No/VOL: 11/2007 Page no. 6-9
Authors: Stanisław Osowski , Krzysztof Siwek :
Title: Prognozowanie zapotrzebowania na energię elektryczną w małym kolejowym rejonie elektroenergetycznym z wykorzystaniem SVM
Abstract: Praca przedstawia prognozowanie zapotrzebowania na energię elektryczną w małym kolejowym rejonie elektroenergetycznym z wyprzedzeniem jednodniowym na każdą z 24 godzin. Podstawą rozwiązania jest system 24 sieci neuronowych typu Support Vector Machine, z których każda jest specjalizowana do prognozy na jedną określoną godzinę w ciągu doby. Dla uzyskania jak najlepszych wyników prognozy opracowano specjalny zestaw cech diagnostycznych, na podstawie których dokonywana jest prognoza. Wyniki uzyskane dla małego rejonu kolejowego zasilania pokazują, że zastosowanie metody pozwala uzyskać poprawę dokładności prognozowania rzędu 20% w stosunku do klasycznych metod prognozowania.
Key words: prognozowanie obciążeń, SVM, cechy diagnostyczne