The Limits of Forecasting: Assessing the Robustness of Time Series Models to Extreme Load Volatility
Notice bibliographique
Résumé
Accurate mid-term load forecasting is indispensable for effective operational planning and asset management within electrical transmission systems.This research offers a thorough comparison of seven forecasting models-comprising one stochastic model Exponential Smoothing (ES) and six deterministic trend models (Linear, Exponential, Logarithmic, and Polynomial of Orders 2 to 4)-aimed at predicting weekly transformer load (MWh) based on supervisory control and data acquisition (SCADA) data from the 150 kV Pekalongan Substation.Model performance was evaluated utilizing established metrics (MAPE, MAE, RMSE) and was statistically validated through the Friedman test.The principal conclusion indicates that there is no statistically significant difference in performance among the models (χ² (6) = 0.25, p > 0.05).Although slight variations in metrics were observed, visual analysis confirmed consistent performance on stable data and universally indicated failure during periods of extreme volatility.These findings strongly endorse the Principle of Parsimony, demonstrating that more complex models do not yield accuracy improvements over simpler alternatives such as Linear or Quadratic models.This study offers vital guidance for utility companies, endorsing the adoption of simple, interpretable models for routine operational forecasting to enhance planning efficiency while ensuring reliability.
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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 | 0,016 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».