Abstract-Short-term belastningsprognoser (STLF) har blivit ett viktigt verktyg inom elsektorn. Det har varit föremål för omfattande forskning eftersom energibelastningen är känd för att vara icke-linjär och därför mycket svårt att förutsäga med noggrannhet. Vi fokuserar här på STLF, ett specialfall av STLF där vädret visar mindre påverkan på belastningen än i normala scenarier och prognosmodeller, i motsats till de på litteraturen, krävs för att vara enkla, undvika tråkiga och komplicerade försök och terrorparametrisering eller etableringsprocesser. I dessa lokaler har vi använt oss av en tvåstegsmetod som består av en klassificering och ett justeringssteg. Eftersom belastningens icke-linjäritet är förknippad med aktiviteten i byggnaden har vi visat att det bästa sättet att hantera den är att använda arbetsdagsschemat som dagtypklassare. Dessutom har vi utvärderat ett antal statistiska metoder och artificiell intelligens metoder för att justera den typiska timförbrukningskurvan, och dragit slutsatsen att en autoregressiv tidsserie räcker för att uppfylla kraven, även i en 5-dagars horisont.
Penya m.fl. I REF presenteras kortsiktiga modeller för belastningsprognoser för byggnader som inte är bostadshus.
Short-term load forecasting in non-residential Buildings
{'venue': "IEEE Africon '11", 'journal': "IEEE Africon '11", 'mag_field_of_study': ['Engineering']}