Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "load forecasting" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 19
Tytuł:
Prognozowanie małoobszarowych charakterystyk obciążenia mocą elektryczną
Forecasting small area electric load characteristics
Autorzy:
Jakuszewicz, I.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/398866.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
prognozowanie przestrzenne
prognozowanie
spatial forecasting
load forecasting
Opis:
Prognozowanie zapotrzebowania na moc elektryczną w ujęciu przestrzennym jest zagadnieniem ważnym i aktualnym z uwagi na stale zmieniające się uwarunkowania rynku i potrzeby rynkowe odbiorców. W artykule podjęto tematykę prognozowania małoobszarowego stanowiącego nieodzowny element przestrzennego planowania zapotrzebowania na energię i moc elektryczną. Zaprezentowany model, będący wynikiem wieloletnich badań, stanowi podejście autorskie do rzeczonego zagadnienia. Model pozwala opracować prognozę dysponując ograniczonym zasobem informacji wejściowych. W artykule sformułowano konkluzję zasadności stosowania modelu w zarządzaniu rozwojem elektroenergetycznych sieci rozdzielczych.
Forecasting electric power demand in spatial terms is an important and topical issue due to the constantly changing market conditions and customers’ needs. The paper topic, which is small area load forecasting, constitutes an essential element of spatial planning in energy demand and electric power. The presented model is the author’s original approach to this issue. The model allows to develop a forecast with limited resource inputs. The paper makes a conclusion about the relevance of the model in managing the development of power distribution systems.
Źródło:
Ekonomia i Zarządzanie; 2014, 6, 1; 282-292
2080-9646
Pojawia się w:
Ekonomia i Zarządzanie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Grid Search of Convolutional Neural Network model in the case of load forecasting
Autorzy:
Tran, Thanh Ngoc
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1841362.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
load forecasting
grid search
convolutional neural network
Opis:
The Convolutional Neural Network (CNN) model is one of the most effective models for load forecasting with hyperparameters which can be used not only to determine the CNN structure and but also to train the CNN model. This paper proposes a frame work for Grid Search hyperparameters of the CNN model. In a training process, the optimalmodels will specify conditions that satisfy requirement for minimum of accuracy scoresof Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and Mean Absolute Error (MAE). In the testing process, these optimal models will be used to evaluate the results along with all other ones. The results indicated that the optimal models have accuracy scores near the minimum values. Load demand data of Queensland (Australia) and Ho Chi Minh City (Vietnam) were utilized to verify the accuracy and reliability of the Grid Search framework.
Źródło:
Archives of Electrical Engineering; 2021, 70, 1; 25-36
1427-4221
2300-2506
Pojawia się w:
Archives of Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie zapotrzebowania na letnią moc szczytową krajowego systemu elektroenergetycznego
Electric power peak summer demand forecasting for domestic power system
Autorzy:
Łyp, J.
Popławski, T.
Dąsal, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/282805.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
prognozowanie
elektroenergetyka
load forecasting
electric power engineering
Opis:
W referacie opisano problematykę sporządzania prognoz zapotrzebowania na moc szczytową lata dla Krajowego Systemu Elektroenergetycznego (KSE) w kontekście generowania ich dla długoterminowych scenariuszy zapotrzebowania na roczną energię i roczne maksymalne zapotrzebowanie na moc. Koncepcję opisano i zilustrowano.
The paper describes the issue of modelling and forecasting the process of electric power peak summer demand. The conception is presented as suitable for perform long term load forecasts for domestic electric power system in case of having various scenarios of annual energy and peak load demand. The proposed methodology is described and illustrated.
Źródło:
Polityka Energetyczna; 2009, T. 12, z. 2/2; 355-368
1429-6675
Pojawia się w:
Polityka Energetyczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ocena modelowania dynamicznego jako narzędzia do prognozowania zużycia energii elektrycznej przez odbiorców indywidualnych
Assessment of Dynamic Modelling as a Tool for an Electricity Consumption Forecasting for a Group of Individual Customers
Autorzy:
Grycan, W.
