![](/images/graphics-bg.png)
A New Strategy for Short-Term Load Forecasting
المؤلفون المشاركون
Yang, Yi
Wu, Jie
Li, Caihong
Chen, Yanhua
المصدر
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-05-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Electricity is a special energy which is hard to store, so the electricity demand forecasting remains an important problem.
Accurate short-term load forecasting (STLF) plays a vital role in power systems because it is the essential part of power system planning and operation, and it is also fundamental in many applications.
Considering that an individual forecasting model usually cannot work very well for STLF, a hybrid model based on the seasonal ARIMA model and BP neural network is presented in this paper to improve the forecasting accuracy.
Firstly the seasonal ARIMA model is adopted to forecast the electric load demand day ahead; then, by using the residual load demand series obtained in this forecasting process as the original series, the follow-up residual series is forecasted by BP neural network; finally, by summing up the forecasted residual series and the forecasted load demand series got by seasonal ARIMA model, the final load demand forecasting series is obtained.
Case studies show that the new strategy is quite useful to improve the accuracy of STLF.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yang, Yi& Wu, Jie& Chen, Yanhua& Li, Caihong. 2013. A New Strategy for Short-Term Load Forecasting. Abstract and Applied Analysis،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-454698
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yang, Yi…[et al.]. A New Strategy for Short-Term Load Forecasting. Abstract and Applied Analysis No. 2013 (2013), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-454698
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yang, Yi& Wu, Jie& Chen, Yanhua& Li, Caihong. A New Strategy for Short-Term Load Forecasting. Abstract and Applied Analysis. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-454698
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-454698
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)