Nord Pool day-ahead electricity price modeling and forecasting – Daniel Pilný
Daniel Pilný
Master's thesis
Nord Pool day-ahead electricity price modeling and forecasting
Modelování a predikce Nord Pool spot cen elektřiny
Abstract:
Hlavním cílem této práce je porovnání modelů pro predikci Nord Pool 'day-ahead' ceny elektřiny. Standardní ekonometrické modely Reg-(S)ARIMA(-GARCH) a modely strojového učení SVR a LSTM jsou použity pro modelování a předpověď cen elektřiny v nabídkových oblastech NO2 (Norsko) a DK1 (Dánsko). Práce obsahuje analýzu trhu elektřiny v obou zemích a na základě lokálních specifik zkoumá potenciální přínos …moreAbstract:
The main focus of this thesis is a comparison of models for Nord Pool day-ahead electricity price prediction. Classical econometric models Reg-(S)ARIMA(-GARCH) and machine learning models SVR and LSTM are used to model and forecast of electricity price in the bidding areas NO2 (Norway) and DK1 (Denmark). The thesis contains analysis of electricity market in both of the countries and based on the local …more
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 5. 1. 2018
Identifier:
http://www.vse.cz/vskp/eid/78365
Thesis defence
- Date of defence: 5. 9. 2019
- Supervisor: Milan Fičura
- Reader: Karel Janda
Citation record
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Vysoká škola ekonomická v Prazehttp://www.vse.cz/vskp/eid/78365
Vysoká škola ekonomická v Praze
Master programme / field:
Finance a účetnictví / Finanční inženýrství
Theses on a related topic
-
Image Analysis Using Machine Learning Models
Norbert Komiňák -
Implementation of Sample Selection Estimators into Double Machine Learning Framework
Michaela Kecskésová -
Localization of mobile devices using machine learning
Aleš Calábek -
Exchange rates predictions using machine learning methods
Yaroslav Korobka -
Digital document analysis using machine learning methods
Nicholas Čapek -
Machine learning analysis and cataloging of extragalactic sources
Matej Kosiba -
Machine Learning for Text Anomaly Detection
Alina Tsykynovska -
Demand estimation using Machine Learning methods
Gabriela Moravčíková