Powiadomienia systemowe
- Sesja wygasła!
Tytuł artykułu
Autorzy
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
Przewidywanie zapotrzebowania na energię w czasie rzeczywistym z wykorzystaniem metody SSA
Języki publikacji
Abstrakty
This paper proposes a method for demand forecasting based on the Singular Spectrum Analysis (SSA). The method is to be used by large power utility's customers and to be implemented in real-time and prevents peaks from surpassing the contracted power demand with the utility. It can be applied as an auxiliary tool for management of electrical power demand in industrial plants. The effectiveness of the method is endorsed by the high correlation between the forecasted and actual time-series forecasted.
W artykule zaproponowano metodę prognozowania popytu na podstawie analizy widma Singular (SSA).Metoda ma być wykorzystywane przez duże koncerny energetyczne i klientów do realizacji w czasie rzeczywistym i zapobiega piki przekroczenie zapotrzebowania mocy umownej za pomocą tego programu. Można ją stosować do zarządzania zapotrzebowania mocy elektrycznej w zakładach przemysłowych. Skuteczność metody jest potwierdzony korelację pomiędzy prognozowanym a faktycznym zużyciem energii.
Wydawca
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
21--25
Opis fizyczny
Bibliogr. 8 poz., rys., wykr.
Twórcy
autor
- Federal University of Bahia, Department of Electrical Engineering, Rua Aristidis Novis Nro. 2, 40210-630, Salvador-BA-Brazil
autor
- Federal University of Bahia, Department of Electrical Engineering, Rua Aristidis Novis Nro. 2, 40210-630, Salvador-BA-Brazil
autor
- Federal University of Bahia, Department of Electrical Engineering, Rua Aristidis Novis Nro. 2, 40210-630, Salvador-BA-Brazil
Bibliografia
- [1] Konrad Bojar, Trend extraction from noisy discrete signals by means of singular spectrum analysis and morphological despiking. Przeglad Elektrotechniczny ed. 06/2011 Page n. 241
- [2] Mirosław Parol, Paweł Piotrowski, Long-term forecasting method of annual electrical energy demand in electric distribution companies. Przeglad Elektrotechniczny ed. 08/2010 Page n. 182.
- [3] ANEEL – Agência Nacional de Energia Elétrica (Brasil). Resolução n°. 456, de 29 de novembro de 2000.Art. 2°, II. Available in: <http://www.aneel.gov.br/cedoc/res2000456.pdf>. Acesso em: 11 set. 2014.
- [4] Golyandina N., Nekrutkin V., Zhigljavsky A., Analysis of time series structure: SSA and related techniques. Chapman Hall/CRC, New York; 2001.
- [5] Golyandina N., Osipov E., The “Caterpillar”-SSA method for analysis of time series with missing values. Journal of Statistical Planning and Inference. n.137, 2642–2653, 2007.
- [6] Hassani H., Singular Spectrum Analysis: Methodology and Comparison. Journal of Data Science, n.5, 239-257, 2007.
- [7] Hassani H., Heravic S., Zhigljavsky A., Forecasting European industrial production with SSA. International Journal of Forecasting, n.25, 103-118, 2009.
- [8] Esquivel R. M., Análise Espectral Singular: Modelagem de séries temporais através de estudos comparativos usando diferentes estratégias de previsão. 2012. 173 p. Dissertação de Mestrado em Modelagem Computacional e Tecnologia Industrial, CIMATEC/SENAI-BA, Salvador, 2012.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-1d65146b-b765-4047-b2fb-ef7247e8bddf