Sammanfattning av denna webbsida: Worldwide Scientific community gör för närvarande en stor forskningsinsats inom Smart Grids eftersom energiproduktion, distribution och konsumtion spelar en avgörande roll för planetens hållbarhet. Den största utmaningen ligger i att på ett intelligent sätt integrera alla användare som är anslutna till nätet. I detta sammanhang är prognosmetoder för elbelastning en nyckelfaktor för styrning på efterfrågesidan. I denna forskning bestäms noggrannheten hos olika metoder för maskininlärning för timenergiprognoser i byggnader. Huvudsyftet med detta arbete är att demonstrera dessa modellers prestanda och skalbarhet för olika konsumtionsprofiler. Vi föreslår en hybridmetod som kombinerar funktionsval baserat på entropier med mjuka dator- och maskininlärningsmetoder, d.v.s. Fuzzy Induktiva Resonemang, Random Forest och Neural Networks. De jämförs med den traditionella statistiska tidsseriens prognosteknik ARIMA för att motivera hybridmetodernas förmåga. I motsats till de allmänna tillvägagångssätten där offlinemodellering tar avsevärd tid, genererar de tillvägagångssätt som diskuteras i detta arbete snabba och tillförlitliga modeller, med låga beräkningskostnader. Dessa metoder skulle till exempel kunna integreras i en andra generation smarta mätare, där de skulle kunna generera elprognoser på plats under de kommande timmarna, eller till och med handla överskott av energi med andra smarta mätare.
En hybrid prognos metod utformades för att förutsäga elektrisk belastning i REF.
Hybrid methodologies for electricity load forecasting: Entropy-based feature selection with machine learning and soft computing techniques
{'venue': None, 'journal': 'Energy', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}