Using dynamic linear models and Kalman filter for modeling and forecasting electricity load in Erbil City
المؤلفون المشاركون
Mawlud, Kurdistan Ibrahim
Yahya, Rebaz Uthman
المصدر
ZANCO Journal of Humanity Sciences
العدد
المجلد 22، العدد 4 (31 أغسطس/آب 2018)، ص ص. 347-373، 27ص.
الناشر
جامعة صلاح الدين قسم النشر العلمي
تاريخ النشر
2018-08-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
27
التخصصات الرئيسية
العلوم الاقتصادية والمالية وإدارة الأعمال
الملخص EN
In this paper we constructed four models for hourly (4*24 models for the 24 hours are 96 models of the day) and daily (4*7 models for the 7 days are 7 models of the week) electricity load using dynamic linear models (DLM) with various parameters.
The Bayesian method and Kalman filter where used to estimate the parameters of four load models (Simple DLM, Trend DLM, Trend seasonal DLM and Regression DLM) and one step ahead forecasting.
In order to select the best and most efficient model for estimating and forecasting the electricity load in Erbil City, the four models were compared using (mean absolute error, mean absolute percentage error and root mean square error.
The results presented in this paper based on real measured data.
R-programming language and Microsoft Excel were used for data analyses.
The result shows that Regression-DLM has best estimation and forecasting results compared to other models using the accuracy criteria, and the Kalman filter algorithm is a well-established technique and is suitable for estimating the parameters of load models that are used in this work as dynamic linear equations that include load signal with uncorrelated Gaussian white noise.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Mawlud, Kurdistan Ibrahim& Yahya, Rebaz Uthman. 2018. Using dynamic linear models and Kalman filter for modeling and forecasting electricity load in Erbil City. ZANCO Journal of Humanity Sciences،Vol. 22, no. 4, pp.347-373.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-895842
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Mawlud, Kurdistan Ibrahim& Yahya, Rebaz Uthman. Using dynamic linear models and Kalman filter for modeling and forecasting electricity load in Erbil City. ZANCO Journal of Humanity Sciences Vol. 22, no. 4 (2018), pp.347-373.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-895842
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Mawlud, Kurdistan Ibrahim& Yahya, Rebaz Uthman. Using dynamic linear models and Kalman filter for modeling and forecasting electricity load in Erbil City. ZANCO Journal of Humanity Sciences. 2018. Vol. 22, no. 4, pp.347-373.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-895842
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 272-373
رقم السجل
BIM-895842
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