Abstract-applikationer som generator schemaläggning, hushållens smarta enheter schemaläggning, överföringsledning överbelastning och mikrogrid öring autonomi alla spelar viktiga roller i smarta elnät ekosystem. Hanteringen av dessa tillämpningar skulle kunna dra nytta av kortsiktiga prognoser om belastning, som framgångsrikt har uppnåtts på storskaliga system som nationella nät. Men skalan av data för analys är mycket mindre, liknande belastningen på en enda transformator, vilket gör det svårt att förutsäga. Detta papper undersöker flera förutsägelser metoder för dag och vecka framåt elektrisk belastning av en gemenskap av hus som levereras av en vanlig bostadstransformator, i synnerhet: artificiella neurala nätverk; suddig logik; auto-regression; autoregressivt glidande medelvärde; auto-regressiv integrerad glidande medelvärde; och vågformade neurala nätverk. I vår utvärdering använder metoderna förinspelade elbelastningsdata med ytterligare väderinformation. Uppgifter registreras från en smart-meter-försök som ägde rum under 2009-2010 i Irland, som registrerade individuell hushållsförbrukning i 17 månader. Två olika scenarier undersöks, ett med 90 hus och ett med 230 hus. Resultaten för de två scenarierna jämförs och resultaten av de utvärderade prognosmetoderna diskuteras.
I en sådan liten skala, tidigare resultat har visat fördelarna med olika prognosmetoder, såsom artificiella neurala nätverk (ANN), neuro-fuzzy (NF), auto-regressiv integrerad glidande medelvärde (ARIMA); ingen av tillvägagångssätten klart överträffade de andra REF.
Residential electrical demand forecasting in very small scale: An evaluation of forecasting methods
{'venue': '2013 2nd International Workshop on Software Engineering Challenges for the Smart Grid (SE4SG)', 'journal': '2013 2nd International Workshop on Software Engineering Challenges for the Smart Grid (SE4SG)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}