首页> 外文OA文献 >Short Term Power Demand Prediction Using Stochastic Gradient Boosting
【2h】

Short Term Power Demand Prediction Using Stochastic Gradient Boosting

机译:基于随机梯度推进的短期电力需求预测

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

Power prediction demand is vital in power system and delivery engineeringfields. By efficiently predicting the power demand, we can forecast the totalenergy to be consumed in a certain city or district. Thus, exact resourcesrequired to produce the demand power can be allocated. In this paper, aStochastic Gradient Boosting (aka Treeboost) model is used to predict the shortterm power demand for the Emirate of Sharjah in the United Arab Emirates (UAE).Results show that the proposed model gives promising results in comparison tothe model used by Sharjah Electricity and Water Authority (SEWA).
机译:功率预测需求在电力系统和交付工程领域至关重要。通过有效地预测电力需求,我们可以预测某个城市或地区要消耗的总能量。因此,可以分配产生需求功率所需的确切资源。本文使用随机梯度提升(aka Treeboost)模型来预测阿拉伯联合酋长国(UAE)沙迦酋长国的短期电力需求,结果表明,与沙迦使用的模型相比,该模型给出了令人鼓舞的结果电力和水务局(SEWA)。

著录项

  • 作者

    Nassif, Ali Bou;

  • 作者单位
  • 年度 2017
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号