Charakterystyka i klasyfika ja arzędzi wykorzystywanych w procesie prognozowania zapotrze owa ia a e ergię

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Charakterystyka i klasyfika ja arzędzi wykorzystywanych w procesie prognozowania zapotrze owa ia a e ergię"

Transkrypt

1 ZARZĄDZANIE ENERGETYKĄ PROSUMENCKĄ Stowarz sze ie Klaster, Polite h ika Często howska Często howa, Charakterystyka i klasyfika ja arzędzi wykorzystywanych w procesie prognozowania zapotrze owa ia a e ergię Marcin Zawada

2 bardzo trudno jest zapropo ować odpowied ią klas fika ję modeli arzędzi wykorzystywanych do opisu i prognozowania na gruncie energetyki. wpł w na to ma ich duża róż orod ość w: zapisie matematycznym, zmiennych endogenicznych i egzogenicznych, założe ia h stawianych estymacji ich parametrów, włas oś ia h prognostycznych oraz zadaniach (celach) stawianych pod nimi.

3 Klasyfikacji odeli arzędzi w korz st wa h do opisu i prognozowania na gruncie energetyki: rozmiar badanego systemu horyzont czasowy prognozy rodzaj źródła e ergii rodzaj uczestnika rynku prognozowane zjawisko zastosowany model

4 ROZMIAR BADANEGO SYTEMU prognozowanie zapotrzebowania pojedynczego odbiorcy zespołu od ior ów grup tar fowej określo h o szarów systemu elektroenergetycznego kraju systemów ponadnarodowe

5 HORYZONT CZASOWY PROGNOZY (25 lat) - globalne zapotrzebowanie energii, w celu planowania inwestycji w bazie paliwowo-energetycznej i źródła h energii elektrycznej 1-10 lat - iesię z e zapotrzebowanie energii, śred ie i ekstremalne wartoś i iesię z h o iążeń charakterystycznych doby, - w celu planowania inwestycji sieciowych, planowania remontów i współpra iędz arodowej 3-12 iesię y - wartoś i o iążeń charakterystycznych dla wszystkich dni okresu - w celu korygowania planów remontów, korygowania planów produkcji mocy i energii oraz współpra z zagra i ą

6 HORYZONT CZASOWY PROGNOZY (cd.) 1 doba -3 iesią e - wartoś i godzinowe zapotrzebowania mocy dla wszystkich dni w okresie - w celu skorygowania planu eksploatacji systemu, zakupów energii poprzez giełdę 6-24 godz. - godzinowe wartoś i zapotrzebowania mocy, korygowane z uwzględ ie ie parametrów meteorologicznych - w celu ustalenia programu pracy systemu do 6 godz. - skorygowanie wartoś i zapotrzebowania mocy z uwzględ ie ie funkcji korelacyjnej procesu zapotrzebowania - do ieżą ego sterowania pra ą systemu.

7 Rodzaj źródła e ergii odelowa ie i prog oz e erget ki węglowej energetyki wiatrowej e erget ki jądrowej energetyki solarnej e ergii po hodzą ej ze źródeł od awial h

8 Rodzaj uczestnika rynku wytwórców energii operatorów s ste u przes łowego i dystrybucyjnego r ku ila sują ego r ku giełdowego finalnego odbiorcy

9 Prognozowane zjawisko wolumen zuż ia, sprzedaż ceny energii e isja za ie z sz zeń wycena instrumentów pochodnych zasoby energetyczne

10 ZASTOSOWANY MODEL MATEMATYCZNY Modele oparte na analizie szeregów czasowych Modele ekonometryczne Modele zuży ia koń owego end-use) Modele przepływów iędzygałęziowy h inputoutput) Nowe kieru ki odelowa ia

11 Modele wyrównywania wykład i zego Metoda ta została rozwi ięta iezależ ie przez Browna i Holta w latach 50-tych i 60-tych XX wieku. Zastosowanie: Chen G.J., Li K.K., Chung T.S., Sun H.B., Tang G.Q., Application of an innovative combined forecasting method in power system load forecasting, Electric Power Systems Research 59 (2001) prognozy zapotrzebowania na moc dla jednego z hiński h miast Taylor J.W., Menezes L.M., McSharry P. E., A comparison of univariate methods for forecasting electricity demand up to a day ahead, International Journal of Forecasting 22 (2006) 1 16 wykorzystanie modelu do prognozowania zuż ia energii na kolejne godziny doby dla dwóch duż h miast Ameryki Pół o ej Cadenas E., Jaramillo O.A., Rivera W., Analysis and forecasting of wind velocity in chetumal, quintana roo, using the single exponential smoothing method, Renewable Energy 35 (2010) wykorzystanie w modelowaniu i prognozowaniu na rynku energii odnawialnej.

12 Modele stacjonarnych i niestacjonarnych szeregów czasowych (Boxa-Jenkinsa, ARMA, ARIMA) Zastosowanie: Jamal H., ARIMA and regression models for prediction of daily and monthly clearness index, Renewable Energy, Volume 68, (2014), zastosowanie do budowy prognoz dziennych i iesię z h w energetyce solarnej Chavez S., G., Bernat J., X., Coalla H., L.: Forecasting of energy production and consumption in Asturian (northern Spain). Energy 24 (1999) Estymacja i prognozy krótkookresowe ałkowitego oraz sektorowego prze sł zuż ia energii elektrycznej w regionie Asturian w Hiszpanii w oparciu o dane roczne i iesię z e z lat Swider D.J.,Weber CH., Extended ARMA models for estimating price developments on day-ahead electricity markets, Electric Power Systems Research 77 (2007) gdzie autorzy doko ują modelowania zmian cen spot energii elektrycznej na Europejskiej Giełdzie Energii (EEX) w latach oraz dwóch innych niemieckich rynkach RWE i E.ON.

13 Modele wektorowej autoregresji (vector autoregression, VAR) Zastosowanie: Galindo L.M., Short- and long-run demand for energy in Mexico: a cointegration approach, Energy Policy 33 (2005), na podstawie danych z lat dokonano estymacji popytu na e ergię elektr z ą w Meksyku w podziale na prze sł, transport, rolnictwo, gospodarstwa domowe w korz stują jako zmienne egzogeniczne indeksy cen energii oraz ich poziomy. Garcia-Ascanio C., Carlos Mate C., Electric power demand forecasting using interval time series: A comparison between VAR and imlp, Energy Policy 38 (2010), analiza porównawcza dwóch modeli VAR oraz imlp (multi-layer perceptron model) wykorzystanych do prognozowania popytu na e ergię elektr z ą dla Hiszpanii (dane godzinowe)

14 Modele nieliniowe Zastosowanie: Haldrup N., Nielsen F. S., Nielsen A.O., A vector autoregressive model for electricity prices subject to long memory and regime switching, Energy Economics 32 (2010,) modelowanie i prognozowanie zmian cen spot na obszarze funkcjonowania giełd Nord Pool Janczura J., Weron R., An empirical comparison of alternate regime-switching models for electricity spot prices, Energy Economics 32 (2010), wykorzystanie modeli regresji przełą z ikowej do modelowania cen energii elektrycznej na europejskiej i angielskiej giełdzie energii Zawada M., Włodar zyk A., Przełą z ikowe modele Markowa dla cen energii elektrycznej na giełdzie energii w Polsce, W: Dynamiczne Modele Ekonometryczne. red. nauk. Zygmunt )ieliński. Wyd. Uniwersytetu Mikołaja Kopernika, Toruń 2007 badania zmian cen spot energii elektrycznej na Towarowej Giełdzie Energii w Polsce

15 Dekompozycja widmowa (analiza spektralna) analiza spektralna szeregu czasowego opisują ego zapotrzebowanie na moc (odczyt co 30 minut z lat co daje obserwacji) dla jednego z regionów połud iowej Polski, wybór do opisu zjawiska zaledwie 16 składow h harmonicznych z zestawu 8760 ożliw h dał ożliwość w jaś ie ia badanego zjawiska w 95%. Zawada M., Modelowanie i prognozowanie zapotrzebowania na e ergię elektry z ą w aspekcie rozwoju rynku energii elektrycznej w Polsce, Wydawnictwo WSZiM w Sosnowcu, Sosnowiec 2002

