Cooling, Heating and Electrical Load Forecasting Method for Integrated Energy System based on SVR Model
Rattachement africain : us, cn, in. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
In order to further reduce environmental pressure and promote the integration of renewable generation, integrated energy system (IES) has become a promising way of energy consumption. The economic dispatch and optimal operation of the IES rely on accurate load forecasting. In this paper, a Support Vector Regression (SVR) based multiple load forecasting method for cooling loads, heating loads and electrical loads of integrated energy system is established. First, through Pearson correlation analysis, the correlation between cooling loads, heating loads and electrical loads are investigated. Then, a load forecasting model based on SVR is designed, and Particle Swarm optimization (PSO) is adopted to optimize model parameter setting. Electrical loads, heating loads, cooling loads, day type, and weather data are used as inputs in the prediction model. A case study on a realistic IES of a park in Yunnan Province is implemented to verify the proposed method. Comparing results of the proposed method with that of traditional models show that, the proposed model can effectively consider the coupling of power load, cooling load and heating load, and has better prediction accuracy.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Cooling, Heating and Electrical Load Forecasting Method for Integrated Energy System based on SVR Model
- Date Crossref
- 01/04/2021
- Éditeur
- IEEE
- Type
- proceedings-article
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Où se fait cette recherche
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Electric Power Research Institute pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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Ltd. (China) Yunnan Power Grid Co. pays non établi dans la noticeEntreprise
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China Southern Power Grid (China) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Power Grid Corporation (India) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Digital Power Grid Research Institute Co. pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Electric Power Research Institute, Yunnan Power Grid Co. — Ltd. (China) et China Southern Power Grid (China), avec 2 autres affiliations.
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