In this study, we modelled the dens

In this study, we modelled the density of electricity smart meter data using different implementations of the KD and CKD estimators. The methods were aimed at accommodating the seasonality in consumption, along with the underlying variability. We used a decay parameter in the modelling framework to place more emphasis on the more recent observations. The evaluation of post-sample density and quantile forecasts showed that the methods considered in this study convincingly outperformed the unconditional KD estimator. Encouragingly, the employed methods were able to accommodate the weekly seasonality that can be present in consumption. We also implemented the HWT exponential smoothing method, and found that point and density forecasts from this method were particularly competitive for the SME series. This can be attributed to the relatively strong seasonal patterns typically present in the SME series. Furthermore, we derived density forecasts for electricity cost using the density forecasts of electricity consumption, for six different tariffs. Using three different tariff selection criteria, our empirical study showed that switching between tariffs results in considerable cost savings overall, compared to the case when consumers are allocated a single tariff for all periods

Results (Thai) 1:

ในการศึกษานี้ เรา modelled ความหนาแน่นของข้อมูลสมาร์ทมิเตอร์ไฟฟ้าที่ใช้ปฏิบัติการต่าง ๆ ของ estimators KD และ CKD วิธีการที่มุ่งรองรับ seasonality บริโภค พร้อมสำหรับความผันผวนต้น เราใช้พารามิเตอร์ผุในกรอบการสร้างแบบจำลองเน้นการสังเกตการณ์ล่าสุดเพิ่มเติม การประเมินผลของการคาดการณ์ความหนาแน่นและ quantile หลังชิ้นงานตัวอย่างพบว่า วิธีการพิจารณาในการศึกษานี้ convincingly outperformed ประมาณ KD โดยไม่มีเงื่อนไข Encouragingly วิธีการเจ้าของก็สามารถรองรับ seasonality สัปดาห์ที่สามารถในปริมาณการใช้ เรายังใช้ HWT เนนวิธีปรับให้เรียบ และพบว่า คาดการณ์จุดและความหนาแน่นจากวิธีนี้ได้แข่งขันโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับชุด SME สามารถเกิดจากการค่อนข้างแข็งแรงตามฤดูกาลรูปแบบโดยทั่วไปจะอยู่ในชุด SME นอกจากนี้ เราได้รับความหนาแน่นการคาดการณ์สำหรับต้นทุนไฟฟ้าที่ใช้การคาดการณ์ความหนาแน่นของปริมาณการใช้ไฟฟ้า ภาษีต่าง ๆ 6 ใช้เกณฑ์การเลือกอัตราภาษีแตกต่างกัน 3 ของเราผลศึกษาพบว่า สลับระหว่างผลภาษีโดยรวม ประหยัดต้นทุนมากเมื่อเทียบกับกรณีเมื่อผู้บริโภคมีการปันส่วนภาษีเดียวสำหรับรอบระยะเวลาทั้งหมด

Results (Thai) 2:

ในการศึกษานี้เราย่อมมีความหนาแน่นของข้อมูลมิเตอร์ไฟฟ้าโดยใช้สมาร์ทการใช้งานที่แตกต่างกันของ KD และประมาณ CKD วิธีการที่ถูกมุ่งเป้าไปที่การรองรับฤดูกาลในการบริโภคพร้อมกับความแปรปรวนพื้นฐาน เราใช้พารามิเตอร์การสลายตัวในกรอบการสร้างแบบจำลองที่จะวางความสำคัญต่อการสังเกตเมื่อเร็ว ๆ นี้ การประเมินผลของความหนาแน่นของการโพสต์ตัวอย่างและการคาดการณ์ quantile แสดงให้เห็นว่าวิธีการพิจารณาในการศึกษาครั้งนี้ประทับใจประสิทธิภาพสูงกว่าประมาณการ KD ไม่มีเงื่อนไข กำลังใจวิธีการจ้างงานก็สามารถที่จะรองรับฤดูกาลรายสัปดาห์ที่สามารถจะนำเสนอในการบริโภค นอกจากนี้เรายังดำเนินการวิธีการที่เรียบชี้แจง HWT และพบว่าจุดความหนาแน่นและการคาดการณ์จากวิธีนี้มีการแข่งขันโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับชุด SME นี้สามารถนำมาประกอบกับรูปแบบตามฤดูกาลที่ค่อนข้างแข็งแกร่งมักจะอยู่ในชุด SME นอกจากนี้เราได้รับการคาดการณ์ความหนาแน่นของค่าใช้จ่ายในการผลิตไฟฟ้าโดยใช้การคาดการณ์ความหนาแน่นของปริมาณการใช้ไฟฟ้าเป็นเวลาหกภาษีที่แตกต่างกัน ใช้สามเกณฑ์การเลือกอัตราค่าไฟฟ้าที่แตกต่างกันการศึกษาเชิงประจักษ์ของเราแสดงให้เห็นว่าผลการสลับไปมาระหว่างการเก็บภาษีศุลกากรในการประหยัดค่าใช้จ่ายมากโดยรวมเมื่อเทียบกับกรณีที่ผู้บริโภคได้รับการจัดสรรภาษีเดียวสำหรับทุกช่วงเวลา

Results (Thai) 3:

ในการศึกษานี้เราจำลองความหนาแน่นของข้อมูลการใช้ไฟฟ้าสมาร์ทมิเตอร์การใช้งานที่แตกต่างกันของ KD และ CKD ตัวประมาณ วิธีการได้รับเพื่อรองรับฤดูกาลในการบริโภค พร้อมกับมีความแปรปรวน เราใช้พารามิเตอร์ในการสลายกรอบที่เน้นการสังเกตเพิ่มเติมล่าสุดการประเมินผลการโพสต์ตัวอย่างและควอนไทล์การคาดการณ์ความหนาแน่นวิธีที่พิจารณาในการศึกษานี้ทำให้เมื่อประมาณการและไม่มีเงื่อนไข encouragingly , ใช้วิธีการที่สามารถรองรับทุกสัปดาห์ฤดูกาลที่สามารถแสดงในการบริโภค เรายังใช้ hwt วิธีการปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล ,และพบว่าจุดพยากรณ์ที่ได้จากวิธีการนี้มีความหนาแน่นและแข่งขันโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับ SME ชุด นี้สามารถนำมาประกอบกับที่ค่อนข้างแข็งแรง ฤดูกาลลวดลายมักจะแสดงใน 1 ชุด นอกจากนี้ เราได้ประมาณการค่าใช้จ่ายไฟฟ้าโดยใช้ความหนาแน่นความหนาแน่น และปริมาณการใช้ไฟฟ้าสำหรับหกอัตราภาษีที่แตกต่างกันใช้เกณฑ์การคัดเลือกที่แตกต่างกันสามภาษี การศึกษาเชิงประจักษ์ของเราพบว่า การสลับระหว่างอัตราภาษีในผลลัพธ์มาก ประหยัดต้นทุนโดยรวม เมื่อเทียบกับกรณี เมื่อผู้บริโภคมีการจัดสรรอัตราเดียวสำหรับทุกช่วง