16 Sztuczne sieci neuronowe (modele ate at z e, które swoje wzor e w wodzą z iologii i o serwa ji ludzkich komórek nerwowych) Zastosowanie: Mandal P., Senjyu T., Funabashi T., Neural networks approach to forecast several hour ahead electricity prices and loads in deregulated market, Energy Conversion and Management 47 (2006), odelowa ie i prog ozowa ie e e ergii elektr z ej i wolu e u sprzedaż a rynku australijskim Pao H.T., Forecasting electricity market pricing using artificial neural networks, Energy Conversion & Management 48 (2007), prognozowanie krótkoterminowe cen na europejskiej giełdzie energii w Niemczech Jorjeta G. J., Neural network model ensembles for building-level electricity load forecasts, Energy and Buildings Volume 84 (2014), prog ozowa ie krótkoter i ow dzień do przodu zapotrze owa ia a e ergię elektr z ą a pozio ie pojed zego ud ku Łyp J., Prognozowanie cen energii na rynku ila sują y z uży ie sztucznych sieci neuronowych, w: Prognozowanie w elektroenergetyce, Wydawnictwo Politechniki Często howskiej, Często howa 2004, s prog ozowa iu e e ergii a r ku ila sują w Pols e

17 Modele ARCH (GARCH,, IGARCH, F-GARCH, TARCH, APARCH, NARCH, AARCH) modele przeniesione z rynków finansowych na grunt energetyki, z ajdują szerokie zastosowanie w modelowaniu i prognozowaniu popytu na e ergię elektr z ą oraz cen tej energii (szczególnie na rynku giełdow. Koopman, S.J., Ooms, M., Carnero, M.A., Periodic seasonal Reg- ARFIMA-GARCH models for daily electricity spot prices, Journal of the American Statistical Association 102 (2007), Yudong W., Chongfeng W., Forecasting energy market volatility using GARCH models: Can multivariate models beat univariate models? Energy Economics, Volume 34, Issue 6 (2012), Zawada M., Włodar zyk A., Analiza cen spot energii elektrycznej. Przegląd wybranych modeli szeregów czasowych., Energetyka 7 (2008), Aloui Ch., Mabrouk S., Value-at-risk estimations of energy commodities via long-memory, asymmetry and fat-tailed GARCH models, Energy Policy 38 (2010),

18 Klasyczne ekonometryczne modele przyczynowo-skutkowe oparte a poszukiwa iu związków iędz zuż ie e ergii a wskaź ika i makroekonomicznymi (demograficznymi, technicznymi, pogodowymi), takimi jak: produkt krajowy brutto i jego struktura, liczba lud oś i, długość sieci przes łow h i dystrybucyjnych, struktura zatrudnienia, postęp techniczny, ceny oś ików energii elektrycznej i ceny alternatywnych oś ików energii, emisja CO2, temperatura powietrza, prędkość wiatru, zachmurzenie, opady itp.

19 Pardo A., Meneua V., Valor E., Temperature and seasonality influences on Spanish electricity load, Energy Economics 24 (2002), Mohamed Z., Bodger P., Forecasting electricity consumption in New Zealand using economic and demographic variables, Energy 30 (2005), Bessec M., Fouquau J., The non-linear between electricity consumption and temperature in Europe: A threshold approach, Energy Economics 30 (2008), Goghan A., Modeling of energy consumption based on economic and demographic factors: The case of Turkey with projections, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Volume 35 (2014), July 2014, Pages Zawada M., Włodar z k A., : The Use of Weather Variables in the Modeling of Demand for Electricity in One of the Regions in the Southern Poland, Dynamic Econometric Models Vol.9/2009, Toruń 2009, s

20 Ekonomiczne modele rynku energii model WILMAR (Wind Power Integration in Liberalised Electricity Markets) Model COMPETES (COmprehensive Market Power in Electricity Transmission and Energy Simulator) EMELIE (The Electricity Market Liberalisation in Europe) Model SFE (Supply Function Equilibra) EPC-MACRO AURORAxmp EMCAS PLEXOS GTMax UPLAN WASP MAED

21 Logika rozmyta Lau H.C.W., A fuzzy logic approach to forecast energy consumption change in a manufacturing system, Expert Systems with Applications, Volume 34, Issue 3, (2008), Podejś ie logiki rozmytej do prognozowania zuż ia energii w procesach produkcyjnych Kucukali S., Baris K., Turkey's short-term gross annual electricity demand forecast by fuzzy logic approach, Energy Policy (2010), Krótkoterminowe zapotrzebowanie na e ergię elektr z ą dla Turcji przy uję iu aspektów ekonomicznych i politycznych Arciniegas Al., Arciniegas Rueda IE., Forecasting short-term power prices in the Ontario Electricity Market (OEM) with a fuzzy logic based inference system, Utilities Policy, Volume 16, Issue 1,(2008), Prognozowanie ceny szczytowej dzień do przodu) na rynku Ontario w Kanadzie

22 I e owe? arzędzia prog osty z e modele hybrydowe modele skoku-dyfuzji data mining (MARS -Multivariate Adaptive Regression Splines, algorytm lasów losowych, algorytmy genetyczne odele korekt łęde modele przestrzeni stanów

23 Wnioski: Zaproponowana klasyfikacja modeli arzędzi wykorzystywanych w procesie tworzenia prognoz wykorzystywanych w energetyce zapewne nie w zerpują omawianego tematu Wykorzystywane w energetyce modele ulegają modyfikacjom w zależ oś i od posiadanego zbioru danych, celu konstrukcji prognoz, rozwoju systemów obliczeniowych oraz zmian na rynku energii (np. powiąza ie z o hro ą środowiska, poszukiwanie nowych źródeł energii, działal ość giełd energii) Często proste modele matematyczne dają prognozy porównywalne (co do łędów do tych uzyskiwanych z modeli bardzo złożo h

WYKORZYSTANIE SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH DO PROGNOZOWANIA CEN NA GIEŁDZIE ENERGII

WYKORZYSTANIE SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH DO PROGNOZOWANIA CEN NA GIEŁDZIE ENERGII WYKORZYSTANIE SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH DO PROGNOZOWANIA CEN NA GIEŁDZIE ENERGII Autor: Katarzyna Halicka ( Rynek Energii nr 1/2010) Słowa kluczowe: giełda energii, prognozowanie cen energii elektrycznej,

Bardziej szczegółowo

Wpływ czynników atmosferycznych na zmienność zużycia energii elektrycznej Influence of Weather on the Variability of the Electricity Consumption

Wpływ czynników atmosferycznych na zmienność zużycia energii elektrycznej Influence of Weather on the Variability of the Electricity Consumption Wpływ czynników atmosferycznych na zmienność zużycia energii elektrycznej Influence of Weather on the Variability of the Electricity Consumption Wojciech Zalewski Politechnika Białostocka, Wydział Zarządzania,

Bardziej szczegółowo

TEMAT: Koncepcja budowy Platformy Edukacyjnej Prosument z wykorzystaniem oprogramowania Pakiet dla Efektywności Energetycznej. Gliwice, 27 maja 2014

TEMAT: Koncepcja budowy Platformy Edukacyjnej Prosument z wykorzystaniem oprogramowania Pakiet dla Efektywności Energetycznej. Gliwice, 27 maja 2014 C EP Centrum Energetyki Prosumenckiej Politechnika Śląska W dział Elektryczny Klaster 3x20 TEMAT: Koncepcja budowy Platformy Edukacyjnej Prosument z wykorzystaniem oprogramowania Pakiet dla Efektywności

Bardziej szczegółowo

DRZEWA REGRESYJNE I LASY LOSOWE JAKO

DRZEWA REGRESYJNE I LASY LOSOWE JAKO DRZEWA REGRESYJNE I LASY LOSOWE JAKO NARZĘDZIA PREDYKCJI SZEREGÓW CZASOWYCH Z WAHANIAMI SEZONOWYMI Grzegorz Dudek Instytut Informatyki Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska www.gdudek.el.pcz.pl

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie ceny energii na TGE SA analiza empiryczna

Prognozowanie ceny energii na TGE SA analiza empiryczna Anna Góra * Krystyna Strzała ** Prognozowanie ceny energii na TGE SA analiza empiryczna Wstęp Rozwój konkurencyjnego rynku energii przyczynił się do utworzenia giełd energii elektrycznej, a także do poszukiwania

Bardziej szczegółowo

Eliza Khemissi, doctor of Economics

Eliza Khemissi, doctor of Economics Eliza Khemissi, doctor of Economics https://www.researchgate.net/profile/eliza_khemissi Publication Highlights Thesis Eliza Khemissi: Wybór najlepszych prognostycznych modeli zmienności za pomocą testów

Bardziej szczegółowo

SKUTECZNOŚĆ PROGNOZOWANIA W ZARZĄDZANIU TRANSAKCJAMI NA GIEŁDZIE ENERGII

SKUTECZNOŚĆ PROGNOZOWANIA W ZARZĄDZANIU TRANSAKCJAMI NA GIEŁDZIE ENERGII UNIWERSYTET WARSZAWSKI WYDZIAŁ ZARZĄDZANIA mgr inż. Katarzyna Halicka Autoreferat rozprawy doktorskiej na temat: SKUTECZNOŚĆ PROGNOZOWANIA W ZARZĄDZANIU TRANSAKCJAMI NA GIEŁDZIE ENERGII Promotor: prof.

