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Castelli, Mauro, Aleš Groznik et Aleš Popovič. « Forecasting Electricity Prices : A Machine Learning Approach ». Algorithms 13, no 5 (8 mai 2020) : 119. http://dx.doi.org/10.3390/a13050119.
Texte intégralCao, Man, Yajun Wang, Jinning Liu, Zhiyong Yin, Xin Guo et Xiaokun Ren. « Day Ahead Electricity Price Forecasting Based on the Deep Belief Network ». Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (29 septembre 2022) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2022/3960597.
Texte intégralXie, Xiaoming, Meiping Li et Du Zhang. « A Multiscale Electricity Price Forecasting Model Based on Tensor Fusion and Deep Learning ». Energies 14, no 21 (4 novembre 2021) : 7333. http://dx.doi.org/10.3390/en14217333.
Texte intégralArvanitidis, Athanasios Ioannis, Dimitrios Bargiotas, Dimitrios Kontogiannis, Athanasios Fevgas et Miltiadis Alamaniotis. « Optimized Data-Driven Models for Short-Term Electricity Price Forecasting Based on Signal Decomposition and Clustering Techniques ». Energies 15, no 21 (25 octobre 2022) : 7929. http://dx.doi.org/10.3390/en15217929.
Texte intégralXie, Ke, Yiwang Luo, Wenjing Li, Zhipeng Chen, Nan Zhang et Cai Liu. « Deep Learning with Multisource Data Fusion in Electricity Internet of Things for Electricity Price Forecast ». Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (24 janvier 2022) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/3622559.
Texte intégralAsemota, Godwin Norense Osarumwense. « A Prediction Model of Future Electricity Pricing in Namibia ». Advanced Materials Research 824 (septembre 2013) : 93–99. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.824.93.
Texte intégralWan Abdul Razak, Intan Azmira, Izham Zainal Abidin, Yap Keem Siah et Mohamad Fani Sulaima. « NEXT-HOUR ELECTRICITY PRICE FORECASTING USING LEAST SQUARES SUPPORT VECTOR MACHINE AND GENETIC ALGORITHM ». ASEAN Engineering Journal 12, no 3 (31 août 2022) : 11–17. http://dx.doi.org/10.11113/aej.v12.17276.
Texte intégralOksuz, Ilkay, et Umut Ugurlu. « Neural Network Based Model Comparison for Intraday Electricity Price Forecasting ». Energies 12, no 23 (29 novembre 2019) : 4557. http://dx.doi.org/10.3390/en12234557.
Texte intégralZhang, Yangrui, Peng Tao, Xiangming Wu, Chenguang Yang, Guang Han, Hui Zhou et Yinlong Hu. « Hourly Electricity Price Prediction for Electricity Market with High Proportion of Wind and Solar Power ». Energies 15, no 4 (13 février 2022) : 1345. http://dx.doi.org/10.3390/en15041345.
Texte intégralLu, Ning, et Ying Liu. « A Research into Probabilistic Electricity Load Prediction Based on Demand Response Feature under Smart Grid Environment ». Applied Mechanics and Materials 380-384 (août 2013) : 3098–102. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.380-384.3098.
Texte intégralTabassum, Zahira, et B. S. Chandrasekar Shastry. « Short Term Load Forecasting of Residential and Commercial Consumers of Karnataka Electricity Board using CFNN ». International Journal of Electrical and Electronics Research 10, no 2 (30 juin 2022) : 347–52. http://dx.doi.org/10.37391/ijeer.100247.
Texte intégralGuo, Fang, Shangyun Deng, Weijia Zheng, An Wen, Jinfeng Du, Guangshan Huang et Ruiyang Wang. « Short-Term Electricity Price Forecasting Based on the Two-Layer VMD Decomposition Technique and SSA-LSTM ». Energies 15, no 22 (11 novembre 2022) : 8445. http://dx.doi.org/10.3390/en15228445.
