Ultrakrótkoterminowe prognozy 15-minutowych wartości zapotrzebowania na energię elektryczną dla odbiorców nn z wykorzystaniem wybranych modeli statystycznych oraz sztucznych sieci neuronowych

• Autorzy: Grzyb A. , Piotrowski A.

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2017.01.74

Warianty tytułu

EN

Very short-term 15-minute load forecasts of low voltage consumers using chosen statistical models and artificial neural networks

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono zagadnienia związane z wykonywaniem ultrakrótkoterminowych prognoz 15-minutowych wartości zapotrzebowania na energię elektryczną odbiorców nn. Dokonano analizy statystycznej danych i dobrano zmienne do modeli. Wykonano przykładowe prognozy i sformułowano wnioski końcowe.

EN

This paper presents issues related to very short-term 15-minute load forecasts of low voltage consumers. Statistical analysis of data have been made and input variables for prediction models have been chosen. Examples of predictions have been executed and final conclusions have been presented.

Słowa kluczowe

PL

prognozy ultrakrótkoterminowe; sztuczne sieci neuronowe; zapotrzebowanie na energię elektryczną

EN

very short-term forecasting; electric energy demand; statistical forecasting methods; artificial neural network

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2017
• Tom: R. 93, nr 1
• Strony: 316--319
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., tab., wykr.

Twórcy

autor

Grzyb A.

• Politechnika Warszawska, Instytut Elektroenergetyki, ul. Koszykowa 75, 00-662 Warszawa

autor

Piotrowski A.

• Politechnika Warszawska, Instytut Elektroenergetyki, ul. Koszykowa 75, 00-662 Warszawa

Bibliografia

• [1] Piotrowski P., Prognozowanie w elektroenergetyce w różnych horyzontach czasowych. Oficyna wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2013
• [2] Dobrzańska I., Dąsal K., Łyp J., Popławski T., Sowiński J ., Prognozowanie w elektroenergetyce. Zagadnienia wybrane. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej, Częstochowa 2002
• [3] Parol M. , Piotrowski P. Very Short-term Forecasting for Optimum Control in Microgrids. Pendrive Proceedings of the Second Int. Youth Conf. on Energetics, June 4-6 2009, Budapest, Page(s): 5
• [4] Parol M. , Piotrowski P., Prognozy zapotrzebowania na energię elektryczną o horyzoncie 15 minut na potrzeby sterowania w sieciach niskich napięć ze źródłami generacji rozproszonej, Przegląd Elektrotechniczny, 86 (2010), nr 12, 303-309
• [5] Shamsollahi P., Cheung K. W., Quan Chen, Germain E. H. : A neural network based very short term load forecaster for the interim ISO New England electricity market system”. Proc. 2001 Power Industry Computer Applications Conf., May, 2001, Sydney, Australia, 217 – 222
• [6] Chen H., Huang K., Chang L., Application of Neural Networks for Very Short-Term Load Forecasting in Power Systems w: Advances in Neural Networks – ISNN 2005, Second International Symposium on Neural Networks, Chongqing, China, May 30 - June 1, 2005, Proceedings, Part III
• [7] Yu-Hsiang Hsiao, Very-Short-Term Load Forecast for Individual Household Based on Behavior Pattern Induction, Advanced Materials Research Vol. 918 (2014)
• [8] De Andrade L . C. M., Oleskovicz M., Santos A.Q., Coury D.V., Very Short-Term Load Forecasting Based on NARX Recurrent Neural Networks, PES General Meeting | Conference & Exposition, 2014 IEEE
• [9] Quilumba F.L., Lee W.J . , Huang H., Wang D.Y. , Szabados R.L. , Using Smart Meter Data to Improve the Accuracy of Intraday Load Forecasting Considering Customer Behavior Similarities, IEEE Transactions on Smart Grid (Volume:6, Issue: 2)
• [10] Loewenstern Y., Katzir L., Shmilovitz D. , The effect of system characteristics on very-short-term load forecasting, XII International School on Nonsinusoidal Currents and Compensation, ISNCC 2015, Łagów, Poland

Uwagi

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).