Short Term Load Forecasting Using a New Time Series Modelling
محل انتشار: چهاردهمین کنفرانس بین المللی برق
سال انتشار: 1378
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,958
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
PSC14_124
تاریخ نمایه سازی: 30 شهریور 1386
چکیده مقاله:
This paper presents a new time series modelling for short term load forecasting, which can model the valuable experiences of the expert operators. This approach can accurately forecast the hourly loads of weekdays, as well as, of weekends and public holidays. It is shown that the proposed method can provide more accurate results than the conventional techniques, such as artificial neural networks or Box-Jenkins models. In addition to hourly loads, daily peak load is an important problem for dispatching centers of a power network. Most of the common load forecasting approaches do not consider this problem. It is shown that the proposed method can exactly forecast the daily peak load of a power system. Obtained results from extensive testing on the Iran's power system network confirm the validity of the developed approach.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
NIMA AMJADY
Department of Electrical Engineering, Semnan University Semnan, Wan
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :