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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

2. Modeling for Energy Demand Forecasting

verfasst von : Wei-Chiang Hong

Erschienen in: Intelligent Energy Demand Forecasting

Verlag: Springer London

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Abstract

As mentioned in Chap.​ 1, the electric load forecasting methods can be classified in three categories [1–12]:

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Literatur
3.
4.
Zurück zum Zitat Grady WM, Groce LA, Huebner TM, Lu QC, Crawford MM (1991) Enhancement, implementation and performance of an adaptive short-term load forecasting algorithm. IEEE Trans Power Syst 6:1404–1410. doi:10.1109/59.116982 CrossRef Grady WM, Groce LA, Huebner TM, Lu QC, Crawford MM (1991) Enhancement, implementation and performance of an adaptive short-term load forecasting algorithm. IEEE Trans Power Syst 6:1404–1410. doi:10.​1109/​59.​116982 CrossRef
5.
Zurück zum Zitat Al-Fuhaid AS, EL-Sayed MA, Mahmoud MS (1997) Cascaded artificial neural networks for short-term load forecasting. IEEE Trans Power Syst 12:1524–1529. doi:10.1109/59.627852 CrossRef Al-Fuhaid AS, EL-Sayed MA, Mahmoud MS (1997) Cascaded artificial neural networks for short-term load forecasting. IEEE Trans Power Syst 12:1524–1529. doi:10.​1109/​59.​627852 CrossRef
13.
Zurück zum Zitat Box GEP, Jenkins GM (1970) Time series analysis, forecasting and control. Holden-Day, San Francisco, CAMATH Box GEP, Jenkins GM (1970) Time series analysis, forecasting and control. Holden-Day, San Francisco, CAMATH
15.
Zurück zum Zitat Soliman SA, Persaud S, El-Nagar K, El-Hawary ME (1997) Application of least absolute value parameter estimation based on linear programming to short-term load forecasting. Int J Electr Power Energ Syst 19:209–216. doi:10.1016/S0142-0615(96)00048-8 CrossRef Soliman SA, Persaud S, El-Nagar K, El-Hawary ME (1997) Application of least absolute value parameter estimation based on linear programming to short-term load forecasting. Int J Electr Power Energ Syst 19:209–216. doi:10.​1016/​S0142-0615(96)00048-8 CrossRef
16.
Zurück zum Zitat Holt CC (1957) Forecasting seasonal and trends by exponentially weighted averages. Carnegie Institute of Technology, Pittsburgh, PA Holt CC (1957) Forecasting seasonal and trends by exponentially weighted averages. Carnegie Institute of Technology, Pittsburgh, PA
19.
Zurück zum Zitat Cao L, Gu Q (2002) Dynamic support vector machines for non-stationary time series forecasting. Intell Data Anal 6:67–83MATH Cao L, Gu Q (2002) Dynamic support vector machines for non-stationary time series forecasting. Intell Data Anal 6:67–83MATH
20.
Zurück zum Zitat Vapnik V (1995) The nature of statistical learning theory. Springer, New York, NYMATH Vapnik V (1995) The nature of statistical learning theory. Springer, New York, NYMATH
22.
Zurück zum Zitat Haykin S (1999) Neural networks: a comprehensive foundation. Prentice-Hall, Upper Saddle River, NJMATH Haykin S (1999) Neural networks: a comprehensive foundation. Prentice-Hall, Upper Saddle River, NJMATH
25.
Zurück zum Zitat Vojislav K (2001) Learning and soft computing—support vector machines, neural networks and fuzzy logic models. The MIT Press, Cambridge, MA, 2001MATH Vojislav K (2001) Learning and soft computing—support vector machines, neural networks and fuzzy logic models. The MIT Press, Cambridge, MA, 2001MATH
Metadaten
Titel
Modeling for Energy Demand Forecasting
verfasst von
Wei-Chiang Hong
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer London
DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4471-4968-2_2