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Probabilistic demand forecasting to minimize overtaking the transmission contract

机译：概率需求预测以最大程度地减少超车传输合同

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This paper presents a new methodology for electricity demand forecasting on very short-term horizon based on a discrete probabilistic model (Markov Chain). The modeling process is automated by a feature extraction tool, the Self-Organizing Map, considering historical data of climate variables (air temperature, relative humidity and wind speed) and load behavior, related through the thermal discomfort index and wind chill. Thus, it is possible to estimate the probability of a certain demand level occur given a current climatic condition, as well as the number of time intervals (hours) until this occurs. The forecast is then used to control the decentralized dispatch of a small hydroelectric power plant, aiming to minimize overtaking the transmission contract.
机译：本文提出了一种基于离散概率模型（马尔可夫链）的非常短期的电力需求预测方法。建模过程是通过特征提取工具“自组织图”自动进行的，其中考虑了气候变量（气温，相对湿度和风速）和负荷行为的历史数据，这些历史数据通过热不适指数和风寒相关。因此，有可能估计在当前气候条件下某个需求水平出现的概率，以及直到出现这种情况之前的时间间隔（小时）数。然后将预测结果用于控制小型水力发电厂的分散调度，以最大程度地减少超额完成输电合同。

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