Wróblewski, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/158593.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Elektrotechniki
Tematy:
modelowanie obciążeń
krzywe obciążeń
prognozowanie obciążeń
modelling of loads
load curves
load forecasting
Opis:
Prognozowanie zużycia energii elektrycznej jest narzędziem niezbędnym dla nowoczesnego zarządzania energią elektryczną. Umiejętność właściwego przewidywania przyszłych zachowań stanowi podstawę efektywnego zarządzania. Ze względu na dużą zmienność zużycia energii w czasie i brak możliwości jej długotrwałego magazynowania, szczególnie istotnym zagadnieniem jest wybór właściwych narzędzi prognostycznych, możliwie dokładnie określających zużycie energii w rozpatrywanym czasie. W artykule opisano modelowanie dynamiczne i przedstawiono wyniki prognostyczne dla modeli dynamicznych, opracowanych dla grupy odbiorców indywidualnych. Wyniki oceniono na podstawie danych o rzeczywistym zużyciu energii elektrycznej w tym okresie.
The forecasting of the electricity consumption is an indispensable tool for the modern electrical energy management. The ability of the prediction of future behaviours is the basis for the effective management. Due to the high variability of the energy consumption over time and the impossibility of its long-term storage, particularly important issue is the selection of appropriate tools for the forecasting and determining of the consumption as precisely as possible. The article describes the dynamic modelling and the results of predictive dynamic models developed for a group of individual customers. The results were evaluated on the basis of the actual consumption of the electric energy.
Źródło:
Prace Instytutu Elektrotechniki; 2016, 272; 167-178
0032-6216
Pojawia się w:
Prace Instytutu Elektrotechniki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estymacja zapotrzebowania na moc w czasie quasi-rzeczywistym, na obszarze sieci średniego napięcia, w warunkach ograniczonej obserwowalności
Autorzy:
Pakulski, T.
Bronk, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/396986.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
ENERGA
Tematy:
prognozowanie obciążeń
sieć SN
lokalny obszar bilansowania
load forecasting
MV grid
local balancing area
Opis:
W artykule zaprezentowano możliwości praktycznego wykorzystania dostępnych pomiarów w celu estymacji w czasie quasi-rzeczywistym zapotrzebowania na moc czynną (P) i bierną (Q), na wybranym obszarze sieci średniego napięcia (SN), w warunkach ograniczonej obserwowalności. Do celów estymacji chwilowego zapotrzebowania odbiorców na moc wykorzystywano prognozy obciążeń na dobę następną, profile zużycia energii pozyskiwane w trybie offline z liczników bilansujących systemu AMI, pomiary poboru mocy P i Q w wybranych punktach transformacji SN/nn (stacji referencyjnych) oraz pomiary meteorologiczne. Do budowy modelu prognostycz-nego wykorzystano metody sztucznej inteligencji oparte na sieciach neuronowych zawartych w środowisku obliczeniowym MATLAB. Opracowana metoda szacowania zapotrzebowania na moc i estymacji stanu pracy sieci dystrybucyjnej została wykonana w ramach projektu „Budowa Lokalnego Obszaru Bilansowania (LOB) jako elementu zwiększania bezpieczeństwa i efektywności energetycznej pracy systemu dystrybucyjnego”. Zadanie było finansowane w ramach Programu GEKON przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju (NCBiR) oraz Narodowy Fundusz Ochrony Środowiska i Gospodarki Wodnej (NFOŚiGW) i realizowane przy współudziale ENERGA-OPERATOR SA, Uniwersytetu Zielonogórskiego i Instytutu Energetyki Oddział Gdańsk.
