Temat: load forecasting - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 9.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 10.

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

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "load forecasting" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język