Fuzzy system applications for short-term electric load forecasting.
Notice bibliographique
Résumé
Load forecasting is an important function in economic power generation, allocation between plants (Unit Commitment Scheduling), maintenance scheduling, and for system security applications such as peak shaving by power interchange with interconnected utilities. In this thesis the problem of fuzzy short term load forecasting is formulated and solved. The thesis starts with a discussion of conventional algorithms used in short-term load forecasting. These algorithms are based on least error squares and least absolute value. The theory behind each algorithm is explained. Three different models are developed and tested in the first part of the thesis. The first model (A) is a regression model that takes into account the weather parameters in summer and winter seasons. The second model (B) is a harmonics based model, which does not account for weather parameters, but considers the parameters as a function of time. Model (B) can be used where variations in weather parameters are not available. Finally, model (C) is created as a hybrid combination of models A and B. The parameters of the three models are estimated using the two static estimation algorithms and are used later to predict the load for twenty-four hours ahead. The results obtained are discussed and conclusions are drawn for these models. In the second part of the thesis new fuzzy models are developed for crisp load power with fuzzy load parameters and for fuzzy load power with fuzzy load parameters. Three fuzzy models (A), (B) and (C) are developed. The fuzzy load model (A) is a fuzzy linear regression model for summer and winter seasons. Model (B) is a harmonic fuzzy model, which does not account for weather parameters. Finally fuzzy load model (C) is a hybrid combination of fuzzy load models (A) and (B). Estimating the fuzzy parameters for the three models turns out to be one of linear optimization. The fuzzy parameters are obtained for the three models. These parameters are used to predict the load as a fuzzy function for twenty-four hours ahead. Prediction results are obtained and presented using data from Nova Scotia Power and Environment Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».