Det är viktigt att förstå och förutse en typisk eller ett särskilt hushåll daglig förbrukning för att utforma och storlek lämpliga förnybara energisystem och energilagring. I denna forskning för kort sikt belastning prognos (STLF) har det använts Artificial Neural Networks (ANN) och, trots förbrukningen oförutsägbart, har det visat sig möjligheten att förutsäga elförbrukningen i ett hushåll med säkerhet. ANN är erkända som en potentiell metod för modellering av tim- och daglig energiförbrukning och belastningsprognoser. Insatsvariabler såsom lägenhetsyta, antal boende, förbrukning av elektriska apparater och booleska ingångar som timmätare togs i beaktande. Dessutom syftar den genomförda undersökningen till att definiera en ANN-arkitektur och en utbildningsalgoritm för att uppnå en robust modell som ska användas vid prognostisering av energiförbrukning i ett typiskt hushåll. Det noterades att en feed-forward ANN och Levenberg-Marquardt algoritmen gav en bra prestanda. För denna forskning användes en databas med konsumtionsjournaler, inloggade 93 riktiga hushåll, i Lissabon, Portugal, mellan februari 2000 och juli 2001, inklusive både vardagar och veckoslut. Resultaten visar att ANN-metoden ger en tillförlitlig modell för prognostisering av hushållens elenergiförbrukning och belastningsprofil.
Rodrigues m.fl. REF utformade en ANN-modell bestående av ett enda dolt lager med 20 neuroner för att förutse 93 hushållens energiförbrukning i Portugal.
The Daily and Hourly Energy Consumption and Load Forecasting Using Artificial Neural Network Method: A Case Study Using a Set of 93 Households in Portugal
{'venue': None, 'journal': 'Energy Procedia', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}