Short-Term Electricity Load Forecasting and Seasonality Analysis Using Temperature and Artificial Intelligence Methods in the Southeastern Anatolia Region
Notice bibliographique
Résumé
The planning of electrical energy systems can be realized in a more efficient and sustainable way by forecasting energy demand accurately. In this context, short-term load forecasting plays a critical role in optimizing energy production and distribution processes. In this study, short-term load forecasting was conducted using hourly electricity consumption data from a facility located in the Southeastern Anatolia Region between 2019–2022. The data were integrated with meteorological parameters to evaluate the impact of temperature. The performance of Multiple Linear Regression (MLR), Artificial Neural Networks (ANN), and AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) methods were compared. According to the results, the ARIMA method was the most successful with an accuracy rate of 92%, followed by the ANN model with 90% accuracy. The MLR method demonstrated relatively lower performance, achieving an accuracy rate of 89%. Moreover, ANN showed a strong capability to model complex relationships, while ARIMA excelled in datasets with seasonality. In conclusion, this study highlights the strengths and weaknesses of different methods, providing valuable contributions to energy planning and emphasizing the importance of analyses conducted using regional datasets.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».