On the one hand, due to the lack of

On the one hand, due to the lack of large-scale storage in the electric industry, supply is adjusted to match consumption in real time. High forecasting errors will produce an imbalance between electricity supply and consumption. Underestimating electricity consumption will lead to an electricity shortage, and an overestimate would waste precious energy resources [43]. In addition, the normal power grid operation should increase the capacity reserve, which is an
additional supply to account for transmission losses. Grid operators have the capacity in reserve to respond to electricity high consumption periods and unplanned power plant outages. A high forecasting error will lead to inaccurate capacity reserve estimates and then to an administrative risk for the power grid and increased operation costs . Bunn and Farmer
noted that a 1% increase in a forecasting error may lead to a £10 million increase in the operating costs [44].Therefore, it is significantly important to forecast electricity demand
accurately.Accurate electricity consumption forecasts can aid power generators in scheduling their power station operations to match the installed capacity. Small and stable errors in forecasting approaches are certainly necessary. Although the average ARIMA error is the lowest among the four forecasting methods, ARIMA is unsuitable for forecasting electricity consumption in this case. The CSGM forecasting performance is superior to the other models, and the GM
forecasting performance is similar to IAGM.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คง ขาดการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมไฟฟ้า จัดหามีการปรับเปลี่ยนให้ตรงกับปริมาณการใช้วัสดุในเวลาจริง สูงคาดการณ์ผิดจะสร้างสมดุลระหว่างการไฟฟ้าและการใช้ เราใช้ไฟฟ้าจะนำไปสู่การขาดแคลนไฟฟ้า และ overestimate การจะเสียค่าพลังงานทรัพยากร [43] นอกจากนี้ การตารางพลังงานปกติควรเพิ่มกำลังสำรอง ซึ่งเป็นการจัดหาเพิ่มเติมให้ขาดส่ง ตารางผู้มีความสามารถในการตอบสนองรอบสูงปริมาณการใช้ไฟฟ้าและข่ายโรงไฟฟ้าไม่ได้วางแผน มีข้อผิดพลาดที่คาดการณ์ที่สูงจะทำ การประเมินสำรองกำลังการผลิตไม่ถูกต้อง และความเสี่ยงการบริหารสำหรับสายส่งไฟฟ้าและต้นทุนการดำเนินงานเพิ่มขึ้น Bunn และชาวนาตั้งข้อสังเกตว่า 1% เพิ่มขึ้นในข้อผิดพลาดที่คาดการณ์อาจจะเพิ่มเป็น 10 ล้านปอนด์ในต้นทุนการดำเนินงาน [44] ดังนั้น มันเป็นสิ่งสำคัญมากเพื่อคาดการณ์ความต้องการไฟฟ้าถูกต้อง คาดการณ์ปริมาณการใช้ไฟฟ้าอย่างถูกต้องสามารถช่วยกำเนิดไฟฟ้าในการวางแผนการดำเนินงานสถานีไฟฟ้าให้ตรงกับกำลังการผลิตติดตั้ง ข้อผิดพลาดเล็ก ๆ และมีเสถียรภาพในการคาดการณ์แนวทางจำเป็นแน่นอน แม้ว่าข้อผิดพลาดอาเฉลี่ย ต่ำสุดในสี่วิธีคาดการณ์ อาเหมาะสมสำหรับการคาดการณ์ปริมาณการใช้ไฟฟ้าในกรณีนี้ CSGM พยากรณ์ประสิทธิภาพจะเหนือกว่ารุ่นอื่น ๆ และ GMประสิทธิภาพการทำงานที่คาดการณ์จะคล้ายกับ IAGM

