Структурное подразделение: Центр исследований отраслевых рынков
Руководитель работ: Каукин Андрей Сергеевич, к.э.н., руководитель центра, Центр исследований отраслевых рынков ИПЭИ
Сроки выполнения: 2021 год.
Актуальность исследования: В научном сообществе, а также в деловой среде, где передовые научные решения внедряются достаточно быстро, применение нейронных сетей широко используется в различных сферах. На настоящий момент представляется перспективной возможность за счет технологии сверточных нейронных сетей улучшить прогностические качества класса моделей, позволяющих при прогнозировании использовать разночастотные данные. Запрос на совершенствование прогностических качеств подобных моделей существует со стороны многих участников экономического рынка, финансовый результат которых зависит от точности прогноза. Для оптового рынка электроэнергии и мощности необходимость точного планирования стоит особенно остро, поскольку от нее зависит не только финансовый результат генератора, но и качество обслуживания потребителей электроэнергии.
Основная цель исследования: Разработка новых методов прогнозирования временных рядов с разночастотными данными среди экзогенных факторов; построение прогноза показателей оптового рынка электроэнергии России с использованием методов совмещения разночастотных данных, в том числе на основе алгоритмов сверточных нейронных сетей.
Основные фундаментальные и прикладные задачи, решаемые в рамках исследования:
- Анализ методов прогнозирования временных рядов c совмещением разночастотных данных (фильтр Калмана для восстановления пропущенных наблюдений, MIDAS модель и др.);
- Разработка архитектуры сверточной сети, позволяющий использовать разночастотные данные; описание теоретических и технических характеристик, обуславливающих возможность работы предложенной сети;
- Моделирование цен на оптовом рынке электроэнергии (рынка на сутки вперед) и цен балансирующего рынка (в том числе с использованием данных Атласа российской энергетики);
- Построение прогнозов цен на основе разработанного метода, сравнение результатов с другими методами прогнозирования временных рядов и совмещения размерности;
- Прогнозирование почасовых объемов спроса на электроэнергию на рынке на сутки вперед с использованием разработанной модели.