Kolejny wykład w ramach Interdyscyplinarnego Seminarium Naukowego wygłosił prof. Rafał Weron z Wydziału Zarządzania Politechniki Wrocławskiej – światowy ekspert w dziedzinie prognozowania na rynku energii.

Wykład „CrossFIT, czyli przekraczanie granic w prognozowaniu cen energii elektrycznej” odbył się 9 czerwca w Centrum Kongresowym (bud. D-20, ul. Janiszewskiego 8).

Współorganizatorem wydarzenia był wrocławski oddział Academia Europaea.

***

Prof. dr hab. Rafał Weron zaliczany jest do grona światowych ekspertów w zakresie prognozowania na rynku energii. Należy do Academia Europaea i kieruje Katedrą Badań Operacyjnych i Inteligencji Biznesowej na Wydziale Zarządzania Politechniki Wrocławskiej.

Wprowadził do literatury oraz praktyki biznesowej metodę Quantile Regression Averaging (QRA), wykorzystaną później przez dwa zwycięskie zespoły w konkursie Global Energy Forecasting Competition 2014, oraz architekturę NBEATSx umożliwiającą interpretację składowych głębokiej sieci neuronowej prognozującej ceny energii. Zostało to uznane przez magazyn Forbes w 2023 roku za jeden z pięciu najważniejszych kierunków rozwojowych Deep Tech.

Jest autorem cenionych publikacji naukowych, m.in. artykułów przeglądowych na temat prognozowania cen energii elektrycznej, promujących rygorystyczne stosowanie metod, miar błędów oraz testów statystycznych. Laureat Emerald Citation of Excellence Award oraz nagrody International Institute of Forecasters. Jego prace znajdują się na liście Highly Cited Papers według bazy Web of Science.

– Prognozowanie cen energii elektrycznej jest gałęzią prognozowania na styku nauk ekonomicznych, statystyki, informatyki oraz elektrotechniki, która koncentruje się na przewidywaniu cen na hurtowych rynkach energii elektrycznej – wyjaśnia prof. Rafał Weron. – W ciągu ostatnich 25 lat próbowano wielu podejść, z różnym powodzeniem. Podczas wykładu opowiem o najnowszych osiągnięciach tej fascynującej dziedziny, w szczególności o prognozowaniu probabilistycznym, uśrednianiu prognoz i wykorzystaniu metod uczenia głębokiego.