Δόμηση και σύγκριση προβλεπτικών μοντέλων για τη διαθεσιμότητα ηλεκτρικής ενέργειας και τις παραδόσεις πετρελαίου – πετρελαιοειδών προϊόντων: Εφαρμογή για ευρωπαϊκές χώρες
Creators: name: Μπουκουβάλα, Άννα Ευριπίδη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2025
Subjects: Πρόβλεψη
Ηλεκτρική ενέργεια
Πετρέλαιο
Forecasting
Electricity
Oil

description: Η παρούσα µελέτη ερευνά και συγκρίνει πέντε διαφορετικά προβλεπτικά µοντέλα για δύο κρίσιµες παραµέτρους: τη διαθεσιµότητα ηλεκτρικής ενέργειας και τις παραδόσεις πετρελαίου - πετρελαιοειδών προϊόντων. Η έρευνα καλύπτει έξι συνεχόµενους µήνες, από Οκτώβριο 2023 έως Μάρτιο 2024, παρέχοντας µία σφαιρική επισκόπηση των προβλέψεων κατά τη διάρκεια περιόδων, τόσο χαµηλής, όσο και υψηλής κατανάλωσης ενέργειας για πέντε χώρες της Ευρωπαϊκής ΄Ενωσης, κάθε µία εκ των οποίων διαφέρει ως προς τους παράγοντες που την επηρεάζουν. Αναπτύχθηκαν διάφοροι τύποι µοντέλων, παράγοντας ένα ευρύ σύνολο προσεγγίσεων και αντανακλώντας µεθοδολογική ποικιλοµορφία. Συγκεκριµένα, εφαρµόστηκαν µοντέλα AutoRegressive Moving Average µε εξωγενείς µεταβλητές (ARMAX) σε στάσιµες χρονοσειρές για την εξαγωγή τριών διαφορετικών προβλέψεων. Τα πρώτα δύο µοντέλα αξιοποιούν δύο εξωγενείς µεταβλητές µε µορφή χρονοσειρών ως δείκτες. Ειδικότερα, για την προσέγγιση της διαθεσιµότητας της ηλεκτρικής ενέργειας επιλέχθηκαν ως εξωγενείς µεταβλητές οι παραδόσεις πετρελαίου - πετρελαιοειδών προϊόντων και η κατανάλωση φυσικού αερίου της εκάστοτε χώρας. Αντίστοιχα, η εκτίµηση των παραδόσεων πετρελαίου - πετρελαιοειδών προϊόντων πραγµατώθηκε χρήση της διαθεσιµότητας της ηλεκτρικής ενέργειας και της κατανάλωσης του φυσικού αερίου, ως εξωγενών µεταβλητών. Το τρίτο µοντέλο δοµήθηκε βάσει διαφορετικών και περισσότερων από δύο, σε ορισµένες περιπτώσεις, δεικτών, λαµβάνοντας υπόψη τις ιδιαιτερότητες των χωρών και τις ειδικές συνθήκες στις οποίες ενδέχεται να υπόκεινται . Η τέταρτη προβλεπτική µέθοδος βασίστηκε σε Recurrent Neural Networks (RNN), ενώ για την ανάπτυξη της τελευταίας προβλεπτικής µεθόδου, επιστρατεύθηκαν γραµµικά µοντέλα. Συνοψίζοντας, παρουσιάζονται τόσο η απόδοση, όσο και τα πλεονεκτήµατα των επιλεγέντων µοντέλων, επισηµαίνοντας τις καθοριστικές διαφορές και οµοιότητες.
description: This study investigates and compares five different predictive models for two essential parameters: electricity availability and oil - petroleum product deliveries. The research spans six consecutive months, from October 2023 to March 2024, providing an extensive overview of predictions during periods of both low and high energy consumption for five countries of EU, each of which differs in terms of the factors that affect them. Various models have been developed, generating wide array of approaches and reflecting methodological diversity. Specifically, AutoRegressive Moving Average models with exogenous variables (ARMAX) were applied to derive three distinct forecasts. For the development of the first two models, two exogenous variables in the form of time series were utilized as indicators. More precisely, for the approximation of electricity availability, exogenous variables oil-petroleum product deliveries and natural gas consumption of each respective country were selected. Correspondingly, the estimation of oil and petroleum product deliveries was conducted using the availability of electricity and natural gas consumption as exogenous variables. The third model was structured based on different and, in some cases, more than two indicators, taking into consideration the specific conditions they may be subject to. The fourth model was based on Recurrent Neural Networks (RNN), while the development of the last predictive method relied on linear models. In conclusion, both the performance and advantages of the selected models are presented, highlighting significant differences and similarities.