Intelligent Optimization Modelling in Energy Forecasting
Presné predpovedanie spotreby energie je dôležité na uľahčenie rozhodovacieho procesu s cieľom dosiahnuť vyššiu účinnosť a spoľahlivosť prevádzky a bezpečnosti energetického systému, hospodárneho využívania energie, plánovania pre nepredvídané udalosti, plánovania a údržby systémov dodávok energie atď.
V posledných desaťročiach sa neustále navrhuje mnoho modelov energetických prognóz na zlepšenie presnosti prognózovania vrátane tradičných štatistických modelov (napr. modely ARIMA, SARIMA, ARMAX, viacrozmerná regresia, modely exponenciálneho vyhladzovania, Kalmanovo filtrovanie, modely Bayesovho odhadu atď. ) a modelov umelej inteligencie (napr.
umelé neurónové siete (ANN), expertné systémy založené na znalostiach, modely evolučných výpočtov, regresia s podpornými vektormi atď. ). V poslednom čase sa vďaka veľkému rozvoju optimalizačných modelovacích metód (napr. metóda kvadratického programovania, metóda diferenciálneho empirického režimu, evolučné algoritmy, metaheuristické algoritmy atď. ) a inteligentných výpočtových mechanizmov (napr.
kvantové výpočty, chaotické mapovanie, mapovanie v oblakoch, sezónny mechanizmus atď. ), bolo navrhnutých aj mnoho nových hybridných modelov alebo modelov kombinovaných s uvedenými modelmi založenými na inteligentnej optimalizácii s cieľom dosiahnuť uspokojivú úroveň presnosti predpovedí. Je dôležité preskúmať tendencie a vývoj metodík modelovania založených na inteligentnej optimalizácii a obohatiť ich praktické výkony, najmä pre predpovedanie energie z morských obnoviteľných zdrojov.