Assessing the Accuracy of Electricity Consumption Forecasting for Prosumers in the Day-ahead Market
DOI:
https://doi.org/10.24160/1993-6982-2026-4-63-69Keywords:
energy consumption forecasting, power system, daily planning, power system balance, economic efficiency assessment, energy resource management, forecasting processAbstract
The article considers a methodology for assessing the accuracy of electricity consumption forecasting for prosumers in the day-ahead market (DAM). The main focus is placed on analyzing forecasting errors and their impact on the financial results of market participants. The accuracy is assessed using the "Mean Absolute Percentage Error" (MAPE) metric, and the results are visualized using a Japanese candlestick chart. A universal approach to the economic evaluation of forecasts is proposed, which is applicable to different types of prosumers, including commercial companies and industrial enterprises. The article thoroughly analyzes the impact of forecasting errors on financial losses or profits depending on market conditions. A strategy adjustment method for buying and selling energy, based on energy balance forecasts and price dynamics, is also proposed. Visualizations are provided to help clearly assess the impact of forecasting errors on the economics of prosumers and optimize their participation in both the DAM and the imbalance market.
References
1. Klyuev R.V. e. a. Methods of Forecasting Electric Energy Consumption: a Literature Review // Energies. 2022. V. 15(23). P. 8919.
2. Соловьева И.А., Дзюба А.П. Прогнозирование электропотребления с учетом факторов технологической и рыночной среды // Научный диалог. 2013. № 7(19). С. 97—113.
3. Faraji J. e. a. Day-ahead Optimization of Prosumer Considering Battery Depreciation and Weather Prediction for Renewable Energy Sources // Appl. Sci. 2020. V. 10(8). Pp. 1—22.
4. Hong T. e. a. Energy Forecasting: a Review and Outlook // IEEE Open Access J. Power and Energy. 2020. V. 7. Pp. 376—388.
5. Миняйло Е.А., Аникьев А.А., Аникьева Э.Н. Повышение эффективности управления спросом на электроэнергию рынка России на сутки вперед // Наука и образование. 2025. Т. 8. № 3. С. 1—15.
6. Коломиец А.Р., Курдин А.А. Общий рынок электроэнергии ЕАЭС: эффекты для России // Вестник Санкт-Петербургского ун-та. Серия «Экономика». 2022. Т. 38. № 4. С. 532—550.
7. Брамм А.М., Матренин П.В., Попкова Н.А., Секацкий Д.А. Прогнозирование коэффициента использования установленной мощности для объектов генерации на базе возобновляемых источников энергии для децентрализованных электроэнергетических систем // Энергетика. Известия высших учебных заведений и энергетических объединений СНГ. 2024. Т. 67. № 5. С. 411—424.
8. Faraji J. e. a. Optimal Day-ahead Scheduling and Operation of the Prosumer by Considering Corrective Actions Based on Very Short-term Load Forecasting // IEEE Access. 2020. V. 8. Pp. 83561—83582.
9. Домников А.Ю., Домникова Л.В. Имитационное моделирование устойчивых конфигураций электроэнергетических систем в условиях неопределенности. Екатеринбург: Изд-во УМЦ УПИ, 2025.
10. Митягин Д.О. Прогнозирование состояния здоровья системы накопления энергии с использованием машинного обучения на основе определения полезных признаков временных последовательностей // Программные системы и вычислительные методы. 2025. № 4. С. 118—129.
11. Shcherbakov M.V. e. a. A Survey of Forecast Error Measures // World Appl. Sci. J. 2013. V. 24(24). Pp. 171—176
---
Для цитирования: Тюков А. П., Плешаков А.М. Оценка точности прогнозирования потребления электроэнергии просьюмеров на рынке на сутки вперед // Вестник МЭИ. 2026. № 4. С. 63—69. DOI: 10.24160/1993-6982-2026-4-63-69
---
Работа выполнена при поддержке Центра цифровых научно-образовательных проектов и разработок в сфере промышленного искусственного интеллекта (Ц2RED-ИИ) Волгоградского государственного технического университета, созданного в рамках реализации образовательных программ топ-уровня в сфере искусственного интеллекта (соглашение № 70-2025-000756)
---
онфликт интересов: авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов
#
1. Klyuev R.V. e. a. Methods of Forecasting Electric Energy Consumption: a Literature Review. Energies. 2022;15(23):8919.
