izpis_h1_title_alt

Linear and neural network-based models for short-term heat load forecasting
Potočnik, Primož (Avtor), Strmčnik, Ervin (Avtor), Govekar, Edvard (Avtor)

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (838,14 KB)
URLURL - Izvorni URL, za dostop obiščite http://www.dlib.si/details/URN:NBN:SI:doc-6F110GT4 Novo okno
URLURL - Izvorni URL, za dostop obiščite https://www.sv-jme.eu/article/linear-and-neural-network-based-models-for-short-term-heat-load-forecasting/ Novo okno

Izvleček
Successful operation of a district heating system requires optimal scheduling of heating resources to satisfy heating demands. The optimal operation, therefore, requires accurate short-term forecasts of future heat load. In this paper, short-term forecasting of heat load in a district heating system of Ljubljana is presented. Heat load data and weather-related influential variables for five subsequent winter seasons of district heating operation are applied in this study. Various linear models and nonlinear neural network-based forecasting models are developed to forecast the future daily heat load with the forecasting horizon one day ahead. The models are evaluated based on generalization error, obtained on an independent test data set. Results demonstrate the importance of outdoor temperature as the most important influential variable. Other influential inputs include solar radiation and extracted features denoting population activities (such as day of the week). Comparison of forecasting models reveals good forecasting performance of a linear stepwise regression model (SR) that utilizes only a subset of the most relevant input variables. The operation of the SR model was improved by using neural network (NN) models, and also NN models with a direct linear link (NNLL). The latter showed the overall best forecasting performance, which suggests that NN or the proposed NNLL structures should be considered as forecasting solutions for applied forecasting in district heating markets.

Jezik:Angleški jezik
Ključne besede:district heating, heat load forecasting, feature extraction, stepwise regression, autoregressive model, neural networks
Vrsta gradiva:Članek v reviji (dk_c)
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FS - Fakulteta za strojništvo
Leto izida:2015
Št. strani:str. 543-550, SI 99
Številčenje:Vol. 61, no. 9
UDK:681.5(045)
ISSN pri članku:0039-2480
URN:URN:NBN:SI:doc-6F110GT4
DOI:10.5545/sv-jme.2015.2548 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:14183195 Povezava se odpre v novem oknu
Število ogledov:114
Število prenosov:213
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
 
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
:
Objavi na: Bookmark and Share

Gradivo je del revije

Naslov:Strojniški vestnik
Skrajšan naslov:Stroj. vestn.
Založnik:Zveza strojnih inženirjev in tehnikov Slovenije [et al.], = Association of Mechanical Engineers and Technicians of Slovenia [et al.]
ISSN:0039-2480
COBISS.SI-ID:762116 Novo okno

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
Program financ.:Raziskovalni projekti - aplikativni
Številka projekta:P2-0241
Naslov:Sinergetika kompleksnih sistemov in procesov
Akronim:
ID projekta:info:eu-repo/grantAgreement/ARRS/Raziskovalni%20projekti%20-%20aplikativni/P2-0241

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Izvleček:
Raziskava obravnava problematiko kratkoročnega napovedovanja odjema toplote v sistemu daljinskega ogrevanja. Kakovostne napovedi odjema toplote v vročevodnem sistemu so zelo pomembne s stališča učinkovite rabe energije, ki zahteva usklajevanje prihodnih potreb odjemalcev ter proizvodnje in dobave ustreznih količin toplote. Napovedovanje odjema toplote sodi zaradi prisotnosti kompleksnih procesov med zahtevnejše naloge daljinskega ogrevanja, kratkoročne napovedi pa so direktno uporabne za učinkovito krmiljenje in optimizacijo sistema daljinskega ogrevanja.

Ključne besede:daljinsko ogrevanje, napovedovanje odjema toplote, izpeljava značilk, stopenjska regresija, avtoregresijski model, nevronske mreže

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj