An Online-Calibrated Time Series Based Model for Day-Ahead Natural Gas Demand Forecasting
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a new online-calibrated time series based model with the application to the day-ahead natural gas demand (GD) forecasting. A double-stage parallel process is developed for creating the forecasting model. The two stages include analysis of the temperature-independent and temperature-dependent components of the GD. The former stage is executed by online processing of the historical GD information considering the intertemporal variation of the GD. The latter stage, however, is conducted by exploiting the features of the GD information correlated with the ambient temperature. The forecast of the temperature is incorporated into the GD forecasting model through a correlation-based function. The model can generate the day-ahead GD forecast with both the hourly and intrahourly resolutions without compromising the forecast accuracy. The model is calibrated online using the historical GD and temperature information to achieve a higher forecast accuracy. The practical challenges associated with the industrial application of the model are also discussed. The application of the proposed model is numerically examined using real-world GD and temperature data, and the results are comprehensively studied. The outcomes reveal the efficacy and feasibility of the proposed model under various cases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».