Czasopismo | PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY | Rocznik 2017 - zeszyt 3

Temperature correction method for pattern similarity-based short-term electricity demand forecasting models

10.15199/48.2017.03.03

Marcin JANICKI

nr katalogowy: 104290
10.15199/48.2017.03.03

In this paper, a temperature extension of pattern similarity-based (PSB) short-term load forecasting models is proposed. Different variants of these models were recently thoroughly described in literature, though focus was placed on univariate-type ones. Proposed method introduces correction of temperature bias into the model. PSB model with proposed correction is examined on several datasets illustrating power systems with various demand characteristics. Different variants of method are investigated to evaluate its influence on forecasting performance of the model. Streszczenie. W pracy przedstawiono temperaturowe rozszerzenie modeli prognostycznych opartych na podobieństwie obrazów. Proponowana metoda wprowadza do modeli korekcję uwzględniającą wpływ temperatury na zapotrzebowanie na energię. Działanie różnych wariantów przedstawionej korekcji jest badane na zbiorach danych pochodzących z różnych systemów energetycznych. (Metoda korekcji temperaturowej modeli opartych na podobieństwie obrazów do prognozowania krótkoterminowego zapotrzebowania na energię elektryczną). Keywords: short-term load forecasting, pattern similarity-based models, temperature correction Słowa kluczowe: prognozowanie krótkoterminowe obciążeń, modele oparte na podobieństwie obrazów, korekcja temperaturowa Introduction Short-term load forecasting (STLF) is a problem of considerable significance for functioning of power systems operating in environment of deregulated energy market. Accurate forecasts are important for power systems operators for both technical and economic factors [1]. Different approaches aiming to solve this problem have been presented. Most of them can be classified into one of two groups [2, 3]: conventional (time series models, smoothing techniques, autoregressive moving average) and soft-computing (ANN, Fuzzy-Neural systems, Expert systems). Another group is formed by similarity-based methods. These methods are generalization of minimal di[...]

Bibliografia

[1] Popławski T., Dudek G., Łyp J ., Forecasting Methods for Balancing Energy Market in Poland, International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 65 (2015), 94-101
[2] K yr iakides E., Pol ycarpou M., Short Term Electric Load Forecasting: A Tutorial, Studies in Computational Intelligence, 35 (2007), 391-418
[3] Dudek G., Pattern Similarity-based Methods for Short-term Load Forecasting - Part 1 - Principles, Applied Soft Computing, 37 (2015), 277-287
[4] Dudek G., Similarity-based approaches to short-term load forecasting, In: Forecasting models: methods and applications. iConcept Press, 2010a, 161-78
[5] Dudek G., Pattern Similarity-based Methods for Short-term Load Forecasting - Part 2 - Models, Applied Soft Computing, 36 (2015), 422-441
[6] Hobby J.D., Tucci G.H., Analysis of the Residential, Commercial and Industrial Electricity Consumption, IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Asia (ISGT), 1 (2011), 1-7
[7] Henley A., Pei r son J., Non-linearities in Electricity Demand and Temperature: Parametric versus Non-parametric Methods, Oxford Bulletin for Economics and Statistics, 59 (1997), 1149- 1162
[ 8 ] Dudek G., Systemy uczące się oparte na podobieństwie obrazów do prognozowania szeregów czasowych obciążeń elektroenergetycznych, Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, (2012), 125-129
[9] ELIA: http://www.elia.be/en/grid-data/data-download, ERCOT: http://www.ercot.com/gridinfo, Weather data (NCDC): http://www7.ncdc.noaa.gov/CDO/cdo.

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


PRZEMYSŁ CHEMICZNY- e-publikacja (pdf) z zeszytu 2021-1 , nr katalogowy 130023 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	10.00 zł

Zeszyt


PRZEMYSŁ CHEMICZNY- e-zeszyt (pdf) 2021-1 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	58.00 zł
PRZEMYSŁ CHEMICZNY- e-zeszyt (pdf) 2021-10 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	58.00 zł
PRZEMYSŁ CHEMICZNY- e-zeszyt (pdf) 2021-11 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	58.00 zł
PRZEMYSŁ CHEMICZNY- e-zeszyt (pdf) 2021-12 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	58.00 zł

Prenumerata

PRZEMYSŁ CHEMICZNY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

762.00 zł

PRZEMYSŁ CHEMICZNY - prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEMYSŁ CHEMICZNY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	1002.00 zł brutto 927.78 zł netto 74.22 zł VAT (stawka VAT 8%)

1002.00 zł

PRZEMYSŁ CHEMICZNY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEMYSŁ CHEMICZNY - papierowa prenumerata roczna	960.00 zł brutto 888.89 zł netto 71.11 zł VAT (stawka VAT 8%)
PRZEMYSŁ CHEMICZNY - pakowanie i wysyłka	42.00 zł brutto 34.15 zł netto 7.85 zł VAT (stawka VAT 23%)

1002.00 zł

Zeszyt

2017-3

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma