Online single-factor measured active nodal load forecasting in an electric power system
Fragment książki (Materiały konferencyjne)
MNiSW
15
WOS
| Status: | |
| Autorzy: | Chernenko Pavlo O., Shevchenko Sviatoslav Yu., Smolarz Andrzej, Karnakova Gaini, Kozhambardiyeva Mergul, Iskakova Aigul |
| Dyscypliny: | |
| Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować. | |
| Wersja dokumentu: | Drukowana | Elektroniczna |
| Arkusze wydawnicze: | 0,5 |
| Język: | angielski |
| Strony: | 1777 - 1783 |
| Web of Science® Times Cited: | 0 |
| Scopus® Cytowania: | 0 |
| Bazy: | Web of Science | Scopus |
| Efekt badań statutowych | NIE |
| Materiał konferencyjny: | TAK |
| Nazwa konferencji: | XL-th IEEE-SPIE Joint Symposium on Photonics, Web Engineering, Electronics for Astronomy and High Energy Physics Experiments |
| Skrócona nazwa konferencji: | XL SPIE-IEEE-PSP 2017 |
| URL serii konferencji: | LINK |
| Termin konferencji: | 28 maja 2017 do 6 czerwca 2017 |
| Miasto konferencji: | Wilga |
| Państwo konferencji: | POLSKA |
| Publikacja OA: | NIE |
| Abstrakty: | angielski |
| Two techniques for online nodal load (NL) forecasting using preliminary classification of training set data are proposed. In the first one, a pattern recognition method, the rate evaluation algorithm (REM), is applied to measured load values of the previous day to classify load diagram that is being forecasted. Diagrams from resulting class are used to calculate load predictions. In the second technique, measured load values of a diagram from training set, which is the closest to the one being predicted, are used as estimates of predicted load values. Online NL forecasting using the mentioned above methods has been conducted. The corresponding mean square errors are given |
