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Electricity Price Forecast Using Combined Models with Adaptive Weights Selected and Errors Calibrated by Hidden Markov Model

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Autor
Año de publicación 2013
Idioma Inglés
Publicado por Revista VirtualPRO,

Descripción: Se propone una previsión combinada con ponderaciones seleccionadas de forma adaptativa y errores calibrados mediante un modelo de Markov oculto (HMM) para modelizar el precio de la electricidad en el día. En primer lugar, se construyeron varios modelos individuales para predecir el precio de la electricidad por separado. A continuación, los errores de validación de cada modelo individual se transformaron en dos secuencias discretas: una secuencia de emisión y una secuencia de estado para construir el HMM, obteniendo una matriz de transmisión y una matriz de emisión, que representan el estado de capacidad de previsión de los modelos individuales. Las ponderaciones de combinación de los modelos individuales se decidieron mediante las matrices de transmisión de estado en el HMM y la mejor proporción de muestra de predicción de cada individuo entre todos los modelos del conjunto de validación. Las previsiones individuales se promediaron para obtener la previsión combinada con las ponderaciones obtenidas anteriormente. Los residuos de la previsión combinada se calibraron mediante el posible error calculado por la matriz de emisión del HMM. Un estudio de caso del mercado diario de electricidad de Pennsylvania-New Jersey-Maryland (PJM), EE.UU., sugiere que el método propuesto supera a las técnicas individuales de previsión de precios, como la máquina de vectores de soporte (SVM), las redes neuronales de regresión generalizada (GRNN), el modelado de días anteriores y el modelado de días similares con mapas autoorganizados (SOM).
Citación recomendada (normas APA)
: Hindawi Publishing Corporation, "Electricity Price Forecast Using Combined Models with Adaptive Weights Selected and Errors Calibrated by Hidden Markov Model", -:Revista VirtualPRO,, 2013. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3915072/), el día 2025-12-19.

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Fuente Revista Virtual Pro
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Año de publicación 2013

Electricity Price Forecast Using Combined Models with Adaptive Weights Selected and Errors Calibrated by Hidden Markov Model

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