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE POLSKIEJ GOSPODARKI Z PAKIETEM R Michał Rubaszek

MODELOWANIE POLSKIEJ GOSPODARKI Z PAKIETEM R Michał Rubaszek Tytuł: Autor: MODELOWANIE POLSKIEJ GOSPODARKI Z PAKIETEM R Michał Rubaszek Wstęp Książka "Modelowanie polskiej gospodarki z pakietem R" powstała na bazie materiałów, które wykorzystywałem przez ostatnie

Bardziej szczegółowo

Analiza doboru zmiennych w zadaniu prognozowania ultrakrótkoterminowego produkcji energii elektrycznej w systemach fotowoltaicznych

Analiza doboru zmiennych w zadaniu prognozowania ultrakrótkoterminowego produkcji energii elektrycznej w systemach fotowoltaicznych Paweł PIOTROWSKI Politechnika Warszawska, Instytut Elektroenergetyki Analiza doboru zmiennych w zadaniu prognozowania ultrakrótkoterminowego produkcji energii elektrycznej w systemach fotowoltaicznych

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA OD PODSTAW Z SYSTEMEM SAS. wersja 9.2 i 9.3. Szkoła Główna Handlowa w Warszawie

STATYSTYKA OD PODSTAW Z SYSTEMEM SAS. wersja 9.2 i 9.3. Szkoła Główna Handlowa w Warszawie STATYSTYKA OD PODSTAW Z SYSTEMEM SAS wersja 9.2 i 9.3 Szkoła Główna Handlowa w Warszawie Spis treści Wprowadzenie... 6 1. Podstawowe informacje o systemie SAS... 9 1.1. Informacje ogólne... 9 1.2. Analityka...

Bardziej szczegółowo

KRÓTKOOKRESOWE PROGNOZOWANIE CENY EKSPORTOWEJ WĘGLA ROSYJSKIEGO W PORTACH BAŁTYCKICH. Sławomir Śmiech, Monika Papież

KRÓTKOOKRESOWE PROGNOZOWANIE CENY EKSPORTOWEJ WĘGLA ROSYJSKIEGO W PORTACH BAŁTYCKICH. Sławomir Śmiech, Monika Papież KRÓTKOOKRESOWE PROGNOZOWANIE CENY EKSPORTOWEJ WĘGLA ROSYJSKIEGO W PORTACH BAŁTYCKICH Sławomir Śmiech, Monika Papież email: smiechs@uek.krakow.pl papiezm@uek.krakow.pl Plan prezentacji Wprowadzenie Ceny

Bardziej szczegółowo

WPŁYW SYSTEMU WSPARCIA NA OPŁACALNOŚĆ FOTOWOLTAICZNYCH ŹRÓDEŁ PROSUMENCKICH

WPŁYW SYSTEMU WSPARCIA NA OPŁACALNOŚĆ FOTOWOLTAICZNYCH ŹRÓDEŁ PROSUMENCKICH WPŁYW SYSTEMU WSPARCIA NA OPŁACALNOŚĆ FOTOWOLTAICZNYCH ŹRÓDEŁ PROSUMENCKICH PROF. DR HAB. INŻ. PIOTR KACEJKO K AT E D R A S I ECI E L E KTRYC Z N YC H I Z A B EZ P I ECZEŃ; W Y D Z I A Ł E L E KTROT ECHN

Bardziej szczegółowo

Elektroenergetyczne sieci rozdzielcze SIECI 2004 V Konferencja Naukowo-Techniczna

Elektroenergetyczne sieci rozdzielcze SIECI 2004 V Konferencja Naukowo-Techniczna Elektroenergetyczne sieci rozdzielcze SIECI 2004 V Konferencja Naukowo-Techniczna Politechnika Wrocławska Instytut Energoelektryki Adam LICHOTA Akademia Górniczo Hutnicza, Wydział Zarządzania, Katedra

Bardziej szczegółowo

Probabilistyczne prognozowanie hurtowych cen energii elektrycznej

Probabilistyczne prognozowanie hurtowych cen energii elektrycznej Probabilistyczne prognozowanie hurtowych cen energii elektrycznej Rafał Weron Katedra Badań Operacyjnych, Finansów i Zastosowań Informatyki Politechnika Wrocławska (PWr) Rafał Weron (PWr) Prognozowanie

Bardziej szczegółowo

Modelowanie i prognozowanie cen surowców energetycznych. Monika Papie Sławomir Âmiech

Modelowanie i prognozowanie cen surowców energetycznych. Monika Papie Sławomir Âmiech Modelowanie i prognozowanie cen surowców energetycznych Monika Papie Sławomir Âmiech Modelowanie i prognozowanie cen surowców energetycznych Autorzy: Monika Papie wst p*, rozdziały: 2, 3.5, 4; 5, 7, zakoƒczenie*

Bardziej szczegółowo

WYKORZYSTANIE MODELI TAKAGI SUGENO DO KRÓTKOTERMINOWEGO PROGNOZOWANIA ZAPOTRZEBOWANIA NA ENERGIĘ ELEKTRYCZNĄ ODBIORCÓW WIEJSKICH

WYKORZYSTANIE MODELI TAKAGI SUGENO DO KRÓTKOTERMINOWEGO PROGNOZOWANIA ZAPOTRZEBOWANIA NA ENERGIĘ ELEKTRYCZNĄ ODBIORCÓW WIEJSKICH Inżynieria Rolnicza 1(110)/2009 WYKORZYSTANIE MODELI TAKAGI SUGENO DO KRÓTKOTERMINOWEGO PROGNOZOWANIA ZAPOTRZEBOWANIA NA ENERGIĘ ELEKTRYCZNĄ ODBIORCÓW WIEJSKICH Małgorzata Trojanowska Katedra Energetyki

Bardziej szczegółowo

2.4 Plan studiów na kierunku Technologie energetyki odnawialnej I-go stopnia

2.4 Plan studiów na kierunku Technologie energetyki odnawialnej I-go stopnia .4 Plan studiów na kierunku Technologie energetyki odnawialnej I-go stopnia PLAN STUDIÓW STACJONARNYCH I-go STOPNIA (inżynierskich) NA WYDZIALE ELEKTROTECHNIKI, AUTOMATYKI I INFORMATYKI na kierunku Technologie

Bardziej szczegółowo

Statystyczna analiza zmienności obciążeń w sieciach rozdzielczych Statistical Analysis of the Load Variability in Distribution Network

Statystyczna analiza zmienności obciążeń w sieciach rozdzielczych Statistical Analysis of the Load Variability in Distribution Network Statystyczna analiza zmienności obciążeń w sieciach rozdzielczych Statistical Analysis of the Load Variability in Distribution Network Wojciech Zalewski Politechnika Białostocka, Wydział Zarządzania, Katedra

Bardziej szczegółowo

Metody monitorowania poprawy efektywności energetycznej w organizacji; monitorowanie, modelowanie i prognozowanie. Marcin Trojnacki 2015-03-10 Kraków

Metody monitorowania poprawy efektywności energetycznej w organizacji; monitorowanie, modelowanie i prognozowanie. Marcin Trojnacki 2015-03-10 Kraków Metody monitorowania poprawy efektywności energetycznej w organizacji; monitorowanie, modelowanie i prognozowanie. Marcin Trojnacki 2015-03-10 Kraków O EnMS Polska EnMS Polska - oficjalny partner Axpo

Bardziej szczegółowo

WYKORZYSTANIE SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH W PROGNOZOWANIU

