Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

Short-term electrical load forecasting at a 15-minute resolution: a benchmarking study using a rolling-window training approach against official TSO forecasts / Kamil MISIUREK, Tadeusz OLKUSKI, Janusz ZYŚK // Energies [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN  1996-1073 . — 2026 — vol. 19 iss. 13 art. no. 3211, s. 1–17. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 16–17, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2026-07-07

Autorzy (3)

Słowa kluczowe

electrical load forecastingshort term load forecastingTSOtime series analysistransmission system operatormachine learning

Dane bibliometryczne

ID BaDAP169186
Data dodania do BaDAP2026-07-31
Tekst źródłowyURL
DOI10.3390/en19133211
Rok publikacji2026
Typ publikacjiartykuł w czasopiśmie
Otwarty dostęptak
Creative Commons
Czasopismo/seriaEnergies

Abstract

Modern power systems require increasingly precise forecasts of electricity consumption, which are crucial for effective planning, reducing the risk of power shortages, and integrating renewable energy sources. This article presents the results of comparative benchmarking studies on short-term load forecasting (STLF) at a 15 min resolution. The study uses the rolling-window training method, and the results were compared with the official forecasts of the Transmission System Operator (TSO). The analysis is based on time series and machine learning methods, with the aim of improving the operational accuracy necessary for stable and secure management of the power management system.

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

artykuł
#140107Data dodania: 11.5.2022
A new short term electrical load forecasting by type-2 fuzzy neural networks / Man-Wen Tian, Khalid Alattas, Fayez El-Sousy, Abdullah Alanazi, Ardashir Mohammadzadeh, Jafar Tavoosi, Saleh Mobayen, Paweł SKRUCH // Energies [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1996-1073. — 2022 — vol. 15 iss. 9 art. no. 3034, s. 1–14. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 13–14, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2022-04-21
artykuł
#128903Data dodania: 12.6.2020
Towards short term electricity load forecasting using improved Support Vector Machine and Extreme Learning Machine / Waqas Ahmad, Nasir Ayub, Tariq Ali, Muhammad Irfan, Muhammad Awais, Muhammad Shiraz, Adam GŁOWACZ // Energies [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1996-1073. — 2020 — vol. 13 iss. 11 art. no. 2907, s. 1–17. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 15–17, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2020-06-05