Texte intégralAhrazem Dfuf, Ismael, José Mira McWilliams et María González Fernández. « Multi-Output Conditional Inference Trees Applied to the Electricity Market : Variable Importance Analysis ». Energies 12, no 6 (21 mars 2019) : 1097. http://dx.doi.org/10.3390/en12061097.
Texte intégralChen, Yiyuan, Yufeng Wang, Jianhua Ma et Qun Jin. « BRIM : An Accurate Electricity Spot Price Prediction Scheme-Based Bidirectional Recurrent Neural Network and Integrated Market ». Energies 12, no 12 (12 juin 2019) : 2241. http://dx.doi.org/10.3390/en12122241.
Texte intégralShikhina, Anna V., et Tatyana V. Yagodkina. « Improving the Electricity Price Prediction Accuracy by Applying Combined Prediction Models ». Vestnik MEI 6, no 6 (2020) : 119–28. http://dx.doi.org/10.24160/1993-6982-2020-6-119-128.
Texte intégralVega-Márquez, Belén, Cristina Rubio-Escudero, Isabel A. Nepomuceno-Chamorro et Ángel Arcos-Vargas. « Use of Deep Learning Architectures for Day-Ahead Electricity Price Forecasting over Different Time Periods in the Spanish Electricity Market ». Applied Sciences 11, no 13 (30 juin 2021) : 6097. http://dx.doi.org/10.3390/app11136097.
Texte intégralWan, Can, Ming Niu, Yonghua Song et Zhao Xu. « Pareto Optimal Prediction Intervals of Electricity Price ». IEEE Transactions on Power Systems 32, no 1 (janvier 2017) : 817–19. http://dx.doi.org/10.1109/tpwrs.2016.2550867.
Texte intégralErtuğrul, Hasan Murat, Mustafa Tevfik Kartal, Serpil Kılıç Depren et Uğur Soytaş. « Determinants of Electricity Prices in Turkey : An Application of Machine Learning and Time Series Models ». Energies 15, no 20 (12 octobre 2022) : 7512. http://dx.doi.org/10.3390/en15207512.
Texte intégralLiu, Yali, Tingting Chai, Zhaoxin Zhang et Gang Long. « Towards Electricity Price and Electric Load Forecasting Using Multi-task Deep Learning ». Journal of Physics : Conference Series 2171, no 1 (1 janvier 2022) : 012048. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2171/1/012048.
Texte intégralKostrzewski, Maciej, et Jadwiga Kostrzewska. « The Impact of Forecasting Jumps on Forecasting Electricity Prices ». Energies 14, no 2 (9 janvier 2021) : 336. http://dx.doi.org/10.3390/en14020336.
Texte intégralKostrzewski, Maciej, et Jadwiga Kostrzewska. « The Impact of Forecasting Jumps on Forecasting Electricity Prices ». Energies 14, no 2 (9 janvier 2021) : 336. http://dx.doi.org/10.3390/en14020336.
Texte intégralPourhaji, Nazila, Mohammad Asadpour, Ali Ahmadian et Ali Elkamel. « The Investigation of Monthly/Seasonal Data Clustering Impact on Short-Term Electricity Price Forecasting Accuracy : Ontario Province Case Study ». Sustainability 14, no 5 (6 mars 2022) : 3063. http://dx.doi.org/10.3390/su14053063.
Texte intégralYoo, Shi Yong. « The Valuation of the Electricity Future Contract Under Weather Uncertainty ». Journal of Derivatives and Quantitative Studies 12, no 2 (30 novembre 2004) : 127–55. http://dx.doi.org/10.1108/jdqs-02-2004-b0006.
Texte intégralTashpulatov, Sherzod N. « The Impact of Regulatory Reforms on Demand Weighted Average Prices ». Mathematics 9, no 10 (14 mai 2021) : 1112. http://dx.doi.org/10.3390/math9101112.
