Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: przestrzenne prognozowanie obciążeń elektrycznych

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Application of fuzzy cellular automata to spatial electric load forecasting

Wasilewski J.

Archives of Electrical Engineering

2009

Vol. 58, nr 3-4

83-96

The paper deals with a novel approach to a spatial load forecasting (SLF). All the known SLF methods are based on the top-down approach when the spatial load distribution depends on the global long-term forecasts (as for instance demographic indices). As the alternative to this problem, is presented a bottom-up approach to SLF task, which uses the modified fuzzy cellular automata (FCA). In this approach, all the global factors are purposely overlooked. Only the local projections affecting the spatial load distribution are investigated. The paper presents briefly the mathematical formulation of the proposed FCA method with the simple example of partial SLF task. Finally the conclusions and planned future works are widely discussed.

Artykuł prezentuje nowe, oryginalne podejście do przestrzennego prognozowania obciążeń elektrycznych (PPOE). Wszystkie opracowane dotąd metody PPOE są oparte na podejściu "z góry na dół", w którym to rozkład przestrzenny obciążenia elektrycznego wynika z różnych prognozowanych wielkości dla całego analizowanego obszaru (np. wskaźniki demograficzne). Autor artykułu proponuje alternatywne podejście do problemu PPOE, w którym zastosowano teorię rozmytych automatów komórkowych (RAK). Podejście takie pozwala nie uwzględniać wskaźników globalnych (wielkoobszarowych). Należy zidentyfikować czynniki o charakterze lokalnym oraz znaleźć relacje pomiędzy nimi, które pozwolą na miarodajną predykcję lokalizacji przestrzennej odbiorców energii elektrycznej. W artykule zaprezentowano model predykcji rozkładu przestrzennego odbiorców energii elektrycznej opartej na RAK oraz przedstawiono krótki przykład takiej prognozy. Ponadto przedstawiono wnioski podsumowujące aktualny etap badań nad nową metodą PPOE, a także problemy do rozwiązania w najbliższej przyszłości.