Prognozowanie obciążeń w systemie elektroenergetycznym przy użyciu sieci neuronowych SVM i MLP

• Autorzy: Ciechulski T.

Warianty tytułu

EN

Forecasting of a power system load wih the use of SVM and MLP neural networks

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule dokonano analizy metod predykcji obciążeń małego systemu elektroenergetycznego w centralnej Polsce. Bazują one na wykorzystaniu modeli predykcyjnych w postaci dwóch rodzajów sieci neuronowych: SVM i MLP. Symulacje sieci neuronowych zostały przeprowadzone w środowisku MATLAB. Uwzględniono wyprzedzenie dobowe (24 - godzinne).

EN

An analysis is made of load prediction methods applied in a small power system in central Poland. The methods are based on the use of prediction models in the form of two types of neural networks: SVM and MLP. Neural networks’ simulations were conducted in the MATLAB environment. An advance period of 24 hours was taken into account.

Słowa kluczowe

PL

modele predykcyjne; sieci neuronowe SVM; sieci neuronowe MLP

EN

prediction methods; neural networks SVM; neural networks MLP

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Energia [Stowarzyszenie Elektryków Polskich - COSiW]
• Czasopismo: Spektrum
• Rocznik: 2014
• Tom: nr 9-10
• Strony: I--IV
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Ciechulski T.

• Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Elektroniki, Instytut Systemów Elektronicznych

Bibliografia

• [1] Ciechulski T.: Data clusterization in application to the analysis of load distribution in small power system, 5th AFCEA Student Conference & 10th International Electronic and Telecommunication Conference of Students and Young Scientists SECON 2013.
• [2] Hippert H.S., Pedreira C.E., Souza R.C., Neural networks for short-term load forecasting: a review and evaluation, IEEE Trans. on Power Systems 2001, vol. 16, pp. 44-55.
• [3] Kandil N., Wamkeue R., Saad M., Georges S., An efficient approach for short term load forecasting using artificial neural networks, Electrical Power and Energy Systems 2006,, vol. 28, pp. 525-530.
• [4] Kowalski Z.: Podstawy prognozowania elektroenergetycznego, Łódź 1980.
• [5] Mandal P., Senjyu T., Urasaki N., Funabashi T., A neural network based several hours ahead electric load forecasting using similar days approach, Electrical Power and Energy Systems 2006, vol. 28, pp. 367-373.
• [6] Matlab manual, user’s guide, MathWorks, Natick 2002.
• [7] Osowski S., Siwek K.: The Selforganizing Neural Network Approach to Load Forecasting in the Power System, Neural Networks 1999. IJCNN ‘99.
• [8] Osowski S.: Metody i narzędzia eksploracji danych, BTC 2013.
• [9] Praca zbiorowa: Wybrane zagadnienia prognozowania długoterminowego w systemach elektroenergetycznych, Częstochowa 2012.
• [10] Siwek K., Osowski S.: Regularization of neural networks for improved load forecasting in power system, Electronics, Circuits and Systems 2001. ICECS 2001.
• [11] Siwek K., Osowski S.: Neural Network Ensemble for 24-Hour Load Pattern Prediction in Power System, Computational Intelligence in Power Engineering 2010, vol. 302, pp 151-169.