Numer: 03b/2013 Str. 170
Autorzy: Liqiang Hou , Shanlin Yang , Xiaojia Wang , Jianxin Shen :
Tytuł: Przewidywanie krótkoterminowe obciążenia inteligentnej sieci elektroenergetycznej z wykorzystaniem modelu WLS-SVR oraz korekcji błędów modelem TGARCH
Streszczenie: W artykule przedstawiono model przewidywania krótkookresowego obciążenia sieci elektroenergetycznej. W proponowanym rozwiązaniu wykorzystano metodę SVM (ang. Support Vector Machine). W celu eliminacji istniejącego wpływu wartości syngularnych na dokładność wyniku, zastosowano regresję ze średnią ważoną. Dodatkowo wykorzystano model TGARCH w określaniu błędów predykcji. Przedstawiono wyniki badań weryfikacyjnych, przeprowadzonych na rzeczywistych danych.
Słowa kluczowe: inteligentne sieci, TGARCH, korekcja błędu; WLS-SVR, przewidywanie krótkoterminowe obciążenia