Projekty finansowane przez NCN


Dane kierownika projektu i jednostki realizującej

Szczegółowe informacje o projekcie i konkursie

Słowa kluczowe

Aparatura

Wyczyść formularz

Przekraczanie granic w prognozowaniu cen energii elektrycznej (CrossFIT)

2018/30/A/HS4/00444

Słowa kluczowe:

prognozowanie rynek energii elektrycznej

Deskryptory:

  • HS4_3: Ekonometria i metody statystyczne
  • HS4_6: Rynki finansowe, finanse międzynarodowe
  • ST8_5: Systemy energetyczne (produkcja, dystrybucja)

Panel:

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

Jednostka realizująca:

Politechnika Wrocławska

woj. dolnośląskie

Inne projekty tej jednostki 

Kierownik projektu (z jednostki realizującej):

prof. Rafał Weron 

Liczba wykonawców projektu: 6

Konkurs: MAESTRO 10 - ogłoszony 2018-06-15

Przyznana kwota: 2 961 200 PLN

Rozpoczęcie projektu: 2019-07-01

Zakończenie projektu: 2024-06-30

Planowany czas trwania projektu: 60 miesięcy (z wniosku)

Status projektu: Projekt w realizacji

Opis Projektu

Pobierz opis projektu w formacie .pdf

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

Dane z raportu końcowego

  • Publikacje w czasopismach (5)
  • Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (1)
  1. Beating the naive – Combining LASSO with naive intraday electricity price forecasts IF: 2,702
    Autorzy:
    G. Marcjasz, B. Uniejewski, R. Weron
    Czasopismo:
    Energies (rok: 2020, tom: 13(7), strony: 1667), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/en13071667 - link do publikacji
  2. Balancing generation from renewable energy sources: Profitability of an energy trader IF: 2,702
    Autorzy:
    C. Kath, W. Nitka, T. Serafin, T. Weron, P. Zaleski, R. Weron
    Czasopismo:
    Energies (rok: 2020, tom: 13(1), strony: 205), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/en13010205 - link do publikacji
  3. Regularized quantile regression averaging for probabilistic electricity price forecasting IF: 7,042
    Autorzy:
    B. Uniejewski, R. Weron
    Czasopismo:
    Energy Economics (rok: 2021, tom: 95, strony: 105121), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.eneco.2021.105121 - link do publikacji
  4. Forecasting day-ahead electricity prices: A review of state-of-the-art algorithms, best practices and an open-access benchmark IF: 9,746
    Autorzy:
    J. Lago, G. Marcjasz, B. De Schutter, R. Weron
    Czasopismo:
    Applied Energy (rok: 2021, tom: 293, strony: 116983), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.apenergy.2021.116983 - link do publikacji
  5. Importance of the long-term seasonal component in day-ahead electricity price forecasting revisited: Parameter-rich models estimated via the LASSO IF: 3,004
    Autorzy:
    A. Jędrzejewski, G. Marcjasz, R. Weron
    Czasopismo:
    Energies (rok: 2021, tom: 14(11), strony: 3249), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/en14113249 - link do publikacji
  1. Forecasting electricity prices: Autoregressive Hybrid Nearest Neighbors (ARHNN) method
    Autorzy:
    W. Nitka, T. Serafin, D. Sotiros
    Konferencja:
    International Conference on Computational Science - ICCS 2021 (rok: 2021, ), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 16-18 June 2021
    Status:
    Opublikowana