Skip to main content
Have a personal or library account? Click to login
Comparative Analysis of Methods for Hourly Electricity Demand Forecasting in the Absence of Data – A Case Study Cover

Comparative Analysis of Methods for Hourly Electricity Demand Forecasting in the Absence of Data – A Case Study

By:   
Open Access
|Mar 2023
Read online

References

  1. Dordonnat, V., Koopman, S.J., Ooms, M., Dessertaine, A. (2008). An Hourly Periodic State Space Model for Modeling French National Electricity Load. International Journal of Forecasting, 24: 588-587. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2008.08.010.
  2. Engle, R. F., Granger, C. W. J., Rice, J., Weiss, A. (1986). Semiparametric Estimates of the Relation between Weather and Electricity. Journal of the American Statistical Association, 81: 310-320.
  3. Harvey, A.C., Koopman, S.J. (1993). Forecasting Hourly Electricity Demand Using Time-varying Splines. Journal of the American Statistical Association, 88: 1228-1237.
  4. Kufel, T. (2010). Ekonometryczna analiza cykliczności procesów gospodarczych o wysokiej częstotliwości obserwacji. Toruń: Wydawnictwo Naukowe.
  5. Lichota, A. (2006). Prognozowanie krótkoterminowe na lokalnym rynku energii elektrycznej [Rozprawa doktorska, Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie]. Pobrane z: https://winntbg.bg.agh.edu.pl/rozprawy/9746/full.pdf (21.01.2023).
  6. Misiorek, A., Weron, R. (2004). Modelowanie sezonowości a prognozowanie zapotrzebowania na energię elektryczną. Energetyka, 12: 794-799. Pobrane z: http://prac.im.pwr.wroc.pl/~hugo/publ/MisiorekWeron04_Energetyka_szczotka.pdf (21.01.2023).
  7. Nowicka-Zagrajek, J., Weron, R. (2002). Modeling Electricity Loads in California: ARMA Models with Hyperbolic Noise. Signal Processing, 82: 1903-1915. DOI: https://doi.org/10.1016/S0165-1684(02)00318-3.
  8. Ramanathan, R., Engle, R., Granger, C. J. V., Vahid-Araghi, F., Brace, C. (1997). Short-run Forecast of Electricity Loads and Peaks. International Journal of Forecasting, 13: 161-174. DOI: https://doi.org/10.1016/S0169-2070(97)00015-0.
  9. Szmuksta–Zawadzka, M., Zawadzki, J. (2002). Hierarchiczne modele szeregów czasowych z wahaniami sezonowymi. Budowa. Estymacja. Prognozowanie. W: A. Zeliaś (red.), Przestrzenno-czasowe modelowanie i prognozowanie zjawisk gospodarczych (s. 193-204). Kraków: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej.
  10. Szmuksta-Zawadzka, M., Zawadzki, J. (2011). Modelowanie i prognozowanie zapotrzebowania na energię elektryczną w mikroskali. Prace Naukowe UE we Wrocławiu, 165: 152-161.
  11. Szmuksta-Zawadzka, M., Zawadzki, J. (2014). Modele hierarchiczne w prognozowaniu zmiennych o wysokiej częstotliwości obserwowania w warunkach braku pełnej informacji. Ekonometria, 46(4): 72-84. DOI: 10.15611/ekt.2014.4.07.
  12. Szmuksta-Zawadzka, M., Zawadzki, J. (2015). Wykorzystanie danych oczyszczonych o wysokiej częstotliwości w prognozowaniu zmiennych ze złożoną sezonowością. Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych, 16(4): 147-159. Pobrane z: https://qme.sggw.edu.pl/article/view/3817/3444 (17.09.2022).
  13. Szmuksta-Zawadzka, M., Zawadzki, J. (2016). Prognozowanie na podstawie szeregów czasowych o wysokiej częstotliwości oczyszczonych z sezonowości dla luk niesystematycznych. Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych, 17(1): 121-136. Pobrane z: https://qme.sggw.edu.pl/article/view/3851/3478 (17.09.2022)
  14. Taylor, J.W, Menezes, L.M., McSharry, P. E. (2006). A comparison of univariate methods for forecasting electricity demand up to a day ahead. International Journal of Forecasting, 22: 1-16. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2005.06.006
  15. Taylor, J.W. (2010). Triple Seasonal Methods for Short-term Load Forecasting. European Journal of Operational Research, 204: 139-152. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2009.10.003.
  16. Tomaszewski, M. (2005). Model przedsiębiorstwa dystrybucyjnego działającego na otwartym rynku energii elektrycznej [Rozprawa doktorska, Politechnika Opolska]. s. 122, Pobrane z: https://silo.tips/download/politechnika-opolska-wydzia-elektrotechniki-i-automatyki (21.01.2023).
  17. Witkowska, D., Górecka, A., Szadkowska, D., Szymczak, Z. (2000). The forecasting of the demand for electric energy: comparative analysis. Dynamic Econometric Models, 4: 45–59.
  18. Zawadzki, J. (2018). Modele hybrydowe w prognozowaniu brakujących danych w szeregach o bardzo wysokiej częstotliwości obserwowania. Folia Pomeranae Universitatis Technologiae Stetinensis seria OECONOMICA, 346(92): 81–96.
  19. Zawadzki, J. (2020). Prognozowanie brakujących danych w szeregach czasowych przy zastosowaniu modeli hybrydowych – podejście teoretyczne i empiryczne. Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician, 65(10): 24-48. Pobrane z: http://cejsh.icm.edu.pl/cejsh/element/bwmeta1.element.ojs-doi-10_5604_01_3001_0014_4315/c/1-a7f95192-0b38-4cb9-b923-953a0d1507ef.pdf.pdf (17.09.2022).
DOI: https://doi.org/10.2478/ers-2023-0003 | Journal eISSN: 2451-182X | Journal ISSN: 2083-3725
Language: English
Page range: 34 - 50
Submitted on: Nov 1, 2022
Accepted on: Jan 1, 2023
Published online: Mar 31, 2023
Published in print: Mar 1, 2023
Published by: John Paul II University in Biała Podlaska
In partnership with: Paradigm Publishing Services
JEL:

© 2023 Jan Zawadzki, published by John Paul II University in Biała Podlaska
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 License.