論文の概要: mshw, a forecasting library to predict short-term electricity demand
based on multiple seasonal Holt-Winters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10982v1
- Date: Thu, 15 Feb 2024 23:08:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-21 00:16:33.883302
- Title: mshw, a forecasting library to predict short-term electricity demand
based on multiple seasonal Holt-Winters
- Title（参考訳）: 複数の季節的ホルトウィンターに基づく短期電力需要予測ライブラリmshw
- Authors: Oscar Trull, and J. Carlos Garc\'ia-D\'iaz, and Angel Peir\'o-Signes
- Abstract要約: 現在の電力システムは、電力市場が電気価格を確立するために需要予測を必要とする。
最も一般的な予測形式は、両方の技術を使用するハイブリッドモデルに基づいている。
本稿では,電気需要予測のためのツールボックスを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Transmission system operators have a growing need for more accurate
forecasting of electricity demand. Current electricity systems largely require
demand forecasting so that the electricity market establishes electricity
prices as well as the programming of production units. The companies that are
part of the electrical system use exclusive software to obtain predictions,
based on the use of time series and prediction tools, whether statistical or
artificial intelligence. However, the most common form of prediction is based
on hybrid models that use both technologies. In any case, it is software with a
complicated structure, with a large number of associated variables and that
requires a high computational load to make predictions. The predictions they
can offer are not much better than those that simple models can offer. In this
paper we present a MATLAB toolbox created for the prediction of electrical
demand. The toolbox implements multiple seasonal Holt-Winters exponential
smoothing models and neural network models. The models used include the use of
discrete interval mobile seasonalities (DIMS) to improve forecasting on special
days. Additionally, the results of its application in various electrical
systems in Europe are shown, where the results obtained can be seen. The use of
this library opens a new avenue of research for the use of models with discrete
and complex seasonalities in other fields of application.
- Abstract（参考訳）: 送電系統の事業者は、より正確な電力需要予測の必要性が高まっている。
現在の電力システムは、電力市場が電力価格と生産ユニットのプログラミングを確立するために需要予測を必要とする。
電気システムの一部である企業は、統計や人工知能に関わらず、時系列や予測ツールの使用に基づいて、排他的ソフトウェアを使用して予測を得る。
しかしながら、最も一般的な予測形式は、両方の技術を使用するハイブリッドモデルに基づいている。
いずれにしても、多くの関連する変数を持つ複雑な構造を持つソフトウェアであり、予測を行うには高い計算負荷を必要とする。
彼らが提供できる予測は、単純なモデルが提供できる予測よりもそれほど良くない。
本稿では,電気需要予測のためのMATLABツールボックスを提案する。
このツールボックスは、複数の季節的なHolt-Winters指数スムージングモデルとニューラルネットワークモデルを実装している。
モデルは、特別日の予報を改善するために離散区間移動季節性(dims)を使用することを含む。
さらに、ヨーロッパの様々な電気システムにおけるその応用結果を示し、その結果を見ることができる。
このライブラリの使用は、他の分野における離散的および複雑な季節性を持つモデルの使用のための新しい研究の道を開く。
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