Поддержка прогнозирования и принятия решений на голландском рынке электроэнергии с использованием методов работы над большим объемом данных: сравнительный анализ различных подходов

Аналитика Больших данных в отрасли энергии является относительно новой темой, но исследования уже были проведены для разных случаев в некоторых странах потому, что такие исследования имеют большие значения для производителей и потребителей энергии. Прогнозирование ситуации на рынке энергии в целях поддерживать принятия решений для бизнеса – тема широко изученая, однако для голландского рынка электроэнергии, связанных с этим исследований немного. Голландский рынок электроэнергии отличается от того в других странах, в первую очередь, тем что в Голландии есть биржа электроэнергии, где цена энергии определяется спросом и предложением, и в Голландии главный оператор электроэнергии регулирует рынок с помощью цены-несбалансированность, что определяется несбалансированностью между спросом и предложением электроэнергии на рынке. В то же время, доля возобновляемой энергии, такой как солнечная энергия, ветровая энергия и гидроэнергия, увеличивается в этом рынке, и такие энергии можно торговать свободно в Голландии. В данной работе мы анализируем ситуации в голландском рынке с помощью аналитики больших данных, изучаем и сравняем различные методы аналитики данных для прогнозирования рыночных цен в этом рынке, определяем влияют ли метеорологические факторы на цены электроэнергии. Следовательно, мы сможем поддержать операторам, имеющим доступ в две разных цены, в принятии бизнес-решении о покупке электроэнергии. В результате нашей работы мы обнаружили что методы интеллектуального анализа данных превосходят традиционый метод аналитики данных, и существует определенный метод интеллектуального анализа данных, который дает нам лучшее результат в прогнозировании рыночного состояния. Метеорологические данные, оказалось бы не имеют отношение к цене на рынке, на самом деле влияют на колебания рыночной цены в Голландии. Данная работа ориентированна на практику и имеет значения для менеджеров в принятии решении в покупке электроэнергии на голландском рынке, модель прогнозирования, созданные в данной работе, могут помогать операторам сократить затраты покупки электроэнергии и зато имеют значения для дальнейшего исследования.