Źródło:
Acta Energetica; 2018, 4; 75-80
2300-3022
Pojawia się w:
Acta Energetica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Power Demand Estimation in Quasi-Real Time in a Medium Voltage Grid Area Under Conditions of Limited Observability
Autorzy:
Pakulski, T.
Bronk, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/397233.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
ENERGA
Tematy:
load forecasting
MV grid
local balancing area
prognozowanie obciążeń
sieć SN
lokalny obszar bilansowania
Opis:
The paper presents the possibilities of practical use of available measurements to estimate in quasi-real time the demand for active (P) and reactive (Q) powers in a selected medium voltage (MV) grid area under conditions of limited observability. To estimate customers instantaneous power demand, the next day load forecasts, energy consumption profiles obtained off-line from AMI (Advanced Metering Infrastructure) balancing meters, P and Q power measurements in selected MV/ LV transformation points (reference substations), and meteorological measurements were used. To build the forecasting model, the artificial intelligence methods based on neural networks contained in MATLAB computing environment were used. The power demand and distribution grid operating status estimation method was used in the project “Development of a local balancing area as an element of increasing the distribution system operation security and energy efficiency”. The task was financed under the GEKON Program by NCBiR National Centre of Research and Development and NFOŚiGW National Fund for Environmental Protection and Water Management, and implemented with the participation of ENERGA-OPERATOR SA, the University of Zielona Gora and the Institute of Power Engineering, Gdansk Division.
Źródło:
Acta Energetica; 2018, 4; 68-74
2300-3022
Pojawia się w:
Acta Energetica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Testowanie systemu estymowania zapotrzebowania na moc w czasie quasi-rzeczywistym w obszarze sieci średniego napięcia w warunkach ograniczonej obserwowalności
Testing a power demand estimation system in quasi-real time in a medium voltage area network under conditions of limited observability
Autorzy:
Pakulski, Tomasz
Bronk, Leszek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/266931.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
prognozowanie obciążeń
sieć SN
lokalny obszar bilansowania
load forecasting
MV grid
local balancing area
Opis:
W referacie zaprezentowano możliwości praktycznego wykorzystania dostępnych pomiarów w celu estymacji w czasie quasi-rzeczywistym zapotrzebowania na moc czynną (P) i bierną (Q) w wybranym obszarze sieci średniego napięcia (SN) w warunkach ograniczonej obserwowalności. Do estymacji chwilowego zapotrzebowania odbiorców na moc wykorzystano prognozy obciążeń na dobę następną, profile zużycia energii pozyskiwane w trybie offline z liczników bilansujących systemu AMI, pomiary poboru mocy P i Q w wybranych punktach transformacji SN/nn (stacji referencyjnych) oraz pomiary meteorologiczne. W referacie przedstawiono wyniki testowania systemu estymowania zapotrzebowania na moc wykonanego w ramach projektu „Budowa Lokalnego Obszaru Bilansowania (LOB) jako elementu zwiększania bezpieczeństwa i efektywności energetycznej pracy systemu dystrybucyjnego”.
The paper presents the possibilities of the practical use of available measurements to estimate in quasi-real time the demand for active (P) and reactive (Q) powers in a selected medium voltage (MV) grid area under conditions of limited observability. To estimate customers instantaneous power demand, the next day load forecasts, energy consumption profiles obtained offline from AMI (Advanced Metering Infrastructure) balancing meters, P and Q power measurements in selected MV/ LV transformation points (reference substations) and meteorological measurements were used. To build the forecasting model, the artificial intelligence methods based on neural networks (ANN) contained in MATLAB computing environment were used. The paper presents the results of testing the power demand estimation system made as part of the project The Building of a Local Balancing Area (LBA) as an Element of Increasing the Safety and Energy Efficiency of the Distribution System Operation implemented with the participation of Energa Operator SA, the University of Zielona Gora and the Institute of Power Engineering Gdansk Division.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2019, 62; 101-104
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Loadability maximisation in bilateral network for real-time forecasting system using cuckoo search algorithm
Autorzy:
Venkatasivanagaraju, S.