WYKORZYSTANIE SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH W PROGNOZOWANIU WYKORZYSTANIE SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH W PROGNOZOWANIU THE USE OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN FORECASTING Konrad BAJDA, Sebastian PIRÓG Resume Artykuł opisuje wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania

Zastosowanie sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania Zastosowanie sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania Problem NP Problem NP (niedeterministycznie wielomianowy, ang. nondeterministic polynomial) to problem decyzyjny, dla którego rozwiązanie

Bardziej szczegółowo

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE Uniwersytet Mikołaja Kopernika Wydział Nauk Ekonomicznych i Zarządzania Katedra Ekonometrii i Statystyki DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE Redaktor naukowy Zygmunt Zieliński TORUŃ 2007 Spis treści Wstęp

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie dobowej produkcji energii elektrycznej przez turbinę wiatrową z horyzontem 1 doby

Prognozowanie dobowej produkcji energii elektrycznej przez turbinę wiatrową z horyzontem 1 doby Dariusz BACZYŃSKI, Paweł PIOTROWSKI Politechnika Warszawska, Instytut Elektroenergetyki Prognozowanie dobowej produkcji energii elektrycznej przez turbinę wiatrową z horyzontem 1 doby Streszczenie. W tekście

Bardziej szczegółowo

Wykorzystanie metod wygładzania wykładniczego do prognozowania kursu sprzedaży EUR

Wykorzystanie metod wygładzania wykładniczego do prognozowania kursu sprzedaży EUR Wykorzystanie metod wygładzania wykładniczego do prognozowania kursu sprzedaży EUR Katarzyna Halicka Politechnika Białostocka, Wydział Zarządzania, Katedra Informatyki Gospodarczej i Logistyki, e-mail:

Bardziej szczegółowo

Michał Tryuk Wiceprezes Zarządu TGE S.A. Warszawa, 23 września 2014 r.

Michał Tryuk Wiceprezes Zarządu TGE S.A. Warszawa, 23 września 2014 r. Michał Tryuk Wiceprezes Zarządu TGE S.A. Warszawa, 23 września 2014 r. Towarowa Giełda Energii TGE powstała pod koniec 1999 roku z inicjatywy Ministra Skarbu Państwa jako niezbędny element liberalizacji

Bardziej szczegółowo

Wykorzystanie Systemu Informacji Geograficznej (GIS) do wspo aga ia zarządza ia utrzy a ie ru hu a przykładzie przedsię iorstw ra ży spożyw zej

Wykorzystanie Systemu Informacji Geograficznej (GIS) do wspo aga ia zarządza ia utrzy a ie ru hu a przykładzie przedsię iorstw ra ży spożyw zej Wykorzystanie Systemu Informacji Geograficznej (GIS) do wspo aga ia zarządza ia utrzy a ie ru hu a przykładzie przedsię iorstw ra ży spożyw zej Dr i ż. Mar i Dą rowski Politechnika Śląska Wydział Orga

Bardziej szczegółowo

Wielokryterialny model optymalizacji zabezpieczenia zapotrzebowania odbiorcy na energię elektryczną

Wielokryterialny model optymalizacji zabezpieczenia zapotrzebowania odbiorcy na energię elektryczną Wielokryterialny model optymalizacji zabezpieczenia zapotrzebowania odbiorcy na energię elektryczną Dominik Kudyba KATEDRA BADAŃ OPERACYJNYCH UNIWERSYTET EKONOMICZNY W KATOWICACH PLAN Wstęp Definicje podstawowych

Bardziej szczegółowo

WYKORZYSTANIE MODELI AUTOREGRESJI DO PROGNOZOWANIA SZEREGU CZASOWEGO ZWIĄZANEGO ZE SPRZEDAŻĄ ASORTYMENTU HUTNICZEGO

WYKORZYSTANIE MODELI AUTOREGRESJI DO PROGNOZOWANIA SZEREGU CZASOWEGO ZWIĄZANEGO ZE SPRZEDAŻĄ ASORTYMENTU HUTNICZEGO 5/18 ARCHIWUM ODLEWNICTWA Rok 2006, Rocznik 6, Nr 18 (1/2) ARCHIVES OF FOUNDRY Year 2006, Volume 6, N o 18 (1/2) PAN Katowice PL ISSN 1642-5308 WYKORZYSTANIE MODELI AUTOREGRESJI DO PROGNOZOWANIA SZEREGU

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE METOD EKONOMETRYCZNYCH NA KONKURENCYJNYCH RYNKACH ENERGII ELEKTRYCZNEJ

ZASTOSOWANIE METOD EKONOMETRYCZNYCH NA KONKURENCYJNYCH RYNKACH ENERGII ELEKTRYCZNEJ METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XI/2, 2010, str. 181 190 ZASTOSOWANIE METOD EKONOMETRYCZNYCH NA KONKURENCYJNYCH RYNKACH ENERGII ELEKTRYCZNEJ Marek Kwas Instytut Ekonometrii, Szkoła Główna

Bardziej szczegółowo

Modelowanie zu ycia odlewów w Polsce. Modelling casting demand in Poland

Modelowanie zu ycia odlewów w Polsce. Modelling casting demand in Poland Modelowanie zu ycia odlewów w Polsce Adam STAWOWY Wydzia³ Zarz¹dzania, Akademia Górniczo-Hutnicza, Kraków, Polska 30-067 Kraków, ul. Gramatyka 10 Modelling casting demand in Poland Adam STAWOWY Faculty

Bardziej szczegółowo

informatyka Ekonomiczna

informatyka Ekonomiczna Dziedziny badań naukowych: ekonometria teoretyczna i empiryczna, historia gospodarcza i informatyka Ekonomiczna Przynależność do organizacji i stowarzyszeń naukowych: Członek Polskiego Towarzystwa Ekonomicznego

Bardziej szczegółowo

Ramy prawne oraz dokumenty strategiczne stosowania magazynów energii w Polsce

Ramy prawne oraz dokumenty strategiczne stosowania magazynów energii w Polsce 1. Międzynarodowy Kongres: Magazynowanie Energii w Polsce Ramy prawne oraz dokumenty strategiczne stosowania magazynów energii w Polsce dr Christian Schnell, partner, radca prawny, Rechtsanwalt, SOLIVAN

Bardziej szczegółowo

WPŁYW WSTĘPNEGO PRZETWARZANIA DANYCH NA JAKOŚĆ KRÓTKOTERMINOWYCH PROGNOZ ZAPOTRZEBOWANIA NA ENERGIĘ ELEKTRYCZNĄ

WPŁYW WSTĘPNEGO PRZETWARZANIA DANYCH NA JAKOŚĆ KRÓTKOTERMINOWYCH PROGNOZ ZAPOTRZEBOWANIA NA ENERGIĘ ELEKTRYCZNĄ I N Ż YNIERIA R OLNICZA A GRICULTURAL E NGINEERING 213: Z. 3(145) T.1 S. 291-299 ISSN 1429-7264 Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej http://www.ptir.org WPŁYW WSTĘPNEGO PRZETWARZANIA DANYCH NA JAKOŚĆ

Bardziej szczegółowo

Prognoza wzrostu cen energii elektrycznej i ciepła dla gospodarstw domowych i przedsiębiorstw w województwie mazowieckim

Prognoza wzrostu cen energii elektrycznej i ciepła dla gospodarstw domowych i przedsiębiorstw w województwie mazowieckim Prognoza wzrostu cen energii elektrycznej i ciepła dla gospodarstw domowych i przedsiębiorstw w województwie mazowieckim Spis treści 1. Kontekst prognozy. Dotychczasowy dorobek nauki.... 3 2. Przegląd

Bardziej szczegółowo

W PROGNOZOWANIU ZAPOTRZEBOWANIA

W PROGNOZOWANIU ZAPOTRZEBOWANIA ANALIZA RYZYKA NA GAZ ZIEMNY W PROGNOZOWANIU ZAPOTRZEBOWANIA Autorzy: Jolanta Szoplik, Michał Oszczyk ("Rynek Energii" - czerwiec 215) Słowa kluczowe: prognozowanie zapotrzebowania na gaz, ryzyko prognozy,

