EM Algorithm for Electricity Pool Price Prediction and Errors-in-variables Process Identification
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, under the EM algorithm framework, a multiple model approach is developed towards electricity price prediction, and the identification problem for errors-in-variables (EIV) systems is studied. Alberta's electricity price, which shows high volatility and erratic nature, is considered as an example of a nonlinear process. A Markov regime-switching model is applied to predict the price using the local models through the investigations of characteristics of the pool price sequence. The expectation maximization (EM) algorithm is applied to solve the maximum likelihood (ML) estimation problem for model parameters, and several initialization methods are proposed to generate the initial values for the EM algorithm. The validations are presented to verify the proposed approach, which demonstrate an improvement on the existing price prediction for the range of high electricity prices. A dynamic system that has both input and output measurement errors is considered as an errors-in-variables (EIV) system. Employment of traditional identification strategies for EIV systems will result in biased estimates and inaccurate estimation of system parameters. EIV approaches such as the subspace EIV method has been proposed, but the subspace approach does not possess the optimality such as ML estimation. However, the direct application of ML approach for EIV model parameter estimation can lead to intractable solutions. In this work, we assume a dynamic model for noise-free input and propose to solve the ML problem using the EM algorithm. To identify industrial nonlinear EIV processes that operate along an operating trajectory, a linear parameter varying (LPV) EIV model is proposed to approximate the global models. The EM algorithm is used to solve the ML estimation for LPV EIV model parameters. Various numerical simulations and pilot-scale experiments are used to demonstrate the effectiveness of the proposed approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».