REDUKCJA WYMIAROWOŚCI DANYCH A SELEKCJA CECH W ZASTOSOWANIU DO PROGNOZOWANIA MAKSYMALNEGO DOBOWEGO OBCIĄŻENIA ELEKTROENERGETYCZNEGO

Load forecasting task of small energetic region is a difficult problem due to high variability of power consumption. The accurate forecast of the power in the next hours is very important from the economic point of view. The most important problems in prediction are the choice of predictor and selection of features. Two methods of features selection was presented – simple selection using of genetic algorithm and dimensionality reduction methods for creating new features from many available measured data. As a predictor the Support Vector Machine working in regression mode (SVR) was chosen. The load forecasting results with SVR are presented and discussed.Prognozowanie obciążeń w systemie elektroenergetycznym jest ważnym problemem praktycznym zarówno z technicznego jak i ekonomicznego punktu widzenia. W małych systemach problem ten jest stosunkowo trudny do rozwiązania ze względu na dużą zmienność przebiegu obciążenia. Do jego rozwiązania niezbędne jest zastosowanie dobrego predykatora i wyselekcjonowanie cech procesu wpływających na prognozę. Artykuł przedstawia dwie metody selekcji cech – algorytm genetyczny oraz algorytmy redukcji wymiarowości. Jako predykator użyta była maszyna wektorów podtrzymujących działająca w trybie regresji (SVR). Zaprezentowano i omówiono uzyskane wyniki na rzeczywistych danych pomiarowych