Texte intégralKahawala, Sachin, Daswin De Silva, Seppo Sierla, Damminda Alahakoon, Rashmika Nawaratne, Evgeny Osipov, Andrew Jennings et Valeriy Vyatkin. « Robust Multi-Step Predictor for Electricity Markets with Real-Time Pricing ». Energies 14, no 14 (20 juillet 2021) : 4378. http://dx.doi.org/10.3390/en14144378.
Texte intégralDomanski, Pawel D., et Mateusz Gintrowski. « Alternative approaches to the prediction of electricity prices ». International Journal of Energy Sector Management 11, no 1 (3 avril 2017) : 3–27. http://dx.doi.org/10.1108/ijesm-06-2013-0001.
Texte intégralPavićević, Milutin, et Tomo Popović. « Forecasting Day-Ahead Electricity Metrics with Artificial Neural Networks ». Sensors 22, no 3 (28 janvier 2022) : 1051. http://dx.doi.org/10.3390/s22031051.
Texte intégralDeng, Zhuofu, Xianglong Qi, Tengteng Xu et Yingnan Zheng. « Operational Scheduling of Behind-the-Meter Storage Systems Based on Multiple Nonstationary Decomposition and Deep Convolutional Neural Network for Price Forecasting ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (21 février 2022) : 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2022/9326856.
Texte intégralSheha, Moataz, et Kody Powell. « Using Real-Time Electricity Prices to Leverage Electrical Energy Storage and Flexible Loads in a Smart Grid Environment Utilizing Machine Learning Techniques ». Processes 7, no 12 (21 novembre 2019) : 870. http://dx.doi.org/10.3390/pr7120870.
Texte intégralAlshejari, Abeer, Vassilis S. Kodogiannis et Stavros Leonidis. « Development of Neurofuzzy Architectures for Electricity Price Forecasting ». Energies 13, no 5 (5 mars 2020) : 1209. http://dx.doi.org/10.3390/en13051209.
Texte intégralSu, Haokun, Xiangang Peng, Hanyu Liu, Huan Quan, Kaitong Wu et Zhiwen Chen. « Multi-Step-Ahead Electricity Price Forecasting Based on Temporal Graph Convolutional Network ». Mathematics 10, no 14 (6 juillet 2022) : 2366. http://dx.doi.org/10.3390/math10142366.
Texte intégralBrdyś, Mietek, Adam Borowa, Piotr Idźkowiak et Marcin Brdyś. « Adaptive Prediction of Stock Exchange Indices by State Space Wavelet Networks ». International Journal of Applied Mathematics and Computer Science 19, no 2 (1 juin 2009) : 337–48. http://dx.doi.org/10.2478/v10006-009-0029-z.
Texte intégralKontogiannis, Dimitrios, Dimitrios Bargiotas, Aspassia Daskalopulu, Athanasios Ioannis Arvanitidis et Lefteri H. Tsoukalas. « Error Compensation Enhanced Day-Ahead Electricity Price Forecasting ». Energies 15, no 4 (17 février 2022) : 1466. http://dx.doi.org/10.3390/en15041466.
Texte intégralMarcjasz, Grzegorz, Tomasz Serafin et Rafał Weron. « Selection of Calibration Windows for Day-Ahead Electricity Price Forecasting ». Energies 11, no 9 (7 septembre 2018) : 2364. http://dx.doi.org/10.3390/en11092364.
Texte intégralJan, Faheem, Ismail Shah et Sajid Ali. « Short-Term Electricity Prices Forecasting Using Functional Time Series Analysis ». Energies 15, no 9 (7 mai 2022) : 3423. http://dx.doi.org/10.3390/en15093423.
Texte intégralAnbazhagana, S., et Bhuvaneswari Ramachandran. « Ameliorating Vertically Bundled Electricity Price Prediction Exclusively from ICMLP Network ». International Journal of Performability Engineering 17, no 4 (2021) : 364. http://dx.doi.org/10.23940/ijpe.21.04.p4.364370.
