Sammanfattning av denna webbsida: Efterfrågeplanering för elförbrukning är en viktig framgångsfaktor för utvecklingen i alla länder. Detta kan dock endast uppnås om efterfrågan förutses på ett korrekt sätt. I denna forskning, olika prognosmetoder-autoregressiv integrerad glidande medelvärde (ARIMA), artificiella neurala nätverk (ANN) och multipel linjär regression (MLR)-användes för att formulera förutsägelse modeller av efterfrågan på el i Thailand. Målet var att jämföra resultaten av dessa tre tillvägagångssätt och de empiriska data som användes i denna studie var historiska uppgifter om efterfrågan på el (befolkning, bruttonationalprodukt: BNP, lagerindex, intäkter från export av industriprodukter och elförbrukning) i Thailand från 1986 till 2010. Resultaten visade att ANN-modellen minskade det genomsnittliga absoluta procentfelet (MAPE) till 0,996 %, medan ARIMA- och MLR-värdena var 2,80981 respektive 3.2604527 %. På grundval av dessa felåtgärder visade resultaten att ANN-metoden överträffade ARIMA- och MLR-metoderna i detta scenario. Det parade testet visade dock att det inte fanns någon signifikant skillnad mellan dessa metoder vid α = 0,05. Enligt parsimoniprincipen kan ARIMA- och MLR-modellerna vara att föredra framför ANN-modellerna på grund av sin enkla struktur och sina konkurrenskraftiga resultat.
Hamzacebi REF utformade neurala nätverk baserade förutsägelse modeller för utnyttjande av el efterfrågan för Turkiet.
Forecasting Electricity Demand in Thailand with an Artificial Neural Network Approach
{'venue': None, 'journal': 'Energies', 'mag_field_of_study': ['Economics']}