Detta dokument presenterar en artificiell neurala nätverk (ANN) metod t o elektrisk belastning prognos. ANN används för att lära sig förhållandet mellan tidigare, nuvarande och framtida temperaturer och belastningar. För att tillhandahålla den prognostiserade belastningen, interpolerar ANN bland belastnings- och temperaturdata i en träningsdatauppsättning. De genomsnittliga absoluta felen i prognoserna för en timme och 24 timmar framåt i vårt test på faktiska nyttodata visas vara 1,40% respektive 2,06%. Detta kan jämföras med ett genomsnittligt fel på 4,22 % för 24 timmars prognostisering med en för närvarande använd prognosteknik som tillämpas på samma data.
I ett tidigt arbete använde Park et al REF en ANN för att framkalla förhållandet mellan tidigare, nuvarande och framtida temperaturer och belastningar i elbelastningsprognoserna.
Electric load forecasting using an artificial neural network
{'venue': None, 'journal': 'IEEE Transactions on Power Systems', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}