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Data-Driven Load Forecasting Using Machine Learning and Meteorological Data

Computer Systems Science & Engineering 2023年第3期44卷 1973-1988页

作者： aishah alrashidi Ali Mustafa Qamar Department of Computer Science College of ComputerQassim UniversityBuraydahSaudi Arabia

Electrical load forecasting is very crucial for electrical power systems’planning and *** electrical buildings’load demand and meteorological datasets may contain hidden patterns that are required to be investigated and studied to show their potential impact on load *** meteorological data are analyzed in this study through different data mining techniques aiming to predict the electrical load demand of a factory located in Riyadh,Saudi *** factory load and meteorological data used in this study are recorded hourly between 2016 and *** data are provided by King Abdullah City for Atomic and Renewable Energy and Saudi Electricity Company at a site located in *** applying the data pre-processing techniques to prepare the data,different machine learning algorithms,namely Artificial Neural Network and Support Vector Regression(SVR),are applied and compared to predict the factory *** addition,for the sake of selecting the optimal set of features,13 different combinations of features are investigated in this *** outcomes of this study emphasize selecting the optimal set of features as more features may add complexity to the learning ***,the SVR algorithm with six features provides the most accurate prediction values to predict the factory load.

关键词： Electricity load forecasting meteorological data machine learning feature selection modeling real-world problems predictive analytics

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