Projekty finansowane przez NCN

Dane kierownika projektu i jednostki realizującej

Szczegółowe informacje o projekcie i konkursie

Słowa kluczowe

Aparatura

Wyczyść formularz

Probabilistyczne prognozowanie cen i zapotrzebowania na energię elektryczną na potrzeby zarządzania ryzykiem

2015/17/B/HS4/00334

Słowa kluczowe:

Prognoza probabilistyczna Rynek energii elektrycznej Zarządzanie ryzykiem

Deskryptory:

  • HS4_3: Ekonometria i metody statystyczne
  • HS4_6: Rynki finansowe, finanse międzynarodowe

Panel:

HS4 - Jednostka, instytucje, rynki: ekonomia, finanse, zarządzanie, demografia

Jednostka realizująca:

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania

woj. dolnośląskie

Inne projekty tej jednostki 

Kierownik projektu (z jednostki realizującej):

prof. Rafał Weron 

Liczba wykonawców projektu: 3

Konkurs: OPUS 9 - ogłoszony 2015-03-16

Przyznana kwota: 398 400 PLN

Rozpoczęcie projektu: 2016-02-01

Zakończenie projektu: 2019-10-14

Planowany czas trwania projektu: 44 miesięcy (z wniosku)

Status projektu: Projekt zakończony

Opis Projektu

Pobierz opis projektu w formacie .pdf

Uwaga - opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.

Zakupiona aparatura

  1. Serwer PowerEdge R7425. Za kwotę 39 200 PLN

Dane z raportu końcowego/rocznego

  • Publikacje w czasopismach (16)
  • Publikacje książkowe (2)
  1. A note on averaging day-ahead electricity price forecasts across calibration windows
    Autorzy:
    K. Hubicka, G. Marcjasz, R. Weron
    Czasopismo:
    IEEE Transactions on Sustainable Energy (rok: 2019, tom: 10(1), strony: 321-323), Wydawca: IEEE
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/TSTE.2018.2869557 - link do publikacji
  2. Efficient forecasting of electricity spot prices with expert and LASSO models
    Autorzy:
    B. Uniejewski, R. Weron
    Czasopismo:
    Energies (rok: 2018, tom: 11(8), strony: 2039), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/en11082039 - link do publikacji
  3. Automated variable selection and shrinkage for day-ahead electricity price forecasting
    Autorzy:
    B. Uniejewski, J. Nowotarski, R. Weron
    Czasopismo:
    Energies (rok: 2016, tom: 9(8), strony: 621), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/en9080621 - link do publikacji
  4. Convenience yields and risk premiums in the EU-ETS - Evidence from the Kyoto commitment period
    Autorzy:
    S. Trueck, R. Weron
    Czasopismo:
    Journal of Futures Markets (rok: 2016, tom: 36(6), strony: 587-611), Wydawca: Wiley
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1002/fut.21780 - link do publikacji
  5. On the importance of the long-term seasonal component in day-ahead electricity price forecasting. Part II – Probabilistic forecasting
    Autorzy:
    B. Uniejewski, G. Marcjasz, R. Weron
    Czasopismo:
    Energy Economics (rok: 2019, tom: 79, strony: 171-182), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.eneco.2018.02.007 - link do publikacji
  6. On the importance of the long-term seasonal component in day-ahead electricity price forecasting
    Autorzy:
    J. Nowotarski, R. Weron
    Czasopismo:
    Energy Economics (rok: 2016, tom: 57, strony: 228-235), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.eneco.2016.05.009 - link do publikacji
  7. Day-ahead electricity price forecasting with high-dimensional structures: Univariate vs. multivariate modeling frameworks
    Autorzy:
    F. Ziel, R. Weron
    Czasopismo:
    Energy Economics (rok: 2018, tom: 70, strony: 396-420), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.eneco.2017.12.016 - link do publikacji
  8. Averaging predictive distributions across calibration windows for day-ahead electricity price forecasting
    Autorzy:
    T. Serafin, B. Uniejewski, R. Weron
    Czasopismo:
    Energies (rok: 2019, tom: 12(13), strony: 2561), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/en12132561 - link do publikacji
  9. Variance stabilizing transformations for electricity spot price forecasting
    Autorzy:
    B. Uniejewski, R. Weron, F. Ziel
    Czasopismo:
    IEEE Transactions on Power Systems (rok: 2018, tom: 33(2), strony: 2219-2229), Wydawca: IEEE
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/TPWRS.2017.2734563 - link do publikacji
  10. Recent advances in electricity price forecasting: A review of probabilistic forecasting
    Autorzy:
    J. Nowotarski, R. Weron
    Czasopismo:
    Renewable and Sustainable Energy Reviews (rok: 2018, tom: 81(1), strony: 1548-1568), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.rser.2017.05.234 - link do publikacji
  11. Probabilistic electricity price forecasting with NARX networks: Combine point or probabilistic forecasts?
    Autorzy:
    G. Marcjasz, B. Uniejewski, R. Weron
    Czasopismo:
    International Journal of Forecasting (rok: 2020, tom: -, strony: -), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.ijforecast.2019.07.002 - link do publikacji
  12. Carbon pricing and electricity markets – The case of the Australian Clean Energy Bill
    Autorzy:
    P. Maryniak, S. Trück, R. Weron
    Czasopismo:
    Energy Economics (rok: 2019, tom: 79, strony: 45-58), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.eneco.2018.06.003 - link do publikacji
  13. To combine or not to combine? Recent trends in electricity price forecasting
    Autorzy:
    J. Nowotarski, R. Weron
    Czasopismo:
    ARGO (rok: 2016, tom: 9, strony: 45852), Wydawca: Iason Ltd.
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    brak - link do publikacji
  14. On the importance of the long-term seasonal component in day-ahead electricity price forecasting with NARX neural networks
    Autorzy:
    G. Marcjasz, B. Uniejewski, R. Weron
    Czasopismo:
    International Journal of Forecasting (rok: 2019, tom: 35(4), strony: 1520-1532), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.ijforecast.2017.11.009 - link do publikacji
  15. Day-ahead vs. intraday – Forecasting the price spread to maximize economic benefits
    Autorzy:
    K. Maciejowska, W. Nitka, T. Weron
    Czasopismo:
    Energies (rok: 2019, tom: 12(4), strony: 631), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/en12040631 - link do publikacji
  16. Selection of calibration windows for day-ahead electricity price forecasting
    Autorzy:
    G. Marcjasz, T. Serafin, R. Weron
    Czasopismo:
    Energies (rok: 2018, tom: 11(9), strony: 2364), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/en11092364 - link do publikacji
  1. Electricity price forecasting
    Autorzy:
    K. Maciejowska, R. Weron
    Książka:
    Wiley StatsRef: Statistics Reference Online (rok: 2019, tom: -, strony: -), Wydawca: Wiley
    Status:
    Opublikowana
  2. What is the probability of an electricity price spike? Evidence from the UK power market
    Autorzy:
    P. Maryniak, R. Weron
    Książka:
    Handbook of Energy Finance: Theories, Practices and Simulations (rok: 2020, tom: -, strony: 231-245), Wydawca: World Scientific
    Status:
    Opublikowana

O Narodowym Centrum Nauki

Finansowanie nauki

Współpraca zagraniczna

Centrum prasowe

Deklaracja dostępności
Przetwarzanie danych osobowych
Polityka cookies

Partnerzy