ПРОГНОЗУВАННЯ ОБСЯГІВ ТА ЦІН НА БАЛАНСУЮЧУ ПОСЛУГУ В ОЕС УКРАЇНИ

ПРОГНОЗУВАННЯ ОБСЯГІВ ТА ЦІН НА БАЛАНСУЮЧУ ПОСЛУГУ В ОЕС УКРАЇНИ

The new electricity market model in Ukraine aims to enhance and optimize market dynamics, particularly through the transition from a "single buyer" model to a decentralized system. One of the main segments of the wholesale market is the balancing market, which operates in near real-time to...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2025
Hauptverfasser: Сичова, В.В., Мірошник, В.О.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainian
Veröffentlicht: Інститут електродинаміки НАН України, Київ 2025
Schlagworte:
ОЕС України
штучна нейронна мережа
короткострокове прогнозування
балансуючий ринок
Online Zugang:https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/1673
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Technical Electrodynamics

Institution

Technical Electrodynamics
id oai:ojs2.ted.new-point.com.ua:article-1673
record_format ojs
spelling oai:ojs2.ted.new-point.com.ua:article-16732025-03-17T10:30:09Z FORECASTING VOLUMES AND PRICES OF BALANCING SERVICES OF IPS OF UKRAINE ПРОГНОЗУВАННЯ ОБСЯГІВ ТА ЦІН НА БАЛАНСУЮЧУ ПОСЛУГУ В ОЕС УКРАЇНИ Сичова, В.В. Мірошник, В.О. IPS of Ukraine artificial neural network short-term forecasting balancing market ОЕС України штучна нейронна мережа короткострокове прогнозування балансуючий ринок The new electricity market model in Ukraine aims to enhance and optimize market dynamics, particularly through the transition from a "single buyer" model to a decentralized system. One of the main segments of the wholesale market is the balancing market, which operates in near real-time to improve the stability and efficiency of the power system. This paper aims to analyze the use of probabilistic neural networks (PNNs), specifically Bayesian networks, for forecasting the volumes of balancing services purchased by the transmission system operator, and to investigate classical models for forecasting the price of balancing services. The study included an analysis of demand volumes for balancing services in the upward (loading) and downward (unloading) directions for the periods from March 1, 2022, to June 20, 2023. Overall, the forecasting results for the demand volumes of balancing services are satisfactory but require further improvement. ARIMA and VARMA models were used for price forecasting. Price forecasting for balancing services indicated that the ARIMA model better replicates actual data; however, the accuracy of the forecasts remains low, particularly for the price series of unloading services. To improve forecasting results, it is necessary to optimize the models and use longer data histories. References 7,  table 1, figures 4. Нова модель ринку електроенергії в Україні має на меті підвищення конкретності, зокрема шляхом переходу від моделі "єдиного покупця" до децентралізованих торгів. Одним з основних сегментів оптового ринку є балансуючий ринок, який працює в режимі, близькому до реального часу, задля підвищення стабільності та ефективності електроенергетичної системи. Метою роботи є аналіз доцільності використання ймовірнісних нейронних мереж (ЙНН), зокрема Баєсових мереж, задля прогнозування обсягів балансуючої послуги, яку купує оператор системи передачі, та дослідження класичних моделей задля прогнозування ціни на балансуючу послугу. Дослідження включало аналіз вибірок обсягів попиту на послуги балансування в напрямках вгору (завантаження) і вниз (розвантаження) за періоди 01.03.2022 – 20.06.2023. Загалом результати прогнозування обсягу попиту на послугу балансування вказують на перспективність застосування ймовірнісних нейронних мереж, але необхідним є подальше вдосконалення моделі. Для прогнозування цін використовувалися моделі ARIMA та VARMA. Результати показали, що моделі ARIMA переважають, хоча обидві моделі демонструють високу похибку, особливо для даних вниз (розвантаження). Прогнозування