Elektrisk maximal efterfrågan Detta dokument föreslår en innovativ algoritm för att förutsäga kortsiktiga elektrisk maximal efterfrågan genom att använda historiska efterfrågedata. Förmågan att upptäcka i topp efterfrågan mönster för kommersiella eller industriella kunder skulle föreslå många direkta och indirekta fördelar för kunder och försörjningsleverantörer i form av minskning av efterfrågan, kostnadskontroll och systemstabilitet. Tidigare arbeten inom elproduktion med maximal efterfrågan har främst fokuserats på säsongseffekter, vilket inte är en genomförbar metod för industriella tillverkningsanläggningar vid kortsiktiga belastningsprognoser. Den föreslagna algoritmen, betecknad som Adaptive Rate of Change (ARC), bestämmer logaritmisk hastighet-av-förändring i belastningsprofil före en topp genom att postulera efterfrågekurvan som en stokastisk, medel-reverting process. Motivet bakom denna analys, är att det energieffektiva programmet kräver inte bara efterfrågeuppskattning utan också att varna användaren för nära förestående maximal toppförekomst. Detta papper analyserar efterfrågan trenddata och innehåller stokastisk modell och medelvärde återgår halveringstid för att utveckla en elektrisk maximal efterfrågan prognos algoritm, som är statistiskt utvärderad genom cross-table och F-score för tre olika tillverkningsanläggningar. De aggregerade resultaten visar en total noggrannhet på 0,91 och en F-poäng på 0,43, vilket indikerar att algoritmen är effektiv förutsäga toppefterfrågan för att förutsäga toppefterfrågan.. (2018). ARC algoritm: En ny metod för att prognostisera och hantera daglig elektrisk maximal efterfrågan. Energi, 154, 383-389.
Och Wu et al. I REF föreslogs adaptive Rate of Change (ARC) för att uppskatta den elektriska maximala efterfrågan på kort sikt.
ARC algorithm: a novel approach to forecast and manage daily electrical maximum demand
{'venue': None, 'journal': 'Energy', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}