REDUKCJA WYMIAROWOŚCI DANYCH A SELEKCJA CECH W ZASTOSOWANIU DO PROGNOZOWANIA MAKSYMALNEGO DOBOWEGO OBCIĄŻENIA ELEKTROENERGETYCZNEGO

Abstract

Prognozowanie obciążeń w systemie elektroenergetycznym jest ważnym problemem praktycznym zarówno z technicznego jak i ekonomicznego punktu widzenia. W małych systemach problem ten jest stosunkowo trudny do rozwiązania ze względu na dużą zmienność przebiegu obciążenia. Do jego rozwiązania niezbędne jest zastosowanie dobrego predykatora i wyselekcjonowanie cech procesu wpływających na prognozę. Artykuł przedstawia dwie metody selekcji cech – algorytm genetyczny oraz algorytmy redukcji wymiarowości. Jako predykator użyta była maszyna wektorów podtrzymujących działająca w trybie regresji (SVR). Zaprezentowano i omówiono uzyskane wyniki na rzeczywistych danych pomiarowych.

Keywords

• prognozowanie obciążeń elektroenergetycznych
• redukcja wymiarowości
• algorytm genetyczny
• maszyna wektorów podtrzymujących