Texte intégralNeupane, Bijay, Wei Woon et Zeyar Aung. « Ensemble Prediction Model with Expert Selection for Electricity Price Forecasting ». Energies 10, no 1 (10 janvier 2017) : 77. http://dx.doi.org/10.3390/en10010077.
Texte intégralKo, Hee-Sang, Kwang-Y. Lee et Ho-Chan Kim. « Electricity Price Prediction Model Based on Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation ». Journal of Electrical Engineering and Technology 3, no 1 (1 mars 2008) : 14–19. http://dx.doi.org/10.5370/jeet.2008.3.1.014.
Texte intégralCrisostomi, Emanuele, Claudio Gallicchio, Alessio Micheli, Marco Raugi et Mauro Tucci. « Prediction of the Italian electricity price for smart grid applications ». Neurocomputing 170 (décembre 2015) : 286–95. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2015.02.089.
Texte intégralVilar, Juan, Germán Aneiros et Paula Raña. « Prediction intervals for electricity demand and price using functional data ». International Journal of Electrical Power & ; Energy Systems 96 (mars 2018) : 457–72. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijepes.2017.10.010.
Texte intégralCai, Qinqin, Yongqiang Zhu, Xiaohua Yang et Lin E. « Alterable Electricity Pricing Mechanism Considering the Deviation of Wind Power Prediction ». Sustainability 12, no 5 (1 mars 2020) : 1848. http://dx.doi.org/10.3390/su12051848.
Texte intégralMarcjasz, Grzegorz, Bartosz Uniejewski et Rafał Weron. « Beating the Naïve—Combining LASSO with Naïve Intraday Electricity Price Forecasts ». Energies 13, no 7 (3 avril 2020) : 1667. http://dx.doi.org/10.3390/en13071667.
Texte intégralRokamwar, Kaustubh. « Feed- Forward Neural Network based Day Ahead Nodal Pricing ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no VII (15 juillet 2021) : 1029–33. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.36352.
Texte intégralZhao, Xin, Qiushuang Li, Wanlei Xue, Yihang Zhao, Huiru Zhao et Sen Guo. « Research on Ultra-Short-Term Load Forecasting Based on Real-Time Electricity Price and Window-Based XGBoost Model ». Energies 15, no 19 (7 octobre 2022) : 7367. http://dx.doi.org/10.3390/en15197367.
Texte intégralavi, R. Rag, M. S. Kam alesh et N. Senthil nathan. « Day Ahead Electricity Price Prediction for a Distribution System in India ». International Journal of Advanced Research in Electrical, Electronics and Instrumentation Engineering 04, no 02 (20 février 2015) : 669–78. http://dx.doi.org/10.15662/ijareeie.2015.0402024.
Texte intégralKim, Chang-il, In-Keun Yu et Y. H. Song. « Prediction of system marginal price of electricity using wavelet transform analysis ». Energy Conversion and Management 43, no 14 (septembre 2002) : 1839–51. http://dx.doi.org/10.1016/s0196-8904(01)00127-3.
Texte intégralChaâbane, Najeh. « A hybrid ARFIMA and neural network model for electricity price prediction ». International Journal of Electrical Power & ; Energy Systems 55 (février 2014) : 187–94. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijepes.2013.09.004.
Texte intégralBiber, Albert, Mine Tunçinan, Christoph Wieland et Hartmut Spliethoff. « Negative price spiral caused by renewables ? Electricity price prediction on the German market for 2030 ». Electricity Journal 35, no 8 (octobre 2022) : 107188. http://dx.doi.org/10.1016/j.tej.2022.107188.
Texte intégralDaniel, Gil-Vera Victor. « Smart Grid Stability Prediction with Machine Learning ». WSEAS TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS 17 (6 octobre 2022) : 297–305. http://dx.doi.org/10.37394/232016.2022.17.30.
Texte intégralWu, Kehe, Yanyu Chai, Xiaoliang Zhang et Xun Zhao. « Research on Power Price Forecasting Based on PSO-XGBoost ». Electronics 11, no 22 (16 novembre 2022) : 3763. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11223763.
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