Deep Learning Based Electricity Demand Forecasting in Different Domains
Author(s):
Message:
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
Electricity demand forecasting is an important task in power grids. Most of researches on electrical load forecasting have been done in the time domain. But, the electrical time series has a non-stationary inherence that makes hard load prediction. Moreover, valuable information is hidden in the electrical load sequence which is not open in the time domain. To deal with these difficulties, a new electricity demand forecasting framework is proposed in this work. In the proposed framework, at first, a new feature space of electrical load sequence is composed. The provided domain involves complementary information about shape and variations of electrical load sequence. Then, the obtained load features are integrated with the original load values in time domain to allow a rich input for predictor. Finally, a powerful deep learning technique from the family of recurrent neural networks, named long-short term memory, is used to learn electricity demand from the provided features in single and hybrid domains. The following domains are investigated in this work: frequency, cepstrum, spectral centroid, spectral roll-off, spectral flux, energy, time difference, frequency difference, Gabor and collaborative representation. The experiments show that the use of time difference domain decreases the mean absolute percent error from 0.0332 to 0.0056.
Language:
English
Published:
Iranica Journal of Energy & Environment, Volume:11 Issue: 1, Winter 2020
Pages:
33 to 39
magiran.com/p2098632  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 990,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!