Original title: Comparison of different models for forecasting of Czech electricity market
Translated title: Comparison of different models for forecasting of Czech electricity market
Authors: Kunc, Vladimír ; Krištoufek, Ladislav (advisor) ; Kopečná, Vědunka (referee)
Document type: Master’s theses
Year: 2017
Language: eng
Abstract: [eng] [cze]
There is a demand for decision support tools that can model the electricity markets and allows to forecast the hourly electricity price. Many different ap- proach such as artificial neural network or support vector regression are used in the literature. This thesis provides comparison of several different estima- tors under one settings using available data from Czech electricity market. The resulting comparison of over 5000 different estimators led to a selection of several best performing models. The role of historical weather data (temper- ature, dew point and humidity) is also assesed within the comparison and it was found that while the inclusion of weather data might lead to overfitting, it is beneficial under the right circumstances. The best performing approach was the Lasso regression estimated using modified Lars. 1 Mnoho rozdílných přístupů jako jsou umělé neuronové sítě nebo SVR bývá použito v literatuře. Tato práce poskytuje srovnání několika rozdílných metod v jednotných podmínkách za použití dat z Českého trhu s elektřinou. Výsledné srovnání více jak 5000 modelů vedlo k vybrání několika nejlepších modelů. Tato práce také vyhodnocuje roli historických meteorologických dat (teplota, rosný bod a vlhkost) - bylo zjištěno, že třebaže použití meteorologických může vést k přeučení, za vhodných podmínek může také vést k přesnějším modelům. Nejlepší testovaný přístup představovala Lasso regrese. 1
Keywords: Diebold--Mariano; electricity price forecasting; kernel ridge regression; lasso; model comparison; neural networks; random forest; support vector regression; Diebold--Mariano; kernel ridge regression; lasso; neuronové sítě; náhodný les; předpověď cen elektřiny; srovnání modelů; SVR

Institution: Charles University Faculties (theses) (web)
Document availability information: Available in the Charles University Digital Repository.
Original record: http://hdl.handle.net/20.500.11956/91314

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-367836


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Charles University > Charles University Faculties (theses)
Academic theses (ETDs) > Master’s theses