Rao, M. Venkateswara
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/38699704.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Instytut Podstawowych Problemów Techniki PAN
Tematy:
optimal power flow
NR method
short-term load forecasting
long-term load forecasting
cuckoo search algorithm
optimisation
loss minimisation
optymalny przepływ mocy
metoda NR
krótkoterminowe prognozowanie obciążeń
długoterminowe prognozowanie obciążeń
algorytm kukułki
optymalizacja
minimalizacja strat
Opis:
This manuscript proposes an optimal power flow (OPF) solution in a coordinated bilateralpower network. The primary goal of this project is to maximise the benefits of the powermarket using Newton–Raphson (NR) and cuckoo search algorithm CSA methodologies.The global solution is found using a CSA-based optimisation approach. The study isconducted on real-time bus system. To avoid this, creative techniques have lately beenused to handle the OPF problem, such as loadability maximisation for real-time predictionsystems employing the CSA. In this work, cuckoo search (CS) is used to optimise theobtained parameters that help to minimise parameters in the predecessor and consequentunits of each sub-model. The proposed approach is used to estimate the power load in thelocal area. The constructed models show excellent predicting performance based on derivedperformance. The results confirm the method’s validity. The outcomes are compared withthose obtained by using the NR method. CSA outperformed the other methods in thisinvestigation and gave more accurate predictions. The OPF problem is solved via CSAin this study. Implementing a real-time data case bus system is recommended to test theperformance of the established method in the MATLAB programme.
Źródło:
Computer Assisted Methods in Engineering and Science; 2023, 30, 1; 73-88
2299-3649
Pojawia się w:
Computer Assisted Methods in Engineering and Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dynamic Rating of 110 kV Overhead Lines
Wyznaczanie dynamicznej obciążalności linii napowietrznych 110 kV
Autorzy:
Babś, A.
Samotyjak, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/396824.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
ENERGA
Tematy:
dynamic line rating
thermal line model
load forecasting
dynamiczna obciążalność linii
model cieplny linii
prognozowanie obciążenia
Opis:
The paper justifies the need of using, within the 110 kV networks, a dynamic line rating model along the power lines. The work describes in detail the way in which the dynamic line rating is determined, basing the process solely on measurement of the weather conditions. Some aspects related to selection of the numerical values of the coefficients present in the heat model of the power-lines, which is being used to determine the dynamic line rating and the distance between the ground and the conductor, have been described. Subsequent stages of implementation of the system used to determine the dynamic line rating of the power lines have also been described. These include selection of the critical spans of the overhead lines, in case of which risk of exceeding the distance to the crossed-over objects is higher than in case the of the other spans of the very same power line. Additionally, optimal displacement of the weather-reporting stations, that are the source of the data used to determine the dynamic line rating of the lines, has been described. The work also deals with applications of the dynamic line rating for the power line related to the dangerous situation in case of which rime (ice) would be accumulated on the conductors. The forecasting procedures, regarding the load imposed on the power-lines, within a defined time period are also considered by the present paper. Forecasting the permissible load for the power lines is one of the main elements of planning an energy transmission system. Conclusions have been drawn regarding selection of the methodology which is to be used to determine the dynamic line rating, and the way of implementing and using these conclusions within the scope of maintaining the electric energy network.