Bardziej szczegółowo

Ekonometria_FIRJK Arkusz1

Ekonometria_FIRJK Arkusz1 Rok akademicki: Grupa przedmiotów Numer katalogowy: Nazwa przedmiotu 1) : łumaczenie nazwy na jęz. angielski 3) : Kierunek studiów 4) : Ekonometria Econometrics Ekonomia ECS 2) Koordynator przedmiotu 5)

Bardziej szczegółowo

Egzamin / zaliczenie na ocenę*

Egzamin / zaliczenie na ocenę* Zał. nr do ZW /01 WYDZIAŁ / STUDIUM KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim Identyfikacja systemów Nazwa w języku angielskim System identification Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Inżynieria Systemów

Bardziej szczegółowo

WYKORZYSTANIE WYKŁADNIKA HURSTA DO PRZEWIDYWANIA NIESTABILNOŚCI GENERACJI WIATROWEJ

WYKORZYSTANIE WYKŁADNIKA HURSTA DO PRZEWIDYWANIA NIESTABILNOŚCI GENERACJI WIATROWEJ WYKORZYSTANIE WYKŁADNIKA HURSTA DO PRZEWIDYWANIA NIESTABILNOŚCI GENERACJI WIATROWEJ Autorzy: Tomasz Popławski, Piotr Szeląg ( Rynek Energii październik 2014) Słowa kluczowe: prognozowanie, wykładnik Hursta,

Bardziej szczegółowo

ANALIZA KOINTEGRACJI STÓP PROCENTOWYCH W POLSCE

ANALIZA KOINTEGRACJI STÓP PROCENTOWYCH W POLSCE Aneta KŁODZIŃSKA ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU EKONOMII I ZARZĄDZANIA ANALIZA KOINTEGRACJI STÓP PROCENTOWYCH W POLSCE Zarys treści: Celem artykułu jest określenie czy między stopami procentowymi w Polsce występuje

Bardziej szczegółowo

Politechnika Śląska Wydział Elektryczny Energetyka. Kierunek: Energetyka Prosumencka Przedmiot: Energetyka Prowadzą : prof. dr ha. I ż.

Politechnika Śląska Wydział Elektryczny Energetyka. Kierunek: Energetyka Prosumencka Przedmiot: Energetyka Prowadzą : prof. dr ha. I ż. Konwersatorium Inteligentna Energetyka Politechnika Śląska Wydział Elektryczny Energetyka Kierunek: Energetyka Prosumencka Przedmiot: Energetyka Prowadzą : prof. dr ha. I ż. Ja Pop z k Data: 27/01/2015

Bardziej szczegółowo

Wybierz 1 z 10 zadań w Konkursie Modelowanie Rynku Energii - II edycja o Nagrodę Prezesa ENEA SA

Wybierz 1 z 10 zadań w Konkursie Modelowanie Rynku Energii - II edycja o Nagrodę Prezesa ENEA SA Zadanie nr 1 Zadanie nr 2 Zadanie nr 3 Zadanie nr 4 Zadanie nr 5 Zadanie nr 6 Zadanie nr 7 Zadanie nr 8 Wybierz 1 z 10 zadań w Konkursie Modelowanie Rynku Energii - II edycja o Nagrodę Prezesa SA Model

Bardziej szczegółowo

DEKOMPOZYCJA CEN NA TOWAROWEJ GIEŁDZIE ENERGII I JEJ WPŁYW NA DOKŁADNOŚCI PREDYKCJI

DEKOMPOZYCJA CEN NA TOWAROWEJ GIEŁDZIE ENERGII I JEJ WPŁYW NA DOKŁADNOŚCI PREDYKCJI DEKOMPOZYCJA CEN NA TOWAROWEJ GIEŁDZIE ENERGII I JEJ WPŁYW NA DOKŁADNOŚCI PREDYKCJI Autorzy: Michał Kolcun, Beata Rusek ( Rynek Energii nr 2/2012) Słowa kluczowe: Towarowa Giełda Energii, modelowanie,

Bardziej szczegółowo

KONWERGENCJA ELEKTROENERGETYKI I GAZOWNICTWA vs INTELIGENTNE SIECI ENERGETYCZNE WALDEMAR KAMRAT POLITECHNIKA GDAŃSKA

KONWERGENCJA ELEKTROENERGETYKI I GAZOWNICTWA vs INTELIGENTNE SIECI ENERGETYCZNE WALDEMAR KAMRAT POLITECHNIKA GDAŃSKA KONWERGENCJA ELEKTROENERGETYKI I GAZOWNICTWA vs INTELIGENTNE SIECI ENERGETYCZNE WALDEMAR KAMRAT POLITECHNIKA GDAŃSKA SYMPOZJUM NAUKOWO-TECHNICZNE Sulechów 2012 Kluczowe wyzwania rozwoju elektroenergetyki

Bardziej szczegółowo

Wybór specjalności na studiach: stacjonarnych 1 stopnia. Elektroenergetyka prowadzi: Instytut Elektroenergetyki

Wybór specjalności na studiach: stacjonarnych 1 stopnia. Elektroenergetyka prowadzi: Instytut Elektroenergetyki Wybór specjalności na studiach: stacjonarnych 1 stopnia Elektroenergetyka prowadzi: Instytut Elektroenergetyki Specjalności Automatyka i metrologia Elektroenergetyka Przetworniki elektromechaniczne 2 Program

Bardziej szczegółowo

51 Informacja przeznaczona wyłącznie na użytek wewnętrzny PG

51 Informacja przeznaczona wyłącznie na użytek wewnętrzny PG 51 DO 2020 DO 2050 Obniżenie emisji CO2 (w stosunku do roku bazowego 1990) Obniżenie pierwotnego zużycia energii (w stosunku do roku bazowego 2008) Obniżenie zużycia energii elektrycznej (w stosunku do

Bardziej szczegółowo

Zintegrowanego Systemu

Zintegrowanego Systemu Zintegrowany System Informacji o Zlewni - CRIS Dane meteorologiczne dla Zintegrowanego Systemu Informacji o Zlewni CRIS dr Czesław Kliś Instytut Ekologii Terenów Uprzemysłowionych w Katowicach Projekt

Bardziej szczegółowo

WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI

WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI 1 WYDZIAŁ MATEMATYKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim ANALIZA SZEREGÓW CZASOWYCH Nazwa w języku angielskim ANALYSIS OF TIME SERIES Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Matematyka Specjalność (jeśli

Bardziej szczegółowo

WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI

WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI 1 Zał. nr 4 do ZW WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim ANALIZA SZEREGÓW CZASOWYCH Nazwa w języku angielskim ANALYSIS OF TIME SERIES Kierunek studiów (jeśli dotyczy):

Bardziej szczegółowo

Anna Szmit Wydział Organizacji i Zarządzania, Politechnika Łódzka

Anna Szmit Wydział Organizacji i Zarządzania, Politechnika Łódzka PROGNOZOWANIE ZAPOTRZEBOWANIA NA ENERGIĘ ELEKTRYCZNĄ. STUDIUM EMPIRYCZNE DLA REGIONU ŁÓDZKIEGO Anna Szmit Wydział Organizacji i Zarządzania, Politechnika Łódzka 1 WPROWADZENIE Prognozowanie należy do narzędzi,

Bardziej szczegółowo

EKONOMIA XL NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZYT 391 TORUŃ Joanna Górka WŁASNOŚCI PROGNOSTYCZNE MODELI KLASY RCA *

EKONOMIA XL NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZYT 391 TORUŃ Joanna Górka WŁASNOŚCI PROGNOSTYCZNE MODELI KLASY RCA * ACTA UNIVERSITATIS NICOLAI COPERNICI EKONOMIA XL NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZYT 391 TORUŃ 2009 Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu Katedra Ekonometrii i Statystyki Joanna Górka WŁASNOŚCI PROGNOSTYCZNE

Bardziej szczegółowo

Projekt ElGrid a CO2. Krzysztof Kołodziejczyk Doradca Zarządu ds. sektora Utility

Projekt ElGrid a CO2. Krzysztof Kołodziejczyk Doradca Zarządu ds. sektora Utility Projekt ElGrid a CO2 Krzysztof Kołodziejczyk Doradca Zarządu ds. sektora Utility Energetyczna sieć przyszłości, a może teraźniejszości? Wycinki z prasy listopadowej powstanie Krajowa Platforma Inteligentnych

Bardziej szczegółowo

Nowoczesne technologie w dziedzinie fotowoltaiki. A. Zaremba I stytut Elektrote h iki Prze ysłowej, Wydział Elektry z y, Polite h ika Często howska

Nowoczesne technologie w dziedzinie fotowoltaiki. A. Zaremba I stytut Elektrote h iki Prze ysłowej, Wydział Elektry z y, Polite h ika Często howska Nowoczesne technologie w dziedzinie fotowoltaiki A. Zaremba I stytut Elektrote h iki Prze ysłowej, Wydział Elektry z y, Polite h ika Często howska Światowe zaso y e ergii Sposoby wykorzystania energii

Bardziej szczegółowo

Obrona rozprawy doktorskiej Neuro-genetyczny system komputerowy do prognozowania zmiany indeksu giełdowego

Obrona rozprawy doktorskiej Neuro-genetyczny system komputerowy do prognozowania zmiany indeksu giełdowego IBS PAN, Warszawa 9 kwietnia 2008 Obrona rozprawy doktorskiej Neuro-genetyczny system komputerowy do prognozowania zmiany indeksu giełdowego mgr inż. Marcin Jaruszewicz promotor: dr hab. inż. Jacek Mańdziuk,

Bardziej szczegółowo

Towarowa Giełda Energii obroty, pozycja na tle rynków europejskich. Lipiec 2014 r.

