Abstract
Prognoza prețului la energie electrică a devenit un subiect foarte important de la liberalizarea pieței de electricitate din România. Participanții la piață au nevoie de un model bun de prognoza a prețurilor pe termen scurt pentru a licita în piață cea mai bună ofertă. Din cauza volatilității ridicate și a creșterilor puternice a prețurilor, este necesară dezvoltarea unor modele complexe pentru realizare a prognozelor. În zilele noastre, îmbunătățirile capacităților de calcul au permis un proces de învățare mai rapid pentru modele de machine learning. Această lucrare prezintă rezultatele unui model propus bazat pe machine learning elaborat intern de echipa de consultanta TRACTEBEL din Romania pentru prognoza prețului la energie electrică pe piața pentru ziua următoare.
Forecasting the price of electricity has become a very important topic since the liberalization of the electricity market in Romania. Market participants need a good short-term price forecast model to bid their best offer on the market. Due to the high volatility, the sharp increases in prices, and seasonality, it is necessary to develop and maintain complex models for price forecasting. Nowadays, improvements in computing capabilities have enabled a fast-training process for machine learning models. This paper presents the results of a proposed model based on machine learning developed internally by the TRACTEBEL consulting team in Romania for the forecast of electricity prices for the day-ahead market.