| Articolul precedent |
| Articolul urmator |
 |
 335 4 |
| Ultima descărcare din IBN: 2024-01-16 23:55 |
| Căutarea după subiecte similare conform CZU |
| 004.65.032.26:621.31:338.5 (1) |
| Date (108) |
| Electrotehnică (1153) |
| Preț. Formarea prețului. Costuri (108) |
 SM ISO690:2012BABUȘKIN, Vladimir. Previzionarea prețului electricității în baza datelor de încărcare. In: Analele Ştiinţifice ale Universităţii de Stat din Moldova: . Științe ale naturii și exacte. Științe economice, 15 septembrie 2020, Chișinău. Chișinău, Republica Moldova: Centrul Editorial-Poligrafic al USM, 2020, SNE, SE, pp. 98-101. ISBN 978-9975-152-26-6. ISSN 1857-3665. |
| EXPORT metadate: Google Scholar Crossref CERIF DataCite Dublin Core |
| Analele Ştiinţifice ale Universităţii de Stat din Moldova SNE, SE, 2020 |
||||||
|
Conferința "Analele ştiinţifice ale USM. Ştiinţe ale naturii și exacte.Științe economice" Chișinău, Moldova, 15 septembrie 2020 | ||||||
|
||||||
| CZU: 004.65.032.26:621.31:338.5 | ||||||
| Pag. 98-101 | ||||||
|
||||||
 Descarcă PDF |
||||||
| Rezumat | ||||||
Accurate forecasting of electricity prices and tariffs is essential to maintain a stable interaction between supply and demand in the dynamic electricity market. The paper describes a convolutional neural network-based model for the day-ahead electricity price forecasting from historical prices / loads and predicted values of the load. The model was tested on the data for New York and New South Wales and achieved high prediction accuracy on both data sets. |
||||||
|
|
|
|
