Deteksi Outlier Pada Model ARIMA Musiman Ganda Untuk Peramalan Beban Listrik Jangka Pendek di Jawa Timur

Perencanaan yang baik akan memberikan kontri-busi besar terhadap pengembangan sistem distribusi karena merupakan ujung tombak dari pelayanan energi listrik yang langsung berhubungan dengan konsumen. Namun karena banyaknya data dalam peramalan beban listrik jangka pendek, membuat peramalan yang dilakukan tidak memenuhi asumsi distribusi normal. Hal ini dikarenakan outlier yang banyak dalam data. Penelitian ini fokus untuk mendeteksi outlier yang terjadi supaya asumsi distribusi normal terpenuhi. Apalagi belum ada software yang mampu mendeteksi outlier pada musiman ganda karena banyaknya outlier. Metode yang digunakan prosedur iteratif dengan pembagian data sebagai pengembangannya. Sebagai pengembangan metode maka diperlukan pemvalidasian metode yang dilakukan dari simulasi AR (1) dengan outlier. Hasil yang didapatkan yaitu metode pendeteksian outlier dari simulasi mampu mengatasi outllier lalu diterapkan terhadap data beban listrik jangka pendek sehingga menghasilkan model ARIMA yang memenuhi asumsi distribusi normal. Pada data I diperoleh outlier pada periode ke 1698 dan ke 1790 dengan efek 20 data setelahnya, jadi ada 22 outlier. Adanya outlier pada data I ini bertepatan dengan pemilu Legislatif tanggal 9 April 2014. Kemudian untuk data II diperoleh outlier sebanyak 177 dimana pada data II bertepatan dengan pemilu presiden tanggal 9 Juli 2014 dan hari Raya Idul Fitri tanggal 28 Juli 2014

Prediksi Beban Listrik Jangka Pendek Berbasis Algoritma Feedforward Backpropagation dengn Mempertimbangkan Variasi Tipe Hari

Perkembangan teknologi komputasi yang sudah mengarah kepada teknologi soft computing mendorong para peneliti untuk mencoba mencari suatu metode alternatif untuk memprediksi beban listrik berbasis kecerdasan buatan (yang populer dan banyak digunakan: Adaptive Neural Network / Jaringan Syaraf Tiruan). Prediksi beban listrik jangka pendek memegang peranan yang sangat penting bagi efisiensi energi listrik. Untuk itu akan dilakukan prediksi beban listrik jangka pendek untuk 3 tipe hari yaitu hari kerja, hari libur akhir pekan, dan hari libur nasional dengan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) menggunakan algoritma feedforward backpropagation, dan data yang digunakan adalah data aktual sepanjang tahun 2013 dan tahun 2014. Software pendukung untuk merancang program digunakan Matlab. Untuk mendapatkan hasil optimal, dilakukan optimasi pada aspek jumlah input pembelajaran, learning rate, dan fungsi aktivasi. Hasil penelitian membuktikan bahwa algoritma JST (Jaringan Syaraf Tiruan) sangat handal dalam memprediksi beban listrik jangka pendek jika dibandingkan dengan metode Time Series yang selama ini digunakan PLN, baik dalam tipe hari kerja, hari libur akhir pekan, dan hari libur nasional

An Improved Method For Determining and Characterizing Alignments of Point-Like Features and Its Implications For the Pinacate Volcanic Field, Sonora, Mexico

We present an improved method for determining statistically significant alignments of pointlike features. One of the principal such methods now in use, the two-point azimuth method, depends on a homogeneous distribution of points over the region of interest. Modification of this approach by use of the relatively new statistical technique of kernel density estimation permits treatment of heterogeneous point distributions without introducing substantial dependence on choice of the grid employed in the test for significance of apparent preferred orientations. The improved method can selectively reveal alignments on different spatial scales and can suggest the locations of alignments as well as their orientation. We use this method to analyze the spatial distribution of 416 vents, largely of Pleistocene age, in the Pinacate volcanic field, Sonora, Mexico, just east of the northern end of the Gulf of California. Apart from a few sets of aligned cinder cones, the distribution of Pinacate vents appears nearly random on aerial and space photography. However, when treated statistically, old Pinacate vents exhibit structural control trending approximately N10 degrees E throughout the field and in all its subareas. In contrast, vents with ages estimated by comparison with dated cones to be younger than about 0.4 Ma show not only the N10 degrees E control but also N20 degrees W and N55 degrees W alignments significant at the 95% confidence level. The N10 degrees E alignment probably reflects the current Basin and Range horizontal stress regime in this particular area, which is atop the mantle magma source of the Pinacate lavas. The N55 degrees W direction is related to a major regional fracture of that orientation passing through the middle of the field and possibly related to normal faults associated with opening of the adjacent Gulf of California. The distribution of vents relative to the fracture trace is consistent with magma having been guided upward along a SW dipping fault plane. The origin of the N20 degrees W alignment is unknown but of pre-Pleistocene heritage. We found no evidence to support control of the Pinacate vent alignments parallel to rifting or transform directions in the adjacent Gulf. Intrusion along N20 degrees W and N55 degrees W fractures at or since about 0.4 m.y. ago could reflect either a shift in the crustal stress field or an increase in magma pressure in Pinacate conduits that allowed magma to ascend along structures that were not parallel to the maximum horizontal compressive stress

Aplicación de redes neuronales artificiales en el pronóstico de la demanada eléctrica a corto plazo en el SNI

In this thesis provides a solution to the forecasting of electricity demand in the short SNI using neural network models. With the application of Artificial Neural Networks, the problem of the complexity of traditional prediction models is solved, from factors that actually affect energy consumption, aspects that were considered in this study are particularly: i) historical data daily electrical demand, ii) climate data; and, iii) weather such as time and date. With the developed solution algorithm analysis is performed in two cases, the first case perform the prediction on the SNI including only the behavior of the application and the second case takes the prediction of electricity demand in the SNI taking into account the previous case and variable climate also includedEn el presente trabajo de tesis brinda una solución a la predicción de la demanda eléctrica en corto en el SNI usando modelos de redes neuronales. Con la aplicación de las Redes Neuronales Artificiales, se resuelve el problema de la complejidad de los modelos de predicción tradicionales, a partir de los factores que realmente afectan el consumo energético, los aspectos que se consideraran en este estudio particularmente son: i) Datos históricos de demandas eléctricas diarias, ii) Datos del clima; y, iii) Datos del tiempo como son la hora y la fecha. Con el algoritmo de solución desarrollado se realiza el análisis en dos casos, el primer caso realizara la predicción en el SNI incluyendo únicamente el comportamiento de la demanda y el segundo caso realiza la predicción de la demanda eléctrica en el SNI tomando en cuenta el caso anterior y además se incluye la variable del clim