Abstract-Weather information är en viktig faktor i lastprognoser modeller. Vanligtvis konstrueras och testas lastprognosmodeller med hjälp av faktiska väderavläsningar. Online drift av lastprognoser modeller kräver dock användning av väderprognoser, med tillhörande väderprognoser fel. Dessa väderprognoser leder oundvikligen till en försämring av modellens prestanda. Detta är en viktig faktor i belastningsprognoserna men har inte undersökts i någon större utsträckning i litteraturen. Huvudsyftet med detta dokument är att presentera en ny teknik för att minimera konsekvenserna av denna försämring. Dessutom föreslås en kompletterande teknik för att modellera väderprognoser fel för att återspegla nuvarande noggrannhet. Den föreslagna tekniken använder en kombination av prognoser från flera lastprognoser (undermodeller). Parameteruppskattningen kan därför delas upp i två delar: delmodell och kombinationsparameteruppskattning. Det visas att den lägsta PMSE motsvarar att träna undermodellerna med faktiskt väder men att träna kombinatorn med prognostiserat väder.
Fay och Ringwood REF studerade effekten av väderprognos fel samtidigt genomföra en kortsiktig belastning prognos modell.
On the Influence of Weather Forecast Errors in Short-Term Load Forecasting Models
{'venue': 'IEEE Transactions on Power Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Power Systems', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}