Online single-factor measured active nodal load forecasting in an electric power system

2017

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1117/12.2280887
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Two techniques for online nodal load (NL) forecasting using preliminary classification of training set data are proposed. In the first one, a pattern recognition method, the rate evaluation algorithm (REM), is applied to measured load values of the previous day to classify load diagram that is being forecasted. Diagrams from resulting class are used to calculate load predictions. In the second technique, measured load values of a diagram from training set, which is the closest to the one being predicted, are used as estimates of predicted load values. Online NL forecasting using the mentioned above methods has been conducted. The corresponding mean square errors are given.