Short-Term Load Foresting Using Combination of Linear and Non-Linear Models
Notice bibliographique
Résumé
Numerous short-term load forecasting models are available in the literature. However, the improvement in forecast accuracy using the combination models has yet to be analyzed on a daily rolling basis for a very long test period. In this paper, the characteristics of a combination of the Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) – a linear model and Radial Basis Function networks (RBFN) – a non-linear model have been studied in two different modeling frameworks namely single series (SS) and variable segmented series (VSS). The hourly load data of the Ontario Electricity Market (OEM) and the Iberian Electricity Market (MIBEL) are used as the case system to produce the daily load forecast. The impact on prediction accuracy by the size of training data and the combining individual forecasts has been studied for 12 years of OEM and one year of MIBEL demands, respectively. In order to achieve the empirical objective, a large number of models(1,447,740 in number) are estimated to produce load forecasts on a daily rolling basis. The forecast performance has been compared with the other models proposed in the literature.Among the linear models, for all window sizes of training data, the forecast accuracy of the combination model is better than the model selected with the minimum Akaike information criterion (AIC) and Bayesian information criterion (BIC) in both frameworks. Moreover, the ensemble of RBFN and linear models produces the best forecast. The results pinpointed that the proposed model’s precision and stability are higher than the earlier forecasting models proposed for both markets. The novelty in the model is that only a single hourly time-series is used for forecasting and there is no need for other explanatory variables.
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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 ».