Towarowa Giełda Energii obroty, pozycja na tle rynków europejskich. Lipiec 2014 r. Towarowa Giełda Energii obroty, pozycja na tle rynków europejskich Lipiec 2014 r. Agenda TGE kim jesteśmy? TGE o nas Struktura przychodów Grupy GPW w 2013 r. Roczne przychody ze sprzedaży TGE Grupa TGE

Bardziej szczegółowo

Ścieżka rozwoju polskiej gospodarki w latach gospodarki w latach W tym celu wykorzystana zostanie metoda diagramowa,

Ścieżka rozwoju polskiej gospodarki w latach gospodarki w latach W tym celu wykorzystana zostanie metoda diagramowa, Barbara Batóg, Jacek Batóg Uniwersytet Szczeciński Ścieżka rozwoju polskiej gospodarki w latach - W artykule podjęta zostanie próba analizy, diagnozy i prognozy rozwoju polskiej gospodarki w latach -.

Bardziej szczegółowo

KRÓTKOTERMINOWE PROGNOZOWANIE PRODUKCJI ENERGII ELEKTRYCZNEJ W SYSTEMACH FOTOWOLTAICZNYCH

KRÓTKOTERMINOWE PROGNOZOWANIE PRODUKCJI ENERGII ELEKTRYCZNEJ W SYSTEMACH FOTOWOLTAICZNYCH KRÓTKOTERMINOWE PROGNOZOWANIE PRODUKJI ENERGII ELEKTRYZNEJ W SYSTEMAH FOTOWOLTAIZNYH Autorzy: Jacek Wasilewski, Dariusz Baczyński ( Rynek Energii październik 2) Słowa kluczowe: prognozowanie produkcji

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2)

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2) Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2) Ewa Wołoszko Praca pisana pod kierunkiem Pani dr hab. Małgorzaty Doman Plan tego wystąpienia Teoria Narzędzia

Bardziej szczegółowo

Reporting on dissemination activities carried out within the frame of the DESIRE project (WP8)

Reporting on dissemination activities carried out within the frame of the DESIRE project (WP8) Reporting on dissemination activities carried out within the frame of the DESIRE project (WP8) Name, Affiliation Krzysztof Wojdyga, Marcin Lec, Rafal Laskowski Warsaw University of technology E-mail krzysztof.wojdyga@is.pw.edu.pl

Bardziej szczegółowo

EDYTA MARCINKIEWICZ Politechnika Łódzka KRZYSZTOF KOMPA Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie

EDYTA MARCINKIEWICZ Politechnika Łódzka KRZYSZTOF KOMPA Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 768 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 63 2013 EDYTA MARCINKIEWICZ Politechnika Łódzka KRZYSZTOF KOMPA Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie

Bardziej szczegółowo

Bezpieczeństwo dostaw energii elektrycznej w horyzoncie długoterminowym

Bezpieczeństwo dostaw energii elektrycznej w horyzoncie długoterminowym Urząd Regulacji Energetyki Bezpieczeństwo dostaw energii elektrycznej w horyzoncie długoterminowym Adres: ul. Chłodna 64, 00-872 Warszawa e mail: ure@ure.gov.pl tel. (+48 22) 661 63 02, fax (+48 22) 661

Bardziej szczegółowo

Wypieranie CO 2 z obszaru energetyki WEK za pomocą technologii OZE/URE. Paweł Kucharczyk Pawel.Kucharczyk@polsl.pl. Gliwice, 28 czerwca 2011 r.

Wypieranie CO 2 z obszaru energetyki WEK za pomocą technologii OZE/URE. Paweł Kucharczyk Pawel.Kucharczyk@polsl.pl. Gliwice, 28 czerwca 2011 r. Politechnika Śląska Instytut Elektroenergetyki i Sterowania Układów Wypieranie CO 2 z obszaru energetyki WEK za pomocą technologii OZE/URE Paweł Kucharczyk Pawel.Kucharczyk@polsl.pl Gliwice, 28 czerwca

Bardziej szczegółowo

Marcin Błażejowski Wyższa Szkoła Bankowa w Toruniu

Marcin Błażejowski Wyższa Szkoła Bankowa w Toruniu DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 2007 w Toruniu Katedra Ekonometrii i Statystyki, Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu Wyższa Szkoła Bankowa w Toruniu

Bardziej szczegółowo

WYKAZ PUBLIKACJI I. Artykuły Ia. Opublikowane przed obroną doktorską

WYKAZ PUBLIKACJI I. Artykuły Ia. Opublikowane przed obroną doktorską Dr Marcin Pełka Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Wydział Ekonomii, Zarządzania i Turystyki Katedra Ekonometrii i Informatyki WYKAZ PUBLIKACJI I. Artykuły Ia. Opublikowane przed obroną doktorską 1.

Bardziej szczegółowo

Rynek energii. Podmioty rynku energii elektrycznej w Polsce

Rynek energii. Podmioty rynku energii elektrycznej w Polsce 4 Rynek energii Podmioty rynku energii elektrycznej w Polsce Energia elektryczna jako towar Jak każdy inny towar, energia elektryczna jest wytwarzana przez jej wytwórców, kupowana przez pośredników, a

Bardziej szczegółowo

METODYKA SZACOWANIA DŁUGOŚCI OKRESU PLANOWANIA Z ZASTOSOWANIEM TECHNIK EKSPLORACJI DANYCH METHODOLOGY OF TIME PERIOD ESTIMATION USING DATA MINING

METODYKA SZACOWANIA DŁUGOŚCI OKRESU PLANOWANIA Z ZASTOSOWANIEM TECHNIK EKSPLORACJI DANYCH METHODOLOGY OF TIME PERIOD ESTIMATION USING DATA MINING PAWEŁ WOJAKOWSKI METODYKA SZACOWANIA DŁUGOŚCI OKRESU PLANOWANIA Z ZASTOSOWANIEM TECHNIK EKSPLORACJI DANYCH METHODOLOGY OF TIME PERIOD ESTIMATION USING DATA MINING S t r e s z c z e n i e A b s t r a c

Bardziej szczegółowo

OPTYMALIZACJA PRODUKCJI ENERGII ELEKTRYCZNEJ I KOSZTÓW OGRZEWANIA MIASTA W OPARCIU O PROGNOZY KRÓTKOTERMINOWE

OPTYMALIZACJA PRODUKCJI ENERGII ELEKTRYCZNEJ I KOSZTÓW OGRZEWANIA MIASTA W OPARCIU O PROGNOZY KRÓTKOTERMINOWE ZESZYTY NAUKOWE WSOWL Nr 4 (166) 2012 OPTYMALIZACJA PRODUKCJI ENERGII ELEKTRYCZNEJ I KOSZTÓW OGRZEWANIA MIASTA W OPARCIU O PROGNOZY KRÓTKOTERMINOWE Artur WOŁKOWICZ Wydział Zarządzania Informatyki i Finansów,

Bardziej szczegółowo

Biblioteka Wydziału Elektrycznego Zachodniopomorskiego Uniwersytetu Technologicznego w Szczecinie NOWOŚCI WYDAWNICZE Maj 2015

Biblioteka Wydziału Elektrycznego Zachodniopomorskiego Uniwersytetu Technologicznego w Szczecinie NOWOŚCI WYDAWNICZE Maj 2015 Biblioteka Wydziału Elektrycznego Zachodniopomorskiego Uniwersytetu Technologicznego w Szczecinie NOWOŚCI WYDAWNICZE Maj 2015 Kontakt: tel.: (91) 449-52-20 e-mail: bibliotekawe@zut.edu.pl Autor: LAZAR

Bardziej szczegółowo

Energetyka rozproszona i OZE na rynku energii

Energetyka rozproszona i OZE na rynku energii Energetyka rozproszona i OZE na rynku energii Polska wersja referatu wygłoszonego w sesji specjalnej na konferencji European Energy Markets, EEM14, Kraków, 28-30 maja 2014 r. Wersja oryginalna dostępna

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR NNN FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR FF 2013

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR NNN FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR FF 2013 ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR NNN FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR FF 2013 Ryszard Węgrzyn Zastosowanie wybranych modeli zmienności w analizie ryzyka cen akcji Słowa kluczowe:...