W artykule uzasadniono celowość i potrzebę wykorzystywania w prowadzeniu ruchu sieci 110 kV dynamicznej obciążalności linii. Szczegółowo opisano wyznaczanie dynamicznej obciążalności linii z wykorzystaniem wyłącznie pomiaru warunków pogodowych. Opisano niektóre aspekty doboru wartości liczbowych współczynników występujących w modelu cieplnym linii, wykorzystywanym do wyznaczania dynamicznej obciążalności linii oraz odległości przewodu od ziemi. Opisano kolejne etapy wdrożenia systemu wyznaczania dynamicznej obciążalności linii, związane m.in. z wyborem przęseł krytycznych, tj. przęseł, w których ryzyko przekroczenia minimalnej odległości od obiektów krzyżowanych jest większe niż w przypadku innych przęseł tej samej linii, oraz optymalnym rozmieszczeniem stacji pogodowych będących źródłem danych dla wyznaczania dynamicznej obciążalności linii. Opisano również inne zastosowania wyznaczania dynamicznej obciążalności linii związane z monitorowaniem jej zagrożenia wystąpieniem oblodzenia (szadzi) oraz prognozowania obciążenia linii w określonym horyzoncie czasowym. Prognozowanie dopuszczalnego obciążania linii jest jednym z elementów planowania pracy systemu elektroenergetycznego. Sformułowano wnioski co do wyboru metody wyznaczania dynamicznej obciążalności linii oraz sposobu wdrożenia i wykorzystania w prowadzeniu ruchu sieci elektroenergetycznej.
Źródło:
Acta Energetica; 2016, 3; 4-9
2300-3022
Pojawia się w:
Acta Energetica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Short-term load prediction model combining FEW and IHS algorithm
Autorzy:
Yu, Mingxing
Zhu, Jiazheng
Yang, Li
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/141740.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
evaluation criteria
exponential fuzzy time series
fitness function
improved harmony search algorithms
load forecasting
optimal interval length
Opis:
:Accurate prediction of power load plays a crucial role in the power industry and provides economic operation decisions for the power operation department. Due to the unpredictability and periodicity of power load, an improved method to deal with complex nonlinear relation was adopted, and a short-term load forecasting model combining FEW (fuzzy exponential weighting) and IHS (improved harmonic search) algorithms was proposed. Firstly, the domain space was defined, the harmony memory base was initialized, and the fuzzy logic relation was identified. Then the optimal interval length was calculated using the training sample data, and local and global optimum were updated by optimization criteria and judging criteria. Finally, the optimized parameters obtained by an IHS algorithm were applied to the FEW model and the load data of the Huludao region (2013) in Northeast China in May. The accuracy of the proposed model was verified using an evaluation criterion as the fitness function. The results of error analysis show that the model can effectively predict short-term power load data and has high stability and accuracy, which provides a reference for application of short-term prediction in other industrial fields.
Źródło:
Archives of Electrical Engineering; 2019, 68, 4; 907-923
1427-4221
2300-2506
Pojawia się w:
Archives of Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ensemble neural network approach for accurate load forecasting in a power system
Autorzy:
Siwek, K.
Osowski, S.
Szupiluk, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907659.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
sieć neuronowa
ślepa separacja sygnałów
prognozowanie obciążenia
neural network
blind source separation
ensemble of predictors
load forecasting
Opis:
The paper presents an improved method for 1-24 hours load forecasting in the power system, integrating and combining different neural forecasting results by an ensemble system. We will integrate the results of partial predictions made by three solutions, out of which one relies on a multilayer perceptron and two others on self-organizing networks of the competitive type. As the expert system we will apply different integration methods: simple averaging, SVD based weighted averaging, principal component analysis and blind source separation. The results of numerical experiments, concerning forecasting the hourly load for the next 24 hours of the Polish power system, will be presented and discussed. We will compare the performance of different ensemble methods on the basis of the mean absolute percentage error, mean squared error and maximum percentage error. They show a significant improvement of the proposed ensemble method in comparison to the individual results of prediction. The comparison of our work with the results of other papers for the same data proves the superiority of our approach.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2009, 19, 2; 303-315
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An overview of deep learning techniques for short-term electricity load forecasting
Autorzy:
Adewuyi, Saheed
Aina, Segun
Uzunuigbe, Moses
Lawal, Aderonke
Oluwaranti, Adeniran
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/117932.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
Tematy:
Short-term Load Forecasting
Deep Learning Architectures
RNN
LSTM
CNN
SAE
prognozowanie obciążenia krótkoterminowego
architektura głębokiego uczenia
Opis:
This paper presents an overview of some Deep Learning (DL) techniques applicable to forecasting electricity consumptions, especially in the short-term horizon. The paper introduced key parts of four DL architectures including the RNN, LSTM, CNN and SAE, which are recently adopted in implementing Short-term (electricity) Load Forecasting problems. It further presented a model approach for solving such problems. The eventual implication of the study is to present an insightful direction about concepts of the DL methods for forecasting electricity loads in the short-term period, especially to a potential researcher in quest of solving similar problems.
