Wybrane aspekty prognozowania miesięcznego zapotrzebowania na energię elektryczną oraz miesięcznej mocy szczytowej dla różnych horyzontów prognoz na użytek spółek dystrybucyjnych

• Autorzy: Piotrowski P.

Warianty tytułu

EN

Monthly electric energy consumption and peak power different time horizons forecasting for electrical utilities

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W tekście przedstawiono wnioski z analizy statystycznej danych energetycznych i poza energetycznych oraz wyniki przeprowadzonych badań - prognoz miesięcznego zapotrzebowania na energię elektryczną oraz miesięcznej mocy szczytowej wybranymi metodami prognostycznymi dla różnych horyzontów prognoz. Sformułowano ponadto wnioski końcowe z przeprowadzonych badań prognostycznych.

EN

The paper presents summary of statistical analysis of power engineering data and outside power engineering data. Results of the monthly electric energy consumption and peak power different time horizons forecasting have been showed. The final conclusions of investigations respecting to executed forecasts and statistical analyses have been presented.

Słowa kluczowe

PL

prognozowanie średnioterminowe; miesięczne zapotrzebowanie na energię elektryczną; miesięczna moc szczytowa; spółka dystrybucyjna

EN

middle term forecasting; monthly electric energy consumption; monthly peak power; electrical utility

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2011
• Tom: R. 87, nr 2
• Strony: 115--118
• Opis fizyczny: bibliogr. 13 poz., rys. 4, tab. 3

Twórcy

autor

Piotrowski P.

• Politechnika Warszawska, Instytut Elektroenergetyki,

Bibliografia

• [1] Dobrzańska I., Dąsal K., Łyp J., Popławski T., Sowiński J.: Prognozowanie w elektroenergetyce. Zagadnienia wybrane. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej, Częstochowa (2002)
• [2] Helt P., Parol M., Piotrowski P.: Metody sztucznej inteligencji w elektroenergetyce, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, (2000), 66-71
• [3] Baczyński D., Parol. M., Piotrowski P.: Sztuczna inteligencja w praktyce – laboratorium, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, (2006), 27-47
• [4] Piotrowski P., S.Kujszczyk: The peak power and energy consumption short - term forecasting using artificial neural network in selected groups of energy consumers, Fourth International Conference on Unconventional Electromechanical and Electrical Systems -UEES'99, Petersburg, 21-24 czerwiec 1999r.
• [5] Piotrowski P.: Neural network with genetic algorithms for the monthly electric energy consumption and peak power middle - term forecasting, Journal of Applied Computer Science, JACS 2002, vol.10, No. 1, Technical University Press Łódź (2002), 105-115
• [6] Eva Gonzales-Romera, Miguel A. Jaramillo-Moran, and Diego Carmona-Fernandez, Monthly Electric Energy Demand Forecasting Based on Trend Extraction, IEEE Transactions on Power Systems, vol. 21, no. 4, 1946-1953, November 2006.
• [7] Piotrowski P.: „Analiza porównawcza skuteczności statystycznych metod prognozowania wartości miesięcznego zapotrzebowania na energie elektryczna dla spółki dystrybucyjnej RWE STOEN”, miesięcznik Wiadomości Elektrotechniczne nr. 2(2008), 7-11
• [8] Piotrowski P.: “The optimum selection of data for forecasts of demand on electric energy consumption for different time horizons”, 2nd International Youth Conference on Energetics 2009, Budapeszt 4-6 czerwca 2009
• [9] Łyp J.: “Prognozowanie miesięcznego zużycia energii elektrycznej małych odbiorców”, Przegląd Elektrotechniczny, nr.3(2009)
• [10]Trojanowska M., Małopolski J., "Zastosowanie rozmytych modeli relacyjnych do predykcji miesięcznej sprzedaży energii elektrycznej odbiorcom wiejskim," Inżynieria Rolnicza, no. 11 (86), (2006),.495-502,
• [11]Dąsal K., Popławski T., "Prognozowanie obciążeń elektroenergetycznych w systemie a problem opóźnień," in XIII Międzynarodowa Konferencja Naukowa Aktualne Problemy w Elektroenergetyce APE'07, vol. III, Jurata, (2007), 35-42.
• [12]Popławski T., "Zastosowanie rozmytego modelu Mamdaniego do prognoz obciązeń w lokalnych systemach elektroenergetycznych," in XII Międzynarodowa Konferencja Naukowa Aktualne Problemy w Elektroenergetyce APE'05, vol. III, Jurata, (2005).
• [13]Orka v.4.0 - Sieci neuronowe z algorytmami genetycznymi. Podręcznik użytkownika, Arkus Electronics, Wrocław (1998)