SARIMA Model Forecasting of Short-Term Electrical Load Data Augmented by Fast Fourier Transform Seasonality Detection
Notice bibliographique
Résumé
In this study, Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) model is used to forecast short term electric load data. It is known that electrical load data is affected by weather conditions, therefore the electrical load data will have a seasonal component. For this reason, representing this data in the frequency spectrum domain will reflect the exact seasonal time. As such, Fast Fourier Transformation algorithm (FFT) has been used to detect the existence of the seasonal component in the time series of hourly electrical load data. The FFT technique gives a clear view of the behavior of the time series, which shows the three main components located at frequencies f1= 3.17 e-8Hz, fz=1.157e-5Hz, and f3=2.315 e-5Hz. The component that is located at f2=1.157e-5Hz has a significant amplitude and tends to repeat itself every 24 hours. The model that has been selected to forecast one week ahead of the electrical load data is SARIMA (6,1,1) (4,1,1). Most of the predicted values fall into the 95% of confidence interval. The P-values for Ljung-Box statistic indicate that of P-values are higher than 5%. Unlike other techniques, FFT technique offers a quick view of the data behavior with high accuracy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».