Abstract-Den snabba ökningen av energiefterfrågan kräver effektiva åtgärder för att planera och optimera resurser för effektiv energiproduktion i en smart nätmiljö. I detta dokument presenteras en datadriven metod för att prognostisera värmebelastningen för flerfamiljshus i ett fjärrvärmesystem (DHS). Prognosmodellen byggs med hjälp av sex och elva veckors data från fem byggnadsstationer. De externa faktorer och interna faktorer som påverkar värmebelastningen i substationer är parametrar som används som vår modells ingång. Kortsiktiga prognosmodeller genereras med hjälp av fyra övervakade maskininlärning (ML) tekniker: Support Vector Regression (SVR), Regression Tree, Feed Forwards Neural Network (FFNN) och Multipel linjär regression (MLR). Resultatjämförelse mellan dessa ML-metoder genomfördes. Effekterna av att kombinera de interna och externa faktorer som påverkar värmebelastningen vid substationer undersöktes. Modellerna utvärderas med varierande horisont upp till 24 timmar framåt. Resultaten visar att SVR har den bästa noggrannheten på 5,6 % MAPE för det bästa scenariot.
Författare i REF jämför prestandan hos fyra övervakade ML-algoritmer (MLR, FFN, SVR och Regression Tree (RT)) genom att studera effekten av interna och externa faktorer.
Forecasting heat load for smart district heating systems: A machine learning approach
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Smart Grid Communications (SmartGridComm)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Smart Grid Communications (SmartGridComm)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}