search query: @keyword regressioanalyysi / total: 21
reference: 12 / 21
« previous | next »
Author:Koivisto, Matti Juhani
Title:Tuntimittausdatan käyttö sähkökuorman ennustamisessa
Hourly measured data in electrical load forecasting
Publication type:Master's thesis
Publication year:2010
Pages:vi + 72 s. + liitt. 15      Language:   fin
Department/School:Sähkötekniikan laitos
Main subject:Sähköverkot ja suurjännitetekniikka   (S-18)
Supervisor:Lehtonen, Matti
Instructor:
Electronic version URL: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201203131512
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto  880   | Archive
Keywords:electrical load
regression analysis
prediction
load of distribution transformer
sähkökuorma
regressioanalyysi
ennustaminen
jakelumuuntajan kuormitus
Abstract (eng): The use of regression analysis for electrical load forecasting is investigated in this thesis.
The explanatory variables are temperature and day length.
The year long sample data containing the hourly measured consumption (1.7.2008 - 30.6.2009) of about 1,600 customers consists mainly of household electricity consumption data, and the created program is designed mainly for forecasting household electricity consumption.

The program can analyze the consumption of small groups, so we can predict, for example, the consumption of a distribution transformer.
In addition, we can analyze the mean of a larger number of customers; this is used mainly for testing the program.
Since the effect of temperature on electricity consumption is non-linear, the year has been divided into day groups, which are treated separately.
Linear dependence is assumed within a group.

Regression coefficients for the explanatory variables are examined automatically in accordance with the defined principles, in order to get a reasonable forecast model.
In addition, the standard deviation of the calculated residuals is calculated, so that we can present the desired confidence level.
The required normal distribution assumption and the expected independence of the residuals from the explanatory variables have also been studied.

Finally, the forecast model is tested against the measured values from January 2010.
The forecast model is fairly successful according to these tests, but some questions remain open.
These relate mainly to the way to address non-linearity, as well as to a suitable estimate for the minimum number of customers in a group to be analyzed.
Abstract (fin): Tässä työssä tutkitaan sähkökuorman ennustamista regressionanalyysin avulla.
Selittävinä tekijöinä käytetään lämpötilaa ja päivänpituutta.
Vuoden mittainen tuntimitattua dataa sisältävä aineisto (1.7.2008 - 30.6.2009) saatiin Kainuun Energialta n. 1600 asiakkaalta ja se sisältää lähinnä kotitalouksien sähkönkulutusdataa; tehty ohjelma onkin pääasiassa suunniteltu kotitalouksien sähkönkulutuksen ennustamista varten.

Ohjelmalla voi analysoida pienten asiakasryhmien summakulutusta, jolloin voidaan ennustaa esimerkiksi yhden jakelumuuntajan kulutus.
Tämän lisäksi voidaan käsitellä suuremman asiakasjoukon keskiarvoa; tätä käytetään lähinnä ohjelman testaamiseen.
Koska lämpötilan vaikutus sähkönkulutukseen on epälineaarinen, vuosi jaetaan päiväryhmiin jotka käsitellään erikseen.
Ryhmän sisällä oletetaan lineaarinen riippuvuus.

Regressioanalyysin antamat selittävien muuttujien kertoimet tarkistetaan automaattisesti ohjelmassa määriteltyjen periaatteiden mukaisesti, jotta ennustemalli olisi järkevä.
Tämän lisäksi lasketaan residuaalien hajonta, jolloin voidaan antaa ennusteen lisäksi haluttu luottamustaso.
Myös luottamustason käyttöä varten tarvittavaa normaalijakaumaoletusta sekä oletettua residuaalien riippumaattomuutta selittävistä tekijöistä tutkitaan.

Lopuksi verrataan ennustemallin antamia arvoja toteutuneeseen vuoden 2010 tammikuun kulutukseen.
Tehtyjen testien perusteella ennuste toimii melko hyvin, mutta joitain kysymyksiä jäi vielä auki.
Nämä liittyvät lähinnä tapaan käsitellä epälineaarisuus, sekä arvioon analysoitavan ryhmän minimiasiakasmäärästä.
ED:2010-08-20
INSSI record number: 40200
+ add basket
« previous | next »
INSSI