Förmågan att förutse efterfrågan på elenergi på kort sikt skulle ge flera fördelar, både på ekonomisk och miljömässig nivå. Det skulle till exempel möjliggöra en effektiv användning av resurser för att möta den faktiska efterfrågan, minska kostnaderna i samband med produktionen och utsläppen av koldioxid. I detta syfte föreslår vi i detta dokument en strategi som bygger på ensembleinlärning för att ta itu med problemet med kortsiktiga belastningsprognoser. I synnerhet är vår strategi baserad på en stapling ensemble lärande schema, där de förutsägelser som produceras av tre bas inlärningsmetoder används med en toppnivå metod för att producera slutliga förutsägelser. Vi testade det föreslagna systemet på ett dataset som rapporterade energiförbrukningen i Spanien under mer än nio år. De erhållna experimentella resultaten visar att en metod för kortsiktiga elförbrukningsprognoser baserade på ensembleinlärning kan hjälpa till att kombinera förutsägelser producerade av svagare inlärningsmetoder för att uppnå överlägsna resultat. Framför allt ger systemet upphov till ett lägre fel när det gäller de tekniker som redan finns och som används på samma datauppsättning. Ännu viktigare är att denna fallstudie har visat att med hjälp av ett ensemblesystem kan mycket exakta förutsägelser uppnås, och därmed är det ett lämpligt tillvägagångssätt för att ta itu med problemet med kortsiktiga belastningsprognoser.
Divina m.fl. REF har tillämpat staplingsensembleinlärningssystemet för att generera regressionsträd för att prognostisera elförbrukningen på kort sikt.
Stacking Ensemble Learning for Short-Term Electricity Consumption Forecasting
{'venue': None, 'journal': 'Energies', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}