論文の概要: Probabilistic Forecasting Methods for System-Level Electricity Load
Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09399v1
- Date: Mon, 17 Oct 2022 20:07:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-19 16:00:15.959936
- Title: Probabilistic Forecasting Methods for System-Level Electricity Load
Forecasting
- Title(参考訳): 系統レベル電力負荷予測のための確率予測法
- Authors: Philipp Giese
- Abstract要約: 焦点は短期部門と異なるモデルに焦点を当てている。
長期的な分野からの別のモデルが提示される。
文献のさらなる発展の展望について論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Load forecasts have become an integral part of energy security. Due to the
various influencing factors that can be considered in such a forecast, there is
also a wide range of models that attempt to integrate these parameters into a
system in various ways. Due to the growing importance of probabilistic load
forecast models, different approaches are presented in this analysis. The focus
is on different models from the short-term sector. After that, another model
from the long-term sector is presented. Then, the presented models are put in
relation to each other and examined with reference to advantages and
disadvantages. Afterwards, the presented papers are analyzed with focus on
their comparability to each other. Finally, an outlook on further areas of
development in the literature will be discussed.
- Abstract(参考訳): 負荷予測はエネルギーセキュリティの不可欠な部分となっている。
このような予測で考えられる様々な影響要因のため、これらのパラメータを様々な方法でシステムに統合しようとする幅広いモデルも存在する。
確率的負荷予測モデルの重要性が高まっているため、この分析では異なるアプローチが示される。
焦点は短期部門と異なるモデルに焦点を当てている。
その後、長期セクターの別のモデルが提示される。
そして、提示したモデルは相互に関連づけられ、利点とデメリットを参照して検討される。
その後, 論文の相互比較性に着目して分析を行う。
最後に,文献のさらなる発展に関する展望について述べる。
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