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในมือข้างหนึ่งเกิดจากการขาดการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมไฟฟ้าและอุปทานจะมีการปรับเพื่อให้ตรงกับการบริโภคในเวลาจริง ข้อผิดพลาดในการพยากรณ์สูงจะผลิตความไม่สมดุลระหว่างกระแสไฟฟ้าและการบริโภค การประเมินปริมาณการใช้ไฟฟ้าจะนำไปสู่ปัญหาการขาดแคลนไฟฟ้าและประเมินค่าสูงจะเสียแหล่งพลังงานที่มีค่า [43] นอกจากนี้การดำเนินการตารางอำนาจตามปกติควรจะเพิ่มกำลังการผลิตสำรองซึ่งเป็นแหล่งจ่ายเพิ่มเติมในการบัญชีสำหรับการสูญเสียการส่งผ่าน
ผู้ประกอบการมีความสามารถในกริดสำรองเพื่อตอบสนองต่อระยะเวลาการผลิตไฟฟ้าบริโภคสูงและขาดไม่ได้วางแผนโรงไฟฟ้า ข้อผิดพลาดในการพยากรณ์สูงจะนำไปสู่ความสามารถในการที่ไม่ถูกต้องประมาณการสำรองและหลังจากนั้นจะมีความเสี่ยงในการบริหารสำหรับตารางพลังงานและค่าใช้จ่ายดำเนินงานที่เพิ่มขึ้น Bunn
เกษตรกรและตั้งข้อสังเกตว่าการเพิ่มขึ้น1% ในการคาดการณ์ข้อผิดพลาดอาจนำไปสู่£ 10,000,000 การเพิ่มขึ้นของค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน [44] .Therefore มันเป็นสิ่งสำคัญอย่างมากที่จะคาดการณ์ความต้องการใช้ไฟฟ้า
accurately.Accurate การคาดการณ์ปริมาณการใช้ไฟฟ้าสามารถช่วยในการผลิตไฟฟ้า การตั้งเวลาการดำเนินงานสถานีไฟฟ้าของพวกเขาเพื่อให้ตรงกับความสามารถในการติดตั้ง ข้อผิดพลาดขนาดเล็กและมีเสถียรภาพในวิธีการคาดการณ์อย่างแน่นอนที่จำเป็น แม้ว่าข้อผิดพลาด ARIMA เฉลี่ยต่ำสุดในสี่วิธีการพยากรณ์ ARIMA ไม่เหมาะสมสำหรับการคาดการณ์ปริมาณการใช้ไฟฟ้าในกรณีนี้ การคาดการณ์ผลการดำเนินงาน CSGM จะดีกว่ารุ่นอื่น ๆ
และจีเอ็มประสิทธิภาพการพยากรณ์มีความคล้ายคลึงกับIAGM

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในมือข้างหนึ่งเนื่องจากการขาดของกระเป๋าขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมไฟฟ้า ประปา คือ ปรับให้ตรงกับการใช้ในเวลาจริง สูงการคาดการณ์ผิดจะผลิตความไม่สมดุลระหว่างไฟฟ้าและการบริโภค ประเมินการใช้ไฟฟ้าจะนำไปสู่การขาดแคลนไฟฟ้า และอย่ามองข้ามจะเสียทรัพยากรพลังงานที่มีค่า [ 43 ] นอกจากนี้การดำเนินงานระบบไฟฟ้าปกติควรเพิ่มความจุสำรองซึ่งเป็น
จัดหาเพิ่มเติมบัญชีสำหรับการสูญเสียการส่งผ่าน ผู้ประกอบการตารางมีความจุสำรองเพื่อตอบสนองการบริโภคสูงและวางแผนโรงงานไฟฟ้าระยะเวลาไฟฟ้าดับ .ข้อผิดพลาดการพยากรณ์สูงจะนำไปสู่ความไม่ถูกต้องความจุสำรองประมาณการแล้วความเสี่ยงการบริหารพลังงานและค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานเพิ่มขึ้น บันและเกษตรกร
สังเกตว่าเพิ่มขึ้น 1% ในการพยากรณ์ผิดพลาดอาจนำไปสู่การลดลง 10 ล้านบาทเพิ่มขึ้นในค่าใช้จ่าย [ 44 ] ดังนั้น จึงเป็นสำคัญเพื่อพยากรณ์ความต้องการไฟฟ้า
อย่างถูกต้องที่ถูกต้องใช้ไฟฟ้ายังสามารถช่วยในการจัดตารางการผลิตไฟฟ้าสถานีพลังงานของพวกเขาเพื่อให้ตรงกับการติดตั้งความจุ ข้อผิดพลาดเล็ก ๆ และมั่นคงในการพยากรณ์วิธีที่แน่นอนที่จำเป็น โดยข้อผิดพลาดเมื่อสุดในหมู่สี่วิธีการพยากรณ์ Arima ไม่เหมาะสมสำหรับพยากรณ์การใช้ไฟฟ้าในคดีนี้การ csgm การพยากรณ์ประสิทธิภาพเหนือกว่ารุ่นอื่น และ ( gmt )
การพยากรณ์ประสิทธิภาพคล้ายกับ iagm .