Prognozowanie krótkoterminowe godzinowych obciążeń w spółce dystrybucyjnej wykorzystaniem sieci neuronowych – analiza wpływu doboru i przetworzenia danych na jakość prognoz

• Autorzy: Piotrowski P.

Warianty tytułu

EN

Short term forecasting of energy consumption with application of artificial neutral network

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Krótkoterminowa prognoza dobowej krzywej zużycia energii elektrycznej z wyprzedzeniem 48 godzin jest dla spółki dystrybucyjnej kluczową informacją. Celem tej pracy jest zasygnalizowanie dużego znaczenia doboru i przetworzenia danych wykorzystywanych w prognozowaniu przy wykorzystaniu sztucznych sieci neuronowych na końcową jakość prognoz. Szczególną uwagę poświęcono selektywnemu doborowi danych historycznych oraz wpływowi temperatury.

EN

Short term forecasting of energy consumption for 48 hours in advance is very important information for electrical plants. The purpose of this paper is to present method of improvement quality forecasting by proper selection and processing of data for artificial neural network. Particular attention was given to selective choice of historical data and temperature influence.

Słowa kluczowe

PL

prognozowanie krótkoterminowe; sieć neuronowa; energia elektryczna; spółka dystrybucyjna

EN

short term forecasting; neural network; electric energy; electrical plant

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2007
• Tom: R. 83, nr 7-8
• Strony: 40--43
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., tab., wykr.

Twórcy

autor

Piotrowski P.

• Politechnika Warszawska

Bibliografia

• [1] Osowski S.: Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, Warszawa, WNT, 1996, 273-275
• [2] Siwek K.: Prognozowanie obciążeń w systemie elektroenergetycznym przy wykorzystaniu sztucznych sieci neuronowych, Rozprawa doktorska, Wydział Elektryczny Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2001
• [3] Malko J.: Wybrane zagadnienia prognozowania w elektroenergetyce, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 1995, 65-72
• [4] Baczyński D., Parol M.: Influence of artificial neural network structure on quality of short-term electric energy consumption forecast. IEE Proceedings - Generation, Transmission and Distribution, Vol. 151, No. 2, March 2004
• [5] Helt P., Parol M., Piotrowski P.: Metody sztucznej inteligencji w elektroenergetyce, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, 2000
• [6] Baczyński D., Parol. M., Piotrowski P.: Sztuczna inteligencja w praktyce - laboratorium, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej
• [7] Piotrowski P. Sztuczna inteligencja - nowe narzędzie w elektroenergetyce, miesięcznik STOEN S.A. - "Pod Prąd", nr.8 (60), sierpień 1999, 18-19
• [8] Baczyński D., Helt P., Piotrowski P.: Praktyczne implikacje zastosowania technik sztucznej inteligencji do prognoz zapotrzebowania na energię elektryczną dla spółek dystrybucyjnych, artykuł w książce: Systemy informatyczne - Zastosowanie i wdrożenia 2002, Tom II, Wydawnictwo Naukowo - Techniczne, Warszawa - Szczyrk 2002, 459-468.
• [9] Piotrowski P., Górski M.: Ekonomiczne aspekty krótkoterminowego prognozowania zużycia energii elektrycznej wybranych grup odbiorców przy wykorzystaniu techniki sieci neuronowych, IX Międzynarodowa Konferencja Naukowa pt. Aktualne problemy w Elektroenergetyce (APE'99), Jurata, 9-11 czerwiec 1999 r.
• [10] Piotrowski P.: Krótkoterminowe prognozy zapotrzebowania na energię elektryczną dla spółek dystrybucyjnych w warunkach rynku energii przy wykorzystaniu technik sztucznej inteligencji , X Międzynarodowa Konferencja Naukowa pt. "Aktualne problemy w Elektroenergetyce" (APE'01), Jurata, 6-8 czerwiec 2001 r., Tom III, 117-124
• [11] Łosiowski W.: Wpływ temperatury na krótkoterminową prognozę obciążenia elektroenergetycznego, Zeszyty Naukowe AGH, nr1/2001, Kraków 2001
• [12] Gorski M.: Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w prognozowaniu krótkoterminowym zużycia energii elektrycznej wybranych grup odbiorców, Praca dyplomowa magisterska, Wydział Elektryczny Politechniki Warszawskiej, 1998
• [13] Frankiewicz M.: Prognozowanie krótkoterminowe godzinowych obciążeń w spółce dystrybucyjnej z wykorzystaniem sieci neuronowych - analiza wpływu prognoz temperatur na jakość prognoz, praca dyplomowa magisterska, Wydział Elektryczny PW, 2001