Short term load forecasting by statistical time series methods
المؤلفون المشاركون
المصدر
Journal of Automation and Systems Engineering
العدد
المجلد 10، العدد 2 (30 يونيو/حزيران 2016)، ص ص. 99-111، 13ص.
الناشر
تاريخ النشر
2016-06-30
دولة النشر
الجزائر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The electricity demand forecasting is a pioneer study in the field of electrical engineering.
Demand forecasting is inevitable for impeccable operation of the power system on the other hand it is required for long term planning.
Recent year’s development of new methodologies for Short Term Load Forecasting (STLF) has gain the interest of researchers.
STLF is required for fixing the bidding strategies, strategic decisions and generator scheduling.
Early information of demand can be a beneficial tool for energy management centre.
In view of this light, this paper presents an application of statistical forecasting method for predicting the demand on hourly basis.
On the basis of average and peak demand the similar days are selected and forecast for next hours are carried out.
The paper also presents a meaningful comparison of different statistical load forecasting methods namely trend analysis, decomposition and moving average method.
It is observed that the moving method outperformed over other methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Mittal, Nikita& Saxena, Akash. 2016. Short term load forecasting by statistical time series methods. Journal of Automation and Systems Engineering،Vol. 10, no. 2, pp.99-111.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-748197
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Mittal, Nikita& Saxena, Akash. Short term load forecasting by statistical time series methods. Journal of Automation and Systems Engineering Vol. 10, no. 2 (2016), pp.99-111.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-748197
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Mittal, Nikita& Saxena, Akash. Short term load forecasting by statistical time series methods. Journal of Automation and Systems Engineering. 2016. Vol. 10, no. 2, pp.99-111.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-748197
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 111
رقم السجل
BIM-748197
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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