Forecasting of Electricity Demand by Hybrid ANN-PSO under Shadow of the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Here in the research paper, we did not use smart methods to predict the future but rather to show the impact of the pandemic, we used the hybrid method using the PSO-ANN algorithm to demonstrate the impact of COVID-19 on electricity consumption and to demonstrate that we used two basic steps. The first step is to demonstrate that the hybrid method is effective for prediction. We showed that the prediction for 2019 was good, and that was before the onset of COVID-19. As for the second step, we applied the same hybrid algorithm after the emergence of COVID-19, i.e. for 2020, to note the difference between the prediction and the current pregnancy, which represents the impact of this epidemic, and this prediction in the short term. A short-term role in the operation of a power system in terms of achieving an economical electrical output and avoiding losses or outages. We've collected four consecutive years of data that is downloaded every quarter-hour of the day. Electricity consumption in Algeria is used as an input to the PSO-ANN learning algorithm. The results of the PSO-ANN pregnancy prediction algorithm have better accuracy than the ANN prediction. In the future but with the emergence of a pandemic that has had a clear difference and represents economic losses in the field of electricity, the epidemic should be viewed as a short-term variable to reduce the level of energy loss and generation cost.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».