Framstegen inom elektrisk belastningsprognosteknik med nya algoritmer erbjuder tillförlitliga lösningar till operatörer för driftskostnadsminskning, optimal användning av tillgängliga resurser, effektiv krafthantering och en tillförlitlig planeringsprocess. Fokus är att utveckla en omfattande förståelse för den prognos noggrannhet som genereras genom att använda en toppmodern optimal autoregressiva neurala nätverk (NARX) för flera, icke-linjära, dynamiska och exogena tid varierande ingång vektorer. Andra klassiska beräkningsmetoder såsom ett säckat regressionsträd (BRT), ett autoregressivt och rörligt medelvärde med externa ingångar (ARMAX), och ett konventionellt feedfore artificiella neurala nätverk genomförs för jämförande felbedömning. Utbildningen av den tillämpade metoden genomförs i en sluten slinga genom att mata tillbaka de förväntade resultaten från den öppna slingan, vilket gjorde den implementerade modellen mer robust jämfört med konventionella prognosmetoder. Den tillämpade modellens återkommande karaktär minskar dess beroende av externa data och ett producerat genomsnittligt absolut procentfel (MAPE) under 1 %. Därefter uppnås större precision i hanteringen av den dagliga nätdriften med en genomsnittlig förbättring på 16–20 % jämfört med befintliga beräkningstekniker. Nätverket förbättras ytterligare genom att föreslå en blixtnedslagssökning algoritm (LSA) för optimerade NARX nätverksparametrar och en exponentiell vikt sönderfall (EWD) teknik för att styra inmatningen felvikter. Nyckelord: kortsiktiga belastningsprognoser (SLTF); icke-linjära auto regressiva neurala nätverk med extern ingång (NARX); medelvärde för absolut procentfel (MAPE); blixtsökningsalgoritm (LSA); exponentiellt viktfall (EWD)
Abbas m.fl. REF föreslog ett unikt och förbättrat icke-linjärt autoregressivt neuralt nätverk med extern input- (NARXNN-) baserad återkommande lastprognos med hjälp av en belysningssökningsalgoritm (LSA).
Short Term Residential Load Forecasting: An Improved Optimal Nonlinear Auto Regressive (NARX) Method with Exponential Weight Decay Function
{'venue': None, 'journal': 'Electronics', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}