Vol.9, No 1, 2010 pp. 141 - 150
UDC 621.311 519.23

SHORT-TERM ELECTRIC LOAD FORECASTING USING LEAST SQUARE SUPPORT VECTOR MACHINES
Miloš Božić1, Miloš Stojanović2, Zoran Stajić1
1Department of Electroenergetics, University of Niš, Faculty of Electronic Engineering, Aleksandra Medvedeva 14, 18000 Niš, Serbia
2Department of Computer Science, Technical College of vocational studies, Aleksandra Medvedeva 20, 18000 Niš, Serbia
E-mail: milos1bozic@yahoo.com, zoran.stajic@elfak.ni.ac.rs, milos.stojanovic@vtsnis.edu.rs

Abstract. This paper presents a model for short-term load forecasting using least square support vector machines. Available data are analyzed and appropriate features are selected for the model. Last 24 hours load demands are used for features in combination with day in week and hour in day. It is shown that temperature is not always a very good feature for the model. Appropriate data set is used for the model training, and then forecasting of day ahead hourly load demands is performed. Experimental results, obtained from real life benchmark, show that the proposed model is effective and accurate.
Key Words: short-term load forecasting, least square support vector machines, time-series, regression.

KRATKOROČNO PREDVIĐANJE ELEKTRIČNOG OPTEREĆENJA PRIMENOM METODA PODRŽAVAJUĆIH VEKTORA
U radu je prikazan model za kratkoročno predviđanje električne potrošnje, primenom metoda podržavajućih vektora. Analizirani su raspoloživi podaci i u skladu sa tim su izabrani odgovarajući atributi za formiranje modela. Za atribute su izabrani dan u sedmici, čas u okviru dana, kao i 24 vrednosti električnog opterećenja po časovima za prethodni dan. Pokazano je da temperatuta nije uvek najbolji izbor za atribut. Odgovarajući trening skup je korišćen za obuku modela, a zatim je vršeno predviđanje električne potrošnje za naredni dan po časovima. Rezultati testiranja pokazuju da je predloženi model konkurentan sa drugim rešenjima.
Ključne reči: kratkoročno predviđanje električne potrošnje, metoda podržavajućih vektora, vremenske serije, regresija