In the context of smart grids and load balancing, daily peak load forecasting has become a critical activity for stakeholders of the energy industry. An understanding of peak magnitude and timing is paramount for the implementation of smart grid strategies such as peak shaving. The modelling approach proposed in this paper leverages high-resolution and low-resolution information to forecast daily peak demand size and timing. The resulting multi-resolution modelling framework can be adapted to different model classes. The key contributions of this paper are a) a general and formal introduction to the multi-resolution modelling approach, b) a discussion on modelling approaches at different resolutions implemented via Generalised Additive Models and Neural Networks and c) experimental results on real data from the UK electricity market. The results confirm that the predictive performance of the proposed modelling approach is competitive with that of low- and high-resolution alternatives.


翻译:在智能电网和负载平衡方面,每日高峰负荷预测已成为能源工业利益攸关方的一项关键活动。了解峰值和时间对于执行诸如峰值剃须等智能电网战略至关重要。本文件提出的建模方法利用高分辨率和低分辨率信息预测每日峰值需求规模和时间。由此产生的多分辨率建模框架可以适应不同的模型类别。本文件的主要贡献是:(a) 对多分辨率建模方法进行一般性和正式介绍;(b) 讨论通过通用Additive模型和神经网络执行的不同分辨率的建模方法;(c) 联合王国电力市场实际数据的实验结果。结果证实,拟议的建模方法的预测性绩效与低分辨率和高分辨率替代方法相比具有竞争力。

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