Typowanie zmiennych objaśniających przy wykorzystaniu zautomatyzowanych metod statystycznych jako sposób optymalizacji wyboru metody estymacji szczytowego dobowego obciążenia KSE

Rafał Czapaj-Atłasa; Piotr Rzepka; Mateusz Szablicki

doi:10.15199/48.2017.04.15

Typowanie zmiennych objaśniających przy wykorzystaniu zautomatyzowanych metod statystycznych jako sposób optymalizacji wyboru metody estymacji szczytowego dobowego obciążenia KSE

Translated title of the contribution: Selection of predictors using automated statistical methods as a way of choosing the estimation method of daily peak demand of the national power grid

Rafał Czapaj-Atłasa
, Piotr Rzepka
, Mateusz Szablicki

Department of Power Systems and Control (RE/RE1)

Główny Konsultant w PSE Innowacje Sp. z o.o.

Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

2 Citations (Scopus)

Abstract

The paper presents the possibility of using the statistical methods automating the selection of explicatory variables for the daily peak demand of the National Power Grid in Poland. Predictions in ex-post were conducted for 10 predictors’ set and both for classical and Data Mining methods. The obtained matrix of ex-post predictions measures gives a chance for a primal selection of the best set and statistical method.

Translated title of the contribution	Selection of predictors using automated statistical methods as a way of choosing the estimation method of daily peak demand of the national power grid
Original language	Polish
Pages (from-to)	58-61
Number of pages	4
Journal	Przeglad Elektrotechniczny
Volume	93
Issue number	4
DOIs	https://doi.org/10.15199/48.2017.04.15
Publication status	Published - 2017

ASJC Scopus subject areas

Electrical and Electronic Engineering

Access to Document

10.15199/48.2017.04.15

Cite this

@article{ee7787ac66104175b365832133759742,

title = "Typowanie zmiennych obja{\'s}niaj{\c a}cych przy wykorzystaniu zautomatyzowanych metod statystycznych jako spos{\'o}b optymalizacji wyboru metody estymacji szczytowego dobowego obci{\c a}{\.z}enia KSE",

abstract = "The paper presents the possibility of using the statistical methods automating the selection of explicatory variables for the daily peak demand of the National Power Grid in Poland. Predictions in ex-post were conducted for 10 predictors{\textquoteright} set and both for classical and Data Mining methods. The obtained matrix of ex-post predictions measures gives a chance for a primal selection of the best set and statistical method.",

keywords = "Data mining, Ex-post indicators, Explicatory variables, National power system 15-minute power demand",

author = "Rafa{\l} Czapaj-At{\l}asa and Piotr Rzepka and Mateusz Szablicki",

year = "2017",

doi = "10.15199/48.2017.04.15",

language = "polski",

volume = "93",

pages = "58--61",

journal = "Przeglad Elektrotechniczny",

issn = "0033-2097",

publisher = "Wydawnictwo SIGMA-NOT",

number = "4",

}

Typowanie zmiennych objaśniających przy wykorzystaniu zautomatyzowanych metod statystycznych jako sposób optymalizacji wyboru metody estymacji szczytowego dobowego obciążenia KSE. / Czapaj-Atłasa, Rafał; Rzepka, Piotr ; Szablicki, Mateusz.
In: Przeglad Elektrotechniczny, Vol. 93, No. 4, 2017, p. 58-61.

Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

TY - JOUR

T1 - Typowanie zmiennych objaśniających przy wykorzystaniu zautomatyzowanych metod statystycznych jako sposób optymalizacji wyboru metody estymacji szczytowego dobowego obciążenia KSE

AU - Czapaj-Atłasa, Rafał

AU - Rzepka, Piotr

AU - Szablicki, Mateusz

PY - 2017

Y1 - 2017

N2 - The paper presents the possibility of using the statistical methods automating the selection of explicatory variables for the daily peak demand of the National Power Grid in Poland. Predictions in ex-post were conducted for 10 predictors’ set and both for classical and Data Mining methods. The obtained matrix of ex-post predictions measures gives a chance for a primal selection of the best set and statistical method.

AB - The paper presents the possibility of using the statistical methods automating the selection of explicatory variables for the daily peak demand of the National Power Grid in Poland. Predictions in ex-post were conducted for 10 predictors’ set and both for classical and Data Mining methods. The obtained matrix of ex-post predictions measures gives a chance for a primal selection of the best set and statistical method.

KW - Data mining

KW - Ex-post indicators

KW - Explicatory variables

KW - National power system 15-minute power demand

UR - https://www.scopus.com/pages/publications/85017108984

U2 - 10.15199/48.2017.04.15

DO - 10.15199/48.2017.04.15

M3 - Artykuł

AN - SCOPUS:85017108984

SN - 0033-2097

VL - 93

SP - 58

EP - 61

JO - Przeglad Elektrotechniczny

JF - Przeglad Elektrotechniczny

IS - 4

ER -

Typowanie zmiennych objaśniających przy wykorzystaniu zautomatyzowanych metod statystycznych jako sposób optymalizacji wyboru metody estymacji szczytowego dobowego obciążenia KSE

Abstract

ASJC Scopus subject areas

Access to Document

Other files and links

Fingerprint

Cite this