Cristin-resultat-ID: 1840062
Sist endret: 3. februar 2021, 15:21
NVI-rapporteringsår: 2020
Resultat
Vitenskapelig Kapittel/Artikkel/Konferanseartikkel
2020

Combining Machine Learning and Optimization for Efficient Price Forecasting

Bidragsytere:
  • Arild Helseth og
  • Eivind Bekken Sveen

Bok

2020 17th International Conference on the European Energy Market - EEM
ISBN:
  • 978-1-7281-6919-4

Utgiver

IEEE
NVI-nivå 1

Serie

International Conference on the European Energy Market
ISSN 2165-4093
e-ISSN 2165-4093
NVI-nivå 1

Om resultatet

Vitenskapelig Kapittel/Artikkel/Konferanseartikkel
Publiseringsår: 2020
Hefte: 2020
ISBN:
  • 978-1-7281-6919-4
Open Access

Klassifisering

Fagfelt (NPI)

Fagfelt: Samfunnsøkonomi
- Fagområde: Samfunnsvitenskap

Beskrivelse Beskrivelse

Tittel

Combining Machine Learning and Optimization for Efficient Price Forecasting

Sammendrag

We present a framework based on machine learning for reducing the problem size of a short-term hydrothermal scheduling optimization model applied for price forecasting. The general idea is to reduce the optimization problem dimensions by finding patterns in input data, and without compromising the solution quality. The framework was tested on a data description of the Northern European power system, demonstrating significant reductions in computation times.

Bidragsytere

Arild Helseth

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Energisystemer ved SINTEF Energi AS

Eivind Bekken Sveen

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Realfag og teknologi ved Norges miljø- og biovitenskapelige universitet
1 - 2 av 2

Resultatet er en del av Resultatet er en del av

2020 17th International Conference on the European Energy Market - EEM.

EEM2020, .. 2020, IEEE. Vitenskapelig antologi/Konferanseserie
1 - 1 av 1