цін на послуги балансування показало, що модель ARIMA краще відтворює фактичні дані, однак точність прогнозів залишається низькою, особливо для часового ряду цін послуги на розвантаження. Бібл. 7, табл. 1, рис. 4. Інститут електродинаміки НАН України, Київ 2025-03-06 Article Article application/pdf https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/1673 10.15407/techned2025.02.071 Tekhnichna Elektrodynamika; No. 2 (2025): TEKHNICHNA ELEKTRODYNAMIKA; 071 ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА; № 2 (2025): ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА; 071 2218-1903 1607-7970 10.15407/techned2025.02 uk https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/1673/1509 Авторське право (c) 2025 ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
institution Technical Electrodynamics
baseUrl_str
datestamp_date 2025-03-17T10:30:09Z
collection OJS
language Ukrainian
topic ОЕС України
штучна нейронна мережа
короткострокове прогнозування
балансуючий ринок
spellingShingle ОЕС України
штучна нейронна мережа
короткострокове прогнозування
балансуючий ринок
Сичова, В.В.
Мірошник, В.О.
ПРОГНОЗУВАННЯ ОБСЯГІВ ТА ЦІН НА БАЛАНСУЮЧУ ПОСЛУГУ В ОЕС УКРАЇНИ
topic_facet IPS of Ukraine
artificial neural network
short-term forecasting
balancing market
ОЕС України
штучна нейронна мережа
короткострокове прогнозування
балансуючий ринок
format Article
author Сичова, В.В.
Мірошник, В.О.
author_facet Сичова, В.В.
Мірошник, В.О.
author_sort Сичова, В.В.
title ПРОГНОЗУВАННЯ ОБСЯГІВ ТА ЦІН НА БАЛАНСУЮЧУ ПОСЛУГУ В ОЕС УКРАЇНИ
title_short ПРОГНОЗУВАННЯ ОБСЯГІВ ТА ЦІН НА БАЛАНСУЮЧУ ПОСЛУГУ В ОЕС УКРАЇНИ
title_full ПРОГНОЗУВАННЯ ОБСЯГІВ ТА ЦІН НА БАЛАНСУЮЧУ ПОСЛУГУ В ОЕС УКРАЇНИ
title_fullStr ПРОГНОЗУВАННЯ ОБСЯГІВ ТА ЦІН НА БАЛАНСУЮЧУ ПОСЛУГУ В ОЕС УКРАЇНИ
title_full_unstemmed ПРОГНОЗУВАННЯ ОБСЯГІВ ТА ЦІН НА БАЛАНСУЮЧУ ПОСЛУГУ В ОЕС УКРАЇНИ
title_sort прогнозування обсягів та цін на балансуючу послугу в оес україни
title_alt FORECASTING VOLUMES AND PRICES OF BALANCING SERVICES OF IPS OF UKRAINE
description The new electricity market model in Ukraine aims to enhance and optimize market dynamics, particularly through the transition from a "single buyer" model to a decentralized system. One of the main segments of the wholesale market is the balancing market, which operates in near real-time to improve the stability and efficiency of the power system. This paper aims to analyze the use of probabilistic neural networks (PNNs), specifically Bayesian networks, for forecasting the volumes of balancing services purchased by the transmission system operator, and to investigate classical models for forecasting the price of balancing services. The study included an analysis of demand volumes for balancing services in the upward (loading) and downward (unloading) directions for the periods from March 1, 2022, to June 20, 2023. Overall, the forecasting results for the demand volumes of balancing services are satisfactory but require further improvement. ARIMA and VARMA models were used for price forecasting. Price forecasting for balancing services indicated that the ARIMA model better replicates actual data; however, the accuracy of the forecasts remains low, particularly for the price series of unloading services. To improve forecasting results, it is necessary to optimize the models and use longer data histories. References 7,  table 1, figures 4.
publisher Інститут електродинаміки НАН України, Київ
publishDate 2025
url https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/1673
work_keys_str_mv AT sičovavv forecastingvolumesandpricesofbalancingservicesofipsofukraine
AT mírošnikvo forecastingvolumesandpricesofbalancingservicesofipsofukraine
AT sičovavv prognozuvannâobsâgívtacínnabalansuûčuposluguvoesukraíni
AT mírošnikvo prognozuvannâobsâgívtacínnabalansuûčuposluguvoesukraíni
first_indexed 2025-09-24T17:40:22Z
last_indexed 2025-09-24T17:40:22Z
_version_ 1844167964193980416

Ähnliche Einträge