Źródło:
Applied Computer Science; 2019, 15, 4; 75-92
1895-3735
Pojawia się w:
Applied Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Długoterminowa prognoza mocy szczytowej dla KSE
The long-term forecast of elektricity consumption in Poland
Autorzy:
Popławski, T.
Dąsal, K.
Łyp, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/282784.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
prognozowanie w elektroenergetyce
szeregi czasowe
rozkład kanoniczny
Long-term load forecasting in electric power engineering
time series
canonical distribution
Opis:
Charakterystyczną cechą systemu elektroenergetycznego jest jego ciągła zmienność. W celu poprawnego prowadzenia eksploatacji systemu elektroenergetycznego jak również planowania jego rozwoju niezbędne jest wykonywanie prognoz elektroenergetycznych. Wykonanie poprawnej prognozy dla systemu jest zadaniem niełatwym i wymagającym dużego doświadczenia, wiedzy i wyczucia. Aby w sposób świadomy móc regulować i przewidywać procesy zachodzące w systemie elektroenergetycznym niezbędne są prace z dziedziny analizy i prognozy obciążeń elektroenergetycznych. W artykule przedstawiono nowy model prognostyczny oparty o rozkład kanoniczny wektora zmiennych losowych. Jest to nowa metoda prognostyczna, w wyniku której można otrzymać długoterminowe prognozy mocy szczytowej dla KSE.
The characteristic feature of a power engineering system is its constant variability. In order to operate a power engineering system, as well as to plan its development it is necessary to carry out forecasts. Working out a correct forecast is an uneasy task that requires a lot of experience, knowledge and intuition. In order to be able to control and foresee the processes that occur in a power engineering system it is necessary to undertake research in the field of analyses of power loads. In the paper a new forecasting model, based on the canonical distribution of a vector of random variables, has been presented. It is a new forecasting method, able to predict long-term forecasts on peak power load of power engineering system in Poland.
Źródło:
Polityka Energetyczna; 2009, T. 12, z. 2/2; 497-510
1429-6675
Pojawia się w:
Polityka Energetyczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Redukcja wymiarowości danych a selekcja cech w zastosowaniu do prognozowania maksymalnego dobowego obciążenia elektroenergetycznego
Data reduction versus feature selection in application of daily maximum power load forecasting
Autorzy:
Siwek, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/408358.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
prognozowanie obciążeń elektroenergetycznych
redukcja wymiarowości
algorytm genetyczny
maszyna wektorów podtrzymujących
load power forecasting
dimensionality reduction
genetic algorithm
support vector machine (SVM)
Opis:
Prognozowanie obciążeń w systemie elektroenergetycznym jest ważnym problemem praktycznym zarówno z technicznego jak i ekonomicznego punktu widzenia. W małych systemach problem ten jest stosunkowo trudny do rozwiązania ze względu na dużą zmienność przebiegu obciążenia. Do jego rozwiązania niezbędne jest zastosowanie dobrego predykatora i wyselekcjonowanie cech procesu wpływających na prognozę. Artykuł przedstawia dwie metody selekcji cech – algorytm genetyczny oraz algorytmy redukcji wymiarowości. Jako predykator użyta była maszyna wektorów podtrzymujących działająca w trybie regresji (SVR). Zaprezentowano i omówiono uzyskane wyniki na rzeczywistych danych pomiarowych.
