Ir arriba
Información del artículo en conferencia

Probabilistic functional forecasting of Residual Demand Curves in electricity markets

G. Mestre, J. Portela, A. Muñoz, E. Alonso

13th International Ruhr Energy Conference - INREC 2024, Essen (Alemania). 27-28 agosto 2024


Resumen:

Residual Demand Curves (RDCs) in electricity markets represent the market-clearing price as a function of the energy traded. Being able to generate accurate scenarios of these curves is critical for market agents' strategic planning.
For every hourly auction, one of these curves is observed, hence, forming a functional time series (FTS), i.e. a sequence of functions observed over time. Functional Data Analysis (FDA) has emerged as a methodology for exploring and modeling these kinds of data, known as functional data. [...]


Resumen divulgativo:

Se propone un nuevo modelo probabilístico basado en técnicas no-paramétricas de datos funcionales para generar escenarios de Curvas de Demanda Residual en mercados eléctricos. Validado en el mercado ibérico, mejora la optimización de recursos para los agentes.


Palabras clave: electricity markets, forecasting, functional data analysis


Fecha de publicación: 27-ago-2024


Cita:
G. Mestre, J. Portela, A. Muñoz, E. Alonso, "Probabilistic functional forecasting of Residual Demand Curves in electricity markets", presentado en 13th International Ruhr Energy Conference - INREC 2024, Essen, Alemania, 27-28 agosto 2024

    Líneas de investigación:
  • Machine Learning y Analítica Avanzada
    Grupos de investigación:
  • Instituto de Investigación Tecnológica (IIT)

IIT-24-178C_abstract

pdf Solicitar el artículo completo a los autores