Prognozowanie krótkoterminowe obciążeń systemów elektroenergetycznych z wykorzystaniem rozmytych drzew regresyjnych

• Autorzy: Dudek G.

Identyfikatory

DOI

10.12915/pe.2014.04.24

Warianty tytułu

EN

Short-term load forecasting using fuzzy regression trees

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Przedstawiono model prognostyczny oparty na drzewie regresyjnym z rozmytymi węzłami do sporządzania krótkoterminowych prognoz obciążeń systemów elektroenergetycznych. Model operuje na obrazach cykli dobowych szeregów czasowych obciążeń. Odpowiedź modelu wyznaczana jest jako średnia z wartości zapisanych w liściach drzewa ważonych iloczynami stopni przynależności obrazu wejściowego do poszczególnych gałęzi na jego drodze do liści. Parametry nachylenia funkcji przynależności optymalizuje się metodą przeszukiwania turniejowego. Działanie modelu zilustrowano przykładem i porównano z działaniem innych modeli.

EN

Short-term load forecasting model based on the regression tree with fuzzy nodes are presented. The model operates on the patterns of the load time series daily cycles. The response of the model is calculated as the mean of the values stored in the tree leaves weighted by the product of the membership degrees of the input pattern to branches on its way to the leaves. The slope parameters of membership functions are optimized using the tournament searching method. The performance of the model is illustrated on the example and compared with other models.

Słowa kluczowe

PL

prognozowanie krótkoterminowe obciążeń systemów elektroenergetycznych; rozmyte drzewa regresyjne; obraz cykli sezonowych szeregów czasowych

EN

short-term load forecasting; fuzzy regression trees; patterns of the time series seasonal cycles

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2014
• Tom: R. 90, nr 4
• Strony: 108--111
• Opis fizyczny: Bibliogr. 4 poz., schem., tab., wykr.

Twórcy

autor

Dudek G.

• Politechnika Częstochowska, Wydział Elektryczny, Instytut Elektroenergetyki, al. Armii Krajowej 17, 42-200 Częstochowa

Bibliografia

• [1] Breiman L., Fr iedman J.H., Olshen R.A., Stone C. J.: Classification and Regression Trees. Wadsworth, Monterey, 1984
• [2] Hastie T., Tibshirani R., Friedman J.: The Elements of Statistical Learning. Data Mining, Inference, and Prediction. Springer, 2009
• [3] Dudek G.: Tournament searching method to feature selection problem. In: Rutkowski L. et al. (eds.): Artificial Intelligence and Soft Computing, LNCS 6114, pp. 437-444
• [4] Dudek G.: Systemy uczące się oparte na podobieństwie obrazów do prognozowania szeregów czasowych obciążeń elektroenergetycznych. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2012