Bardziej szczegółowo

WYKORZYSTANIE LINIOWYCH MODELI ROZMYTYCH DO PROGNOZOWANIA DOBOWEGO ZAPOTRZEBOWANIA ODBIORCÓW WIEJSKICH NA ENERGIĘ ELEKTRYCZNĄ

WYKORZYSTANIE LINIOWYCH MODELI ROZMYTYCH DO PROGNOZOWANIA DOBOWEGO ZAPOTRZEBOWANIA ODBIORCÓW WIEJSKICH NA ENERGIĘ ELEKTRYCZNĄ Problemy Inżynierii Rolniczej nr 4/2008 Małgorzata Trojanowska Katedra Energetyki Rolniczej Jerzy Małopolski Katedra Inżynierii Rolniczej i Informatyki Uniwersytet Rolniczy w Krakowie WYKORZYSTANIE LINIOWYCH

Bardziej szczegółowo

y = 1,2641x + 93,167 R 2 = 0,9716 2006 r. y = 1,2415x + 93,208 R 2 = 0,9937 2007 r. Ciepło sprzedane CO+CWU (GJ) y = 1,2829x + 85,676 R 2 = 0,9819

y = 1,2641x + 93,167 R 2 = 0,9716 2006 r. y = 1,2415x + 93,208 R 2 = 0,9937 2007 r. Ciepło sprzedane CO+CWU (GJ) y = 1,2829x + 85,676 R 2 = 0,9819 WPŁYW WIATRU NA ZUŻYCIE PALIW NA OGRZEWANIE BUDYNKÓW Autor: Józef Dopke ( Instal nr 3/2010) Słowa kluczowe: stopniodni grzania, temperatura bazowa, zużycie paliw, średnia temperatura powietrza, wzór Hitchin

Bardziej szczegółowo

Ocena zachowania rozmyto-losowego modelu prognostycznego rozkładu przestrzennego obciążeń elektroenergetycznych

Ocena zachowania rozmyto-losowego modelu prognostycznego rozkładu przestrzennego obciążeń elektroenergetycznych Jacek WASILEWSKI Politechnika Warszawska, Instytut Elektroenergetyki Ocena zachowania rozmyto-losowego modelu prognostycznego rozkładu przestrzennego obciążeń elektroenergetycznych Streszczenie. W artykule

Bardziej szczegółowo

Rynek energii The energy market. Elektrotechnika II stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)

Rynek energii The energy market. Elektrotechnika II stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2015/2016

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 761 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 761 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 76 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 60 03 RYSZARD WĘGRZYN ZASTOSOWANIE WYBRANYCH MODELI ZMIENNOŚCI W ANALIZIE RYZYKA CEN AKCJI Słowa kluczowe: ryzyko,

Bardziej szczegółowo

EKONOMETRYCZNA PROGNOZA ODPŁYWÓW Z BEZROBOCIA

EKONOMETRYCZNA PROGNOZA ODPŁYWÓW Z BEZROBOCIA EKONOMETRYCZNA PROGNOZA ODPŁYWÓW Z BEZROBOCIA W OPARCIU O KONCEPCJĘ FUNKCJI DOPASOWAŃ Adam Kowol 2 1. Sformułowanie zadania prognostycznego Celem niniejszej pracy jest próba prognozy kształtowania się

Bardziej szczegółowo

w ekonomii, finansach i towaroznawstwie

w ekonomii, finansach i towaroznawstwie w ekonomii, finansach i towaroznawstwie spotykane określenia: zgłębianie danych, eksploracyjna analiza danych, przekopywanie danych, męczenie danych proces wykrywania zależności w zbiorach danych poprzez

Bardziej szczegółowo

Sylabus. Zaawansowana analiza danych eksperymentalnych Advanced analysis of experimental data

Sylabus. Zaawansowana analiza danych eksperymentalnych Advanced analysis of experimental data Sylabus Nazwa przedmiotu (w j. polskim i angielskim) Nazwisko i imię prowadzącego (stopień i tytuł naukowy) Zaawansowana analiza danych eksperymentalnych Advanced analysis of experimental data dr Grzegorz

Bardziej szczegółowo

System optymalizacji produkcji energii

System optymalizacji produkcji energii System optymalizacji produkcji energii Produkcja energii jest skomplikowanym procesem na który wpływa wiele czynników, optymalizacja jest niezbędna, bieżąca informacja o kosztach i możliwościach wykorzystania

Bardziej szczegółowo

Giełda Nord Pool działająca na skandynawskim rynku energii (obejmującym Norwegię, Szwecję, Finlandię i Danię)

Giełda Nord Pool działająca na skandynawskim rynku energii (obejmującym Norwegię, Szwecję, Finlandię i Danię) Giełda Nord Pool działająca na skandynawskim rynku energii (obejmującym Norwegię, Szwecję, Finlandię i Danię) Opis rynku skandynawskiego Rynek skandynawski grupujący Norwegię, Szwecję, Finlandię i Danię

Bardziej szczegółowo

Reporting on dissemination activities carried out within the frame of the DESIRE project (WP8)

Reporting on dissemination activities carried out within the frame of the DESIRE project (WP8) Reporting on dissemination activities carried out within the frame of the DESIRE project (WP8) Name, Affiliation Krzysztof Wojdyga, Marcin Lec, Rafal Laskowski Warszaw University of Technology E-mail krzysztof.wojdyga@is.pw.edu.pl

Bardziej szczegółowo

Polityka energetyczna - opis przedmiotu

Polityka energetyczna - opis przedmiotu Polityka energetyczna - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Polityka energetyczna Kod przedmiotu 14.1-WZ-BezP-PE-S16 Wydział Kierunek Wydział Ekonomii i Zarządzania Bezpieczeństwo narodowe

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie modeli dyfuzji innowacji do analizy rynków finansowych: przykład rynku funduszy inwestycyjnych w Meksyku

Zastosowanie modeli dyfuzji innowacji do analizy rynków finansowych: przykład rynku funduszy inwestycyjnych w Meksyku Zastosowanie modeli dyfuzji innowacji do analizy rynków finansowych: przykład rynku funduszy inwestycyjnych w Meksyku dr Adam Marszk, Wydział Zarządzania i Ekonomii PG współautorstwo: dr Ewa Lechman, Wydział

Bardziej szczegółowo

MC na połączeniu z Litwą (LITPOL)

MC na połączeniu z Litwą (LITPOL) MC na połączeniu z Litwą (LITPOL) Sylwester Biało Dyrektor Działu Rynku Towarowego Komitet Rynku Energii Elektrycznej Warszawa, 27 października 2015 MC na połączeniu z Litwą (LITPOL) 20 kwietnia 2015 zostało

Bardziej szczegółowo

MC na połączeniu z Litwą (LITPOL)

MC na połączeniu z Litwą (LITPOL) Sylwester Biało Dyrektor Działu Rynku Towarowego VIII FORUM OBROTU Lidzbark Warmiński, 8-10 czerwca 2015 20 kwietnia 2015 zostało podpisane Memorandum of Understanding (MoU) w sprawie wspólnych zasad handlu

Bardziej szczegółowo

Aproksymacja stężeń zanieczyszczeń powietrza za pomocą neuronowych modeli szeregów czasowych

