MODELADO DEL PRECIO SPOT DE LA ELECTRICIDAD EN BRASIL USANDO UNA RED NEURONAL AUTORREGRESIVA ELECTRICITY SPOT PRICE MODELLING IN BRASIL USING AN AUTOREGRESSIVE NEURAL NETWORK
| Autor: | Juan D Velásquez, Isaac Dyner, Reinaldo C Souza |
|---|---|
| Jazyk: | English<br />Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2008 |
| Předmět: |
Red neuronal autorregresiva
procedimiento de especificación precio spot de electricidad modelado no lineal de series temporales Autoregressive neural network specification procedure electricity spot price nonlinear time series modelling Mechanical engineering and machinery TJ1-1570 Industrial engineering. Management engineering T55.4-60.8 |
| Zdroj: | Ingeniare: Revista Chilena de Ingeniería, Vol 16, Iss 3, Pp 394-403 (2008) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 0718-3291 0718-3305 |
| Popis: | Una red neuronal autorregresiva es estimada para el precio mensual brasileño de corto plazo de la electricidad, la cual describe mejor la dinámica de los precios que un modelo lineal autorregresivo y que un perceptrón multicapa clásico que usan las mismas entradas y neuronas en la capa oculta. El modelo propuesto es especificado usando un procedimiento estadístico basado en el contraste del radio de verosimilitud. El modelo pasa una batería de pruebas de diagnóstico. El procedimiento de especificación propuesto permite seleccionar el número de unidades en la capa oculta y las entradas a la red neuronal, usando pruebas estadísticas que tienen en cuenta la cantidad de los datos y el ajuste del modelo a la serie de precios. La especificación del modelo final demuestra que el precio para el próximo mes es una función no lineal del precio actual, de la energía afluente actual y de la energía almacenada en el embalse equivalente en el mes actual y dos meses atrás.An autoregressive neural network model is estimated for the monthly Brazilian electricity spot price, which describes the prices dynamics better than a linear autoregressive model and a classical multilayer perceptron using the same input and neurons in the hidden layer. The proposed model is specified using a statistical procedure based on a likelihood ratio test. The model passes a battery of diagnostic tests. The proposed specification procedure allows us to select the number of units in hidden layer and the inputs to the neural network based on statistical tests, taking into account the number of data and the model fitting to the price time series. The final model specification demonstrates that the price for the next month is a nonlinear function of the current price, the current energy inflow, and the energy saved in the equivalent reservoir in the current month and two months ago. |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
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