I takt med att teknik med låga koldioxidutsläpp blir mer genomträngande vill distributionsnätsoperatörerna stödja de förväntade förändringarna i kraven på lågspänningsnäten genom smartare kontroll av lagringsanordningar. Exakta prognoser för efterfrågan på individuell hushållsnivå, eller för små aggregat av hushåll, kan förbättra den maximala efterfrågeminskning som uppstår genom sådana anordningar genom att hjälpa till att planera de lämpligaste laddnings- och utsläppscyklerna. Innan sådana metoder kan utvecklas krävs dock valideringsåtgärder som kan bedöma riktigheten och användbarheten av prognoserna om den volatila och bullriga efterfrågan på hushållsnivå. I detta dokument introducerar vi en ny prognostiserad verifieringsfelåtgärd som minskar den så kallade "dubbelpåföljdseffekten", som orsakas av prognoser vars egenskaper förskjuts i rum eller tid, jämfört med traditionella punktvisa mätvärden, såsom det genomsnittliga absoluta felet, och p-normer i allmänhet. Den åtgärd som vi föreslår bygger på att hitta en begränsad permutation av den ursprungliga prognosen som minimerar det punktvisa felet, enligt ett givet mått. Vi illustrerar fördelarna med vår felmått med hjälp av halvtimme hushålls elförbrukning data som registrerats med smarta mätare, och diskutera effekten av permutation begränsningen.
I REF införs en åtgärd för att minska dubbel straffeffekt i prognoser vars egenskaper förskjuts i tid eller rum, jämfört med punktvisa mått.
A new error measure for forecasts of household-level, high resolution electrical energy consumption
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Forecasting', 'mag_field_of_study': ['Economics']}