Load forecasting task of small energetic region is a difficult problem due to high variability of power consumption. The accurate forecast of the power in the next hours is very important from the economic point of view. The most important problems in prediction are the choice of predictor and selection of features. Two methods of features selection was presented – simple selection using of genetic algorithm and dimensionality reduction methods for creating new features from many available measured data. As a predictor the Support Vector Machine working in regression mode (SVR) was chosen. The load forecasting results with SVR are presented and discussed.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2013, 2; 9-12
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ceny energii: zmienność i przewidywalność Case study – energia elektryczna w Europie
Energy prices: volatility and predictability Case study – electricity in Europe
Autorzy:
Malko, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/283035.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
obciążenie elektroenergetyczne
cena energii
prognoza
electric load
energy price
forecasting
Opis:
Procedury planowania i eksploatacji systemu zaopatrzenia w energię wymagają adekwatnych metod prognozowania struktury i cen nośników energii. Przedsiębiorstwa energetyczne wymagać więc będą szybkich, niezawodnych i ekonomicznych narzędzi dla oceny skutków wprowadzenia różnych strategii rozwojowych i ich wpływu na całość systemu społeczno-ekonomicznego oraz na dostawy energii do użytkowników końcowych. Każde przedsiębiorstwo winno być zdolne do dokonywania procedur planistycznych w perspektywie krótko-, średnio- i długookresowej oraz dokonania na ich podstawie prognoz obciążeń i cen. Presja na prognozowanie w skali systemowej nasila się z uwagi na szybkie zmiany w technologii, dostępności paliw, ograniczeń środowiskowych i finansowych oraz przekształceń strukturalnych sektora energetyki. Obserwuje się skrajnie wysoką zmienność cen i jest ona o nawet o dwa rzędy wartości większa niż dla innych towarów czy też instrumentów finansowych. Zmusza to producentów i odbiorców na rynku hurtowym do zabezpieczania się nie tylko przed ryzykiem zmian wolumenu obrotów, ale też przed zmianą struktury cen. Prognozowanie cen staje się podstawowym czynnikiem w podejmowaniu strategicznych decyzji przez spółki energetyczne. Struktura dostaw i ceny nośników prowadzą do zmian struktury cen, a prognozowanie w perspektywie krótko- i średnioterminowej jest szczególnie istotne dla modelowania cen oraz wyceny transakcji na rynku transakcji natychmiastowych (spot) i kontraktów terminowych. Rozważania teoretyczne zilustrowano studium przypadków.
Energy system planning and operational procedures are based on adequate methodologies of forecasting energy supplies and the prices of energy carriers. Utilities will need a fast, reliable, and economical planning “tool box” to evaluate the consequences of different strategies of development and their impact on the socio-economic system as a whole in supplying energy to the consumer. Each energy company must be able to perform short-, medium-, and long-term planning, and as a consequence to carry out, for example, electric load and price prediction. The necessity for system forecasting and planning becomes even more pressing when considering the rapid changes in technology, fuel availability, environmental and financial constraints, and structural transformations in the power sector. Extreme price volatility, which can be even two orders of magnitude higher than for other commodities or financial instruments, has forced producers and wholesale consumers to hedge against not only volume risk but also price movements. Price forecasts have become a fundamental factor in energy company decision-making and strategy development. As a result of the supply stack structure, load fluctuation translates into variations in energy prices. Forecasting has become increasingly important since the rise of competitive energy markets. Short- and medium-term forecasting is important for modeling prices and valuation of spot and derivative contracts for the delivery of energy. Theoretical considerations and techniques are illustrated using case studies.
Źródło:
Polityka Energetyczna; 2013, 16, 3; 7-23
1429-6675
Pojawia się w:
Polityka Energetyczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 19

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