Моделі, алгоритми та програмне забезпечення для прогнозування цін на електроенергію на основі статистичних методів та штучних нейронних мереж

Об'єкт дослідження: процес оптимізації моделей для прогнозування часових рядів.
Предмет дослідження: методи та моделі прогнозування цін на електроенергію.
Мета кваліфікаційної роботи: зниження витрат підприємств на електроенергію за рахунок оптимізації графіків споживання та/або виробництва.
Методи дослідження. Для аналізу даних використані наступні методи: кореляційний аналіз, моделі авторегресії і ковзного середнього, сезонна модель Бокса-Дженкінса, спектральний аналіз. Для побудування прогностичних моделей використані математичні та статистичні методи, нейронні мережі прямого поширення.
Наукова новизна результатів кваліфікаційної роботи полягає в удосконаленні методів прогнозування цін на електроенергію.
Практична цінність полягає в тому, що моделі та методи, запропоновані в дослідженні, дозволяють підприємствам зменшувати витрати або максимізувати прибуток, оптимізуючи графік споживання або виробництва електроенергії