Optimizing the acquisition cost of input data for daily National Power System load forecasts using automated statistical methods Optymalizacja kosztów zakupu danych wejściowych do prognoz dobowego obciążenia KSE przy wykorzystaniu zautomatyzowanych metod statystycznych
The paper presents the possibility of using statistical methods to automate the selection of
explanatory variables to balance the daily load of the National Power System (NPS). With automation,
the cost of input forecast purchase may be optimized by minimizing their number, and the
results also allow for a reduction in the effort required to select input parameters (explanatory
variables) for later forecasting of NPS daily loads.
Artykuł prezentuje możliwość skorzystania z metod statystycznych automatyzujących dobór zmiennych objaśniających na przykładzie
dobowego obciążenia Krajowego Systemu Elektroenergetycznego (KSE). Automatyzacja pozwala na optymalizację kosztów
zakupu prognoz wejściowych dzięki minimalizacji ich liczby, a uzyskane wyniki pozwalają dodatkowo na zmniejszenie nakładów
pracy związanych z wyborem parametrów wejściowych (zmiennych objaśniających) na potrzeby późniejszego opracowywania
prognoz dobowego obciążenia KSE.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00