Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Artículos en revistas:
Importance variable study and electricity price forecasting based on regression tree models: CART, Bagging and Random Forest
Año:2016
Áreas de investigación
  • Ingenierías,
  • Ciencias de la computación y tecnología informática,
  • Ingeniería eléctrica, electrónica y automática
Datos
Descripción
Electricity price forecasting has become the focus of considerable interest in a deregulated energy market. In this study, regression tree-based models: classification and regression trees, Bagging and Random Forests have been built and used to identify the variables dominating the marginal price of the commodity as well as for short-term (one hour and day ahead) electricity price forecasting for the Spanish-Iberian market. Different prediction models are proposed including the main features of the market such as load, hydro and thermal generation and from available, wind energy production, of strategic interest in the Spanish market. In addition other explanatory variables are considered as lagged prices, as well as hour, day, month and year indicators. In the study, hourly data from 2000-2011 corresponding to 22 variables have been used. The results show the effectiveness of the proposed ensemble of tree-based models which emerge as an alternative and promising tool, competitive with other existing methods.
Internacional
Si
JCR del ISI
Si
Título de la revista
IET Generation, Transmission & Distribution ( Volume: 9, Issue: 11, 8 6 2015 )
ISSN
1751-8695
Factor de impacto JCR
2,011
Información de impacto
Volumen
9
DOI
10.1049/iet-gtd.2014.0655
Número de revista
11
Desde la página
1120
Hasta la página
1128
Mes
SIN MES
Ranking
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: M. Camino Gonzalez Fernandez (UPM)
  • Autor: Jose Manuel Mira Mcwilliams (UPM)
  • Autor: Isabel Juarez
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Estadística computacional y Modelado estocástico
  • Centro o Instituto I+D+i: Instituto Universitario de Investigación del Automóvil (INSIA)
  • Departamento: Ingeniería de Organización, Administración de Empresas y Estadística
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