoré poskytuje údaje o cenách, výrobe a predpovediach pre európske trhy s elektrinou.
Ktoré príznaky sú najdôležitejšie pre predikciu?
Kľúčové príznaky sa líšia podľa hodiny a krajiny, ale medzi najvplyvnejšie patria:
- Ceny z predchádzajúcich 24, 48 a 168 hodín (týždenná sezónnosť)
- Predpovede zaťaženia siete
- Zvyškové zaťaženie (rozdiel medzi celkovým zaťažením a výrobou z obnoviteľných zdrojov)
- Podiel výroby z obnoviteľných zdrojov
Ako systém narába s chýbajúcimi dátami?
Systém využíva kombináciu metód:
- Časová interpolácia
- Forward-filling a backward-filling
- Generovanie syntetických hodnôt na základe podobných historických období
- Výpočet náhradných hodnôt z dostupných korelovaných údajov
Kontakt
Napíšte nám správu
Kontaktujte nás
Sme vždy otvorení a vítame otázky, ktoré máte na náš tím. Ak sa chcete spojiť, vyplňte formulár nižšie. Niekto z nášho tímu sa vám čoskoro ozve.
-
jan.hajas@student.tuke.sk
-
Sleduj ma na Linkedin