Възможно ли е да се подобри точността на прогнозирането на CO?

Първоначални данни и изявление на проблема

Пълен архив от данни за прогнозата за CO, действителното потребление, цените на TG, RSV и индикатора BR и прогнозата на Математическото бюро (MB) за двете ценови зони можете да изтеглите в първия запис на нашия цикъл Най-неточната прогноза на консумация на Системния оператор.

След като сравнихме нашата 36-часова енергийна прогноза с прогнозата на потребителите, ние сме убедени в това висока точност на прогнозите, получени по нашия модел за прогнозиране. Чрез адаптиране на този модел за ултра-краткосрочно прогнозиране 3 часа напред и 2 часа напред получихме собствена прогноза, подобна на прогнозата за CO. В следващата стъпка сравнихме тези две прогнози.

Прогнозата за 3 часа напред е извършена за периода от 15.01.2012 г. до 25.09.2012 г., а прогнозата за 2 часа напред е направена за периода от 26.09.2012 г. до 24.11.2012 г. Освен това стойностите, получени по нашите прогнозни модели, бяха сравнени със сходни стойности, изчислени от системния оператор.

Подобряване на точността на прогнозиране

Като част от дисертацията ние разработихме концепцията за подобряване на точността на прогнозирането чрез формиране на консенсусна прогноза. Прогнозата за консенсус се получава като средна стойност въз основа на две входни прогнози: прогнозата за CO и прогнозата на Математическото бюро. За часа h той се изчислява много просто:

Консенсусна прогноза (h) = [Прогноза CO (h) + Прогноза MB (h)]/2

Нашите резултати убедително доказват това предположение.!

Резултати от прогнозирането според EZZ

Грешката в прогнозата (MAPE) по дни от седмицата за 3-часова прогноза е показана в таблицата по-долу. Средната грешка в MB е 0.77%, а за CO подобна стойност е 0,52%.

3-часовото прогнозиране обаче е в миналото и сега FGP се изчислява на всеки 2 часа. По-долу са посочени средните грешки (MAPE) по дни от седмицата за 2-часова прогноза за консумация на енергия. Тук средната грешка в MB е 0,52%, и CO грешката е 0,45%, грешка консенсусна прогноза - 0,39%.

Виждаме това за 2-часова прогноза консенсусната прогноза през всеки ден от седмицата е много по-точна от двете първоначални прогнози! Подобрението в точността, според нас, се дължи на факта, че всеки математически модел има свои собствени характеристики и улавя само част от закономерностите на времевите редове. Кога се формираме консенсусна прогноза, елиминираме недостатъците на всеки от моделите, като получаваме прогноза за максимална точност.

При преминаване от 3-часов към 2-часов FGP, SO започна да прогнозира 0,07% по-точно, използвайки EZZ. В същото време виждаме, че печалбата с още 0,06% CO дава образуването консенсусна прогноза използвайки простата формула по-горе. Вярно, той се нуждае от прогнозата на MB за това. Прогнозата за 2 часа напред се формира от нашата система за 1-2 секунди, тоест много бързо!

Резултати от прогнозирането на SCZ

Подобни резултати за SCZ за 3-часова прогноза са представени по-долу. Средната грешка в MB е 0.79%, а за CO подобна стойност е 0.72%, и за консенсусна прогноза - 0.64%.

Нашето предположение е, че консенсусната прогноза ще бъде по-точна от двете първоначални прогнози доказва отново за всеки ден от седмицата без изключение!

За SCZ, както и за EZZ, 3-часовото прогнозиране остава в миналото. Разглеждаме резултатите от двучасова прогноза. Средни грешки (MAPE) по дни от седмицата за 2-часова енергийна прогноза. Тук средните грешки на MB и CO са еднакви и възлизат на 0.64%, грешката консенсусна прогноза - 0,54%.

При преминаване от 3-часов към 2-часов FGP, SO започна да прогнозира по-точно от SCZ с 0,08%. За SCZ, още 0,10% печалба на CO се дава от формацията консенсусна прогноза. Не съм сигурен, че при преминаване към изчисление на FGP на всеки час, резултатът ще бъде по-ефективен.

За SCZ, както и за EZZ консенсусна прогноза по-точно два първоначални строго във всеки ден от седмицата. Това ясно показва, че потенциалът за подобряване на точността на прогнозите за CO е!

Интересното е, че наскоро попаднах на оценка на разходите за точност в рамките на ежедневното прогнозиране на приятелски сайт http://fsecrets.ru/.

Наскоро бях на конференция и синоптиците от Англия разгледаха случая, че увеличаването на точността на прогнозата за електроенергията през деня с 1% води до намаляване на разходите с 10 милиона паунда годишно.

Разработените от CRM модели за прогнозиране показват висока ефективност за 3 и 2-часово прогнозиране. Прогнозните модели, разработени от Бюрото по математика, показват подобна точност при прогнозиране на времеви редове на потреблението на енергия. С помощта на нашата услуга ние правим тези модели достъпни за всички участници на енергийния пазар.

Подобряване на точността на прогнозиране всеки от моделите може да бъде постигнат чрез формиране на консенсусна прогноза. Експериментите, проведени върху формирането на консенсусна прогноза, отново показват високата ефективност на този подход.