Forecasting electricity consumption

Forecasting electricity consumption at dierent locations
in electric distribution grids on short time scales
is a crucial ingredient of systems that will enable higher
renewable penetration without sacricing the security of
electricity supply. The goal of this paper is to evaluate
the performance of state-of-the-art forecasting methods
based on actual data. Overall, we observed that most
of the algorithms benet from larger training sets and
splitting the data into training sets of particular day
types. In addition we observed that predictions based
on disaggregated data from individual appliances lead
to better results. Generally, our analysis has revealed
that if the forecasting methods are applied without individual
tuning, they are able to beat the accuracy of
persistence forecasting only in rare cases. Furthermore,
the achievable accuracy in terms of average MAPE is
surprisingly low, ranging between 5 and 50% for one of
the considered data sets, and between 30 and 150% for
the other, more variable, demand prole. Our work thus
motivates more research investigating how accuracy can
be increased.

Results (Thai) 1:

คาดการณ์ปริมาณการใช้ไฟฟ้าที่ตำแหน่ง erent ดิในการจำหน่ายไฟฟ้ากริดในเวลาสั้น ๆเป็นส่วนผสมสำคัญของระบบที่จะช่วยให้สูงขึ้นทดแทนการเจาะ โดย cing sacri รักษาความปลอดภัยของไฟฟ้า จุดประสงค์ของเอกสารนี้คือการ ประเมินประสิทธิภาพของวิธีการคาดการณ์ของรัฐ-of-the-artตามข้อมูลจริง ทั้งหมด เราสังเกตที่มากที่สุดของ t bene อัลกอริทึมจากชุดฝึกอบรมขนาดใหญ่ และแบ่งข้อมูลออกเป็นชุดฝึกของวันหนึ่ง ๆชนิด นอกจากนี้ เราตรวจสอบว่า การคาดคะเนตามdisaggregated ข้อมูลจากลูกค้าเป้าหมายแต่ละเครื่องเพื่อผลลัพธ์ที่ดีขึ้น ทั่วไป มีการเปิดเผยของเราวิเคราะห์ซึ่งถ้ามีใช้วิธีการคาดการณ์ โดยบุคคลปรับแต่ง พวกเขาจะสามารถเอาชนะความถูกต้องของการคาดการณ์มีอยู่เฉพาะในบางกรณี นอกจากนี้ความแม่นยำทำได้ในแง่ของ MAPE เฉลี่ยต่ำน่าแปลกใจ ช่วงหนึ่งระหว่าง 5 ถึง 50%ชุดข้อมูลที่พิจารณา และ ระหว่าง 30 และ 150% ในอื่น ๆ ตัวแปรเพิ่มเติม ความเลอ pro งานของเราดังนั้นตรวจสอบความถูกต้องสามารถวิจัยเพิ่มเติมแรงบันดาลใจมีเพิ่ม

Results (Thai) 2:

การคาดการณ์ปริมาณการใช้ไฟฟ้าที่ดิ?
สถานที่ต่างกันในกริดการกระจายไฟฟ้าบนตาชั่งเวลาสั้นๆ
เป็นส่วนประกอบที่สำคัญของระบบที่จะช่วยให้สูงขึ้นการเจาะทดแทนโดยไม่ต้อง sacri cing การรักษาความปลอดภัยของการจัดหาไฟฟ้า เป้าหมายของงานวิจัยนี้คือการประเมินประสิทธิภาพของวิธีการพยากรณ์รัฐของศิลปะบนพื้นฐานของข้อมูลที่เกิดขึ้นจริง โดยรวมแล้วเราตั้งข้อสังเกตว่าส่วนใหญ่ของอัลกอริทึมเสื้อประโยชน์จากการฝึกอบรมชุดขนาดใหญ่และแยกข้อมูลลงในชุดการฝึกอบรมของวันที่ประเภท นอกจากนี้เราตั้งข้อสังเกตว่าการคาดการณ์ตามข้อมูลที่แยกจากอุปกรณ์เครื่องใช้แต่ละคนนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีกว่า โดยทั่วไปการวิเคราะห์ของเราได้เปิดเผยว่าหากวิธีการพยากรณ์ถูกนำมาใช้โดยไม่ต้องของแต่ละบุคคลการปรับแต่งพวกเขาจะสามารถที่จะชนะความถูกต้องของการติดตาการคาดการณ์เฉพาะในกรณีที่หายาก นอกจากนี้ความถูกต้องทำได้ในแง่ของค่าเฉลี่ย MAPE คือต่ำน่าแปลกใจตั้งแต่ระหว่างวันที่5 และ 50% สำหรับหนึ่งในชุดข้อมูลที่พิจารณาและระหว่าง30 และ 150% สำหรับคนอื่นๆ ตัวแปรมากขึ้นความต้องการโปร le การทำงานของเราจึงกระตุ้นการวิจัยมากขึ้นการตรวจสอบความถูกต้องของวิธีการที่สามารถจะเพิ่มขึ้น

Results (Thai) 3:

การพยากรณ์การใช้ไฟฟ้า ที่ ดิ  erent สถานที่
ในการแจกจ่ายไฟฟ้ากริดในระดับเวลาที่สั้น
เป็นส่วนประกอบสำคัญของระบบ ซึ่งจะช่วยทดแทนได้ โดยไม่  ที่สูง
ซาคริแซงความมั่นคงของ
การไฟฟ้า เป้าหมายของบทความนี้คือเพื่อประเมินประสิทธิภาพของวิธีการพยากรณ์
-
ตามข้อมูลจริง โดยรวม เราสังเกตว่าส่วนใหญ่