2. Solov'eva I.A., Dzyuba A.P. Prognozirovanie Elektropotrebleniya s Uchetom Faktorov Tekhnologicheskoy i Rynochnoy Sredy. Nauchnyy Dialog. 2013;7(19):97—113. (in Russian).
3. Faraji J. e. a. Day-ahead Optimization of Prosumer Considering Battery Depreciation and Weather Prediction for Renewable Energy Sources. Appl. Sci. 2020;10(8):1—22.
4. Hong T. e. a. Energy Forecasting: a Review and Outlook. IEEE Open Access J. Power and Energy. 2020;7:376—388.
5. Minyaylo E.A., Anik'ev A.A., Anik'eva E.N. Povyshenie Effektivnosti Upravleniya Sprosom na Elektroenergiyu Rynka Rossii na Sutki Vpered. Nauka i Obrazovanie. 2025;8(3):1—15. (in Russian).
6. Kolomiets A.R., Kurdin A.A. Obshchiy Rynok Elektroenergii EAES: Effekty dlya Rossii. Vestnik Sankt-Peterburgskogo Un-ta. Seriya «Ekonomika». 2022;38(4):532—550. (in Russian).
7. Bramm A.M., Matrenin P.V., Popkova N.A., Sekatskiy D.A. Prognozirovanie Koeffitsienta Ispol'zovaniya Ustanovlennoy Moshchnosti dlya Ob'ektov Generatsii na Baze Vozobnovlyaemyh Istochnikov Energii dlya Detsentralizovannyh Elektroenergeticheskih Sistem. Energetika. Izvestiya Vysshih Uchebnyh Zavedeniy i Energeticheskih Ob'edineniy SNG. 2024;67(5):411—424. (in Russian).
8. Faraji J. e. a. Optimal Day-ahead Scheduling and Operation of the Prosumer by Considering Corrective Actions Based on Very Short-term Load Forecasting. IEEE Access. 2020;8:83561—83582.
9. Domnikov A.Yu., Domnikova L.V. Imitatsionnoe Modelirovanie Ustoychivyh Konfiguratsiy Elektroenergeticheskih Sistem v Usloviyah Neopredelennosti. Ekaterinburg: Izd-vo UMTS UPI, 2025. (in Russian).
10. Mityagin D.O. Prognozirovanie Sostoyaniya Zdorov'ya Sistemy Nakopleniya Energii s Ispol'zovaniem Mashinnogo Obucheniya na Osnove Opredeleniya Poleznyh Priznakov Vremennyh Posledovatel'nostey. Programmnye Sistemy i Vychislitel'nye Metody. 2025;4:118—129. (in Russian).
11. Shcherbakov M.V. e. a. A Survey of Forecast Error Measures. World Appl. Sci. J. 2013;24(24):171—176
---
For citation: Tyukov A.P., Pleshakov A.M. Assessing the Accuracy of Electricity Consumption Forecasting for Prosumers in the Day-ahead Market. Bulletin of MPEI. 2026;4:63—69. (in Russian). DOI: 10.24160/1993-6982-2026-4-63-69
---
The Work has Been Carried Out within the Support of the Center for Digital Scientific and Educational Projects and Developments in the Field of Industrial Artificial Intelligence (C2RED AI) at Volgograd State Technical University, Which was Established as Part of the Implementation of Top level Educational Programs in the Dield of Artificial Intelligence (Agreement No. 70 2025 000756)
---
Conflict of interests: the authors declare no conflict of interest
