Abstract-Apirations av nätoberoende skulle kunna uppnås genom bostäder kraftsystem anslutna endast till små mycket varierande belastningar om den totala efterfrågan på nätet kan förutses korrekt. Avsaknaden av den mångfald som finns i nätverk med större lastkohorter eller konsekventa industrikunder gör det svårt att förutse sådana övergripande belastningsprofiler även på kort sikt. Här används befintliga prognostekniker vid sidan av förbättrade modeller för klassificering/kluster i föreslagna metoder för prognostisering av efterfrågan på ett nedifrån-och-upp-sätt. En Markov kedjebaserad provtagningsteknik som härleds från praktikteorin för mänskligt beteende föreslås som ett sätt att ge en prognos med låg beräkningsansträngning och minskade historiska datakrav. Den föreslagna modellen kräver inte säsongsmässiga justeringar eller miljödata. Prognos och faktisk efterfrågan på en kohort av bostadsbelastningar under en femårsperiod används för att utvärdera ett antal modeller, samt visa en betydande prestandaförbättring om den används i en ensembleprognos.
Praktik teori om mänskligt beteende är inkorporerad för förbättrad klusterering REF, vilket resulterar i noggrannhet boost för dagahead system nivå belastning prognos.
Incorporating Practice Theory in Sub-Profile Models for Short Term Aggregated Residential Load Forecasting
{'venue': 'IEEE Transactions on Smart Grid', 'journal': 'IEEE Transactions on Smart Grid', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}