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Energy forecasting based on predictive data mining techniques in smart energy grids

机译：基于预测数据挖掘技术的智能电网能源预测

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Energy forecasting is a technique to predict future energy needs to achieve demand and supply equilibrium. In this paper we aim to assess the performance of a forecasting model which is a weather-free model created using a database containing relevant information about past produced power data and data mining techniques. The idea of using a weather-free data-driven model is first to alleviate the dependence on weather data which, in some scenarios is difficult to obtain and second to reduce the computational effort. In this work, we aim first to evaluate the interplay between anomaly detection techniques and forecasting model accuracy. Secondly we will determine out of the three defined performance metrics, which one is the best for this particular application.
机译：能源预测是一种预测未来能源需求以实现供需平衡的技术。在本文中，我们旨在评估预报模型的性能，该预报模型是使用包含过去生产的电力数据和数据挖掘技术的相关信息的数据库创建的无天气模型。使用无天气数据驱动模型的想法首先是减轻对天气数据的依赖，在某些情况下这很难获得，其次是减少计算量。在这项工作中，我们首先旨在评估异常检测技术与预测模型准确性之间的相互影响。其次，我们将从三个已定义的性能指标中确定哪个是最适合此特定应用程序的指标。

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