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研究生:李松峰
研究生(外文):LEE, SONG-FENG
論文名稱:應用遺傳規劃法於大學校園用電需求預測之研究
論文名稱(外文):A Study on Electricity Demand Prediction of University Campus by Applying Genetic Programming
指導教授:范姜永益
指導教授(外文):FANJIANG,YONG-YI
口試委員:林仁智劉建宏郭忠義陳錫民
口試委員(外文):LIN, JEN-CHIHLIU, CHIEN-HUNGKUO, JONG-YIHCHEN, HSI-MIN
口試日期:2018-01-30
學位類別:碩士
校院名稱:輔仁大學
系所名稱:資訊工程學系碩士班
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2018
畢業學年度:106
語文別:中文
論文頁數:48
中文關鍵詞:遺傳規劃法一步先單預測器電力負載預測
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近年全球皆對能源消耗越來越重視,我國在政策上也提出非核與減碳兩項重點。降低核能發電的同時也尋找了許多替代能源,仍無法抵消減少電力能源產出的現況。為了因應此一趨勢,更詳細的電力負載規劃可以避免跳電或是閒置的能源浪費,同時也對備載容量評估與用電異常有明確的比較,但是精確的電力負載規劃需要詳細且具參考價值的資料,利用電力負載歷史資料預測未來用電數值,其預測結果能夠支持後續相關決策與規劃使用。除了傳統的預測方式,希望能提供相對低運算學習消耗,且更精準的預測方法來進行電力負載的預測。
電力負載預測的相關研究已經從全國用電量改針對特定類型進行預測,因為全面性的預測缺乏考量不同類型會遇到的突發性事件與該類用量所占比例。其中工業整體用電預測為許多研究的焦點,但亦無法避免其多樣性。本研究針對教育服務業中最具有大用電量的大學校園用電需求進行評估。利用遺傳規劃法預測方法的精準度以及一步先單預測器預測進而減少其訓練時間與運算消耗,同時因為一步先預測能採用實際數據的特性,有效的降低突發性事件產生時帶來的誤差。
將遺傳規劃法利用在時間序列預測方面,相較於傳統方式具有更高的準確度,如能找出適合的資料前處理方式,或許能進一步提高預測精準度。
第一章 緒論 1
1.1 背景 1
1.2 研究動機 1
1.3 研究目的 3
1.4 研究範圍 3
1.5 研究流程 4
第二章 相關研究 5
2.1 電力負載預測的相關研究 5
2.2 使用遺傳規劃法預測時間序列資料 7
2.3 其他相關預測時間序列方法簡述 8
第三章 問題定義與評估指標 10
3.1 問題定義 10
3.2 效能評估 12
第四章 方法設計 14
4.1 遺傳規劃法(Genetic Programming, GP) 14
4.2 一步先(One-Step-Ahead)預測器遺傳規劃法 19
4.3 系統流程 21
第五章 實驗 22
5.1 實驗資料及環境 22
5.2 實驗參數 23
5.3 實驗結果 25
第六章 討論 28
6.1 不同資料集之比較 28
6.2 相同資料集不同時間點之比較 33
6.3 週期性要素 35
6.4 年度週期要素 38
6.5 中期預測 40
6.6 其他預測方法之比較 42
第七章 結論與未來展望 44
參考文獻 46
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