Aproksymacja stężeń zanieczyszczeń powietrza za pomocą neuronowych modeli szeregów czasowych Inżynieria i Ochrona Środowiska 2009, t. 12, nr 3, s. 231-239 Szymon HOFFMAN Politechnika Częstochowska, Katedra Chemii, Technologii Wody i Ścieków ul. Dąbrowskiego 69, 42-200 Częstochowa Aproksymacja

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE SYSTEMÓW ENERGETYCZNYCH

MODELOWANIE SYSTEMÓW ENERGETYCZNYCH POZNAN UNIVE RSITY OF TE CHNOLOGY ACADE MIC JOURNALS No 78 Electrical Engineering 2014 Radosław SZCZERBOWSKI* MODELOWANIE SYSTEMÓW ENERGETYCZNYCH Jednym z ważniejszych sektorów gospodarki narodowej jest

Bardziej szczegółowo

J. SZYMSZAL 1, A. GIEREK 2, J. PIĄTKOWSKI 3, J. KLIŚ 4 Politechnika Śląska, 40-019 Katowice, ul. Krasińskiego 8

J. SZYMSZAL 1, A. GIEREK 2, J. PIĄTKOWSKI 3, J. KLIŚ 4 Politechnika Śląska, 40-019 Katowice, ul. Krasińskiego 8 3/18 ARCHIWUM ODLEWNICTWA Rok 2006, Rocznik 6, Nr 18 (1/2) ARCHIVES OF FOUNDRY Year 2006, Volume 6, N o 18 (1/2) PAN Katowice PL ISSN 1642-5308 PROGNOZOWANIE SZEREGU CZASOWEGO WYKAZUJĄCEGO WAHANIA SEZONOWE

Bardziej szczegółowo

GŁÓWNE PRZYCZYNY WYSTĘPOWANIA EKSTREMÓW CENOWYCH NA RYNKU BILANSUJĄCYM

GŁÓWNE PRZYCZYNY WYSTĘPOWANIA EKSTREMÓW CENOWYCH NA RYNKU BILANSUJĄCYM GŁÓWNE PRZYCZYNY WYSTĘPOWANIA EKSTREMÓW CENOWYCH NA RYNKU BILANSUJĄCYM Autorzy: Jacek Sadowski, Mateusz Zawisza, Bogumił Kamiński ( Rynek Energii nr 2/2012) Słowa kluczowe: prognozowanie cen, rynek energii,

Bardziej szczegółowo

Zbigniew Finfando, 2015-06-10

Zbigniew Finfando, 2015-06-10 Zbigniew Finfando, 2015-06-10 Niespój oś i w wy ika h raportów i a aliz Ko ie z ość ieusta ej reko ylia ji wy ików pozyskiwa y h z róż y h źródeł Brak e tral ego zarządza ia wy aga ia i i prioryteta

Bardziej szczegółowo

INFORMATYKA i FINANSE KATEDRA INFORMATYKI TEORETYCZNEJ

INFORMATYKA i FINANSE KATEDRA INFORMATYKI TEORETYCZNEJ INFORMATYKA i FINANSE KATEDRA INFORMATYKI TEORETYCZNEJ dr hab. Czesław Bagiński, prof. PB Kierownik KIT dr hab. Wiktor Dańko, prof. PB dr hab. Piotr Grzeszczuk, prof. PB dr Ryszard Mazurek dr Jolanta Koszelew

Bardziej szczegółowo

Referencyjny bilans energetyczny 2050. Miasto 100- tys. ieszkań ów. Case-study: Bielsko-Biała

Referencyjny bilans energetyczny 2050. Miasto 100- tys. ieszkań ów. Case-study: Bielsko-Biała Referencyjny bilans energetyczny 2050. Miasto 100- tys. ieszkań ów. Case-study: Bielsko-Biała Praktyki studenckie w ilab EPRO Łukasz Kordas Prowadzą y: prof. Ja Pop zyk Adresaci Raportu polskie miasta

Bardziej szczegółowo

Algorytm indukcji klasyfikatora za pomocą EA z automatycznym przełączaniem ukierunkowań

Algorytm indukcji klasyfikatora za pomocą EA z automatycznym przełączaniem ukierunkowań Algorytm indukcji klasyfikatora za pomocą EA z automatycznym przełączaniem ukierunkowań Anna Manerowska, Michal Kozakiewicz 2.12.2009 1 Wstęp Jako projekt na przedmiot MEUM (Metody Ewolucyjne Uczenia Maszyn)

Bardziej szczegółowo

Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energi¹ Polskiej Akademii Nauk

Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energi¹ Polskiej Akademii Nauk Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energi¹ Polskiej Akademii Nauk nr 78, rok 2010 Krzysztof KARKOSZKA* Metody prognozowania wielkoœci mocy elektrycznej z farm wiatrowych dla potrzeb

Bardziej szczegółowo

Polska 2025: Wyzwania wzrostu gospodarczego w energetyce

Polska 2025: Wyzwania wzrostu gospodarczego w energetyce Polska 2025: Wyzwania wzrostu gospodarczego w energetyce Forum gospodarcze Nauka i Gospodarka 70-cio lecie Politechniki Krakowskiej Kraków, 14 maja 2015 roku POUFNE I PRAWNIE ZASTRZEŻONE Korzystanie bez

Bardziej szczegółowo

Nazwa Wydziału Nazwa jednostki prowadzącej moduł Nazwa modułu kształcenia. Kod modułu Język kształcenia Efekty kształcenia dla modułu kształcenia

Nazwa Wydziału Nazwa jednostki prowadzącej moduł Nazwa modułu kształcenia. Kod modułu Język kształcenia Efekty kształcenia dla modułu kształcenia Nazwa Wydziału Nazwa jednostki prowadzącej moduł Nazwa modułu kształcenia Kod modułu Język kształcenia Efekty kształcenia dla modułu kształcenia Wydział Matematyki i Informatyki Instytut Informatyki i

Bardziej szczegółowo

Koncepcja European Energy Trading Platform (EETP) czy to jest możliwe?

Koncepcja European Energy Trading Platform (EETP) czy to jest możliwe? Koncepcja European Energy Trading Platform (EETP) czy to jest możliwe? Grzegorz Onichimowski Prezes Zarządu Towarowa Giełda Energii S.A. POWER RING 2007 w stronę europejskiej energetycznej platformy handlowej

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie liczby pacjentów poradni ortopedycznej

Prognozowanie liczby pacjentów poradni ortopedycznej Zeszyty Naukowe Metody analizy danych Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie 876 Kraków 2011 Studia Doktoranckie Wydziału Zarządzania Prognozowanie liczby pacjentów poradni ortopedycznej 1. Wprowadzenie W

Bardziej szczegółowo

MODEL ORGANIZACJI I PRZEPŁYWU INFORMACJI W PRZEDSIĘBIORSTWIE OBROTU

MODEL ORGANIZACJI I PRZEPŁYWU INFORMACJI W PRZEDSIĘBIORSTWIE OBROTU Cezary GROCHOWSKI Zakład Energetyczny Warszawa Teren S.A. Jarosław PROTASIEWICZ EuroCIM Spółka z o.o. MODEL ORGANIZACJI I PRZEPŁYWU INFORMACJI W PRZEDSIĘBIORSTWIE OBROTU Postawienie problemu Energetyka

Bardziej szczegółowo

Badanie czynników maj¹cych wp³yw na zmiennoœæ obci¹ enia w KSE

Badanie czynników maj¹cych wp³yw na zmiennoœæ obci¹ enia w KSE POLITYKA ENERGETYCZNA Tom 13 Zeszyt 2 2010 PL ISSN 1429-6675 Kazimierz D SAL*, Tomasz POP AWSKI**, Ewelina STARCZYNOWSKA*** Badanie czynników maj¹cych wp³yw na zmiennoœæ obci¹ enia w KSE STRESZCZENIE.

Bardziej szczegółowo

Raport Miesięczny POLPX Monthly Report

Raport Miesięczny POLPX Monthly Report 24/6 3/6 1/7 7/7 8/7 14/7 15/7 21/7 22/7 28/7 29/7 4/8 5/8 11/8 12/8 18/8 19/8 25/8 26/8 1/9 2/9 8/9 9/9 15/9 16/9 22/9 23/9 29/9 3/9 6/1 7/1 13/1 14/1 2/1 21/1 27/1 28/1 3/11 4/11 1/11 11/11 17/11 18/11

Bardziej szczegółowo