The objective of this paper is to e

The objective of this paper is to extend a statistical approach to effectively provide look-ahead forecasts for cooling and electricity demand load. Our proposed model is a generalized form of a Cochrane–Orcutt estimation technique that combines a multiple linear regression model and a seasonal autoregressive moving average model. The proposed model is adaptive so that it updates forecast values every time that new information on cooling and electricity load is received. Therefore, the model can simultaneously take advantage of two statistical methods, time series, and linear regression in an adaptive way. The effectiveness of the proposed forecast model is shown through a use case. The example utilizes the proposed approach for economic dispatching of a combined cooling, heating and power (CCHP) plant at the University
of California, Irvine. The results reveal the effectiveness of the proposed forecast model

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วัตถุประสงค์ของเอกสารนี้คือการ ขยายวิธีการทางสถิติเพื่อให้คาดการณ์ล่วงหน้าสำหรับโหลดต้องระบายความร้อนและไฟฟ้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ รูปแบบการนำเสนอของเราเป็นแบบเมจแบบทั่วไปเทคนิคการประเมินขั้น-Orcutt ที่รวม autoregressive ตามฤดูกาลที่ย้ายแบบจำลองเฉลี่ยและแบบจำลองถดถอยเชิงเส้นหลาย แบบนำเสนอได้เหมาะสมเพื่อที่จะปรับปรุงการคาดการณ์ค่าทุกครั้งที่ได้รับข้อมูลใหม่เมื่อโหลดความร้อนและไฟฟ้า ดังนั้น แบบสามารถพร้อมใช้ประโยชน์จากวิธีการทางสถิติสอง ชุดเวลา และถดถอยเชิงเส้นในทางที่เหมาะสม แสดงประสิทธิภาพของแบบจำลองการคาดการณ์ที่นำเสนอผ่านตัว ตัวอย่างใช้วิธีการนำเสนอสำหรับเศรษฐกิจภาครวมเย็น ความร้อนและพลังงาน (CCHP) พืชที่มหาวิทยาลัยของรัฐแคลิฟอร์เนีย เออร์วิน ผลลัพธ์แสดงประสิทธิภาพของแบบจำลองการคาดการณ์ที่นำเสนอ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วัตถุประสงค์ของการวิจัยนี้คือการขยายวิธีการทางสถิติอย่างมีประสิทธิภาพมีการคาดการณ์มองไปข้างหน้าเพื่อระบายความร้อนและไฟฟ้าโหลดความต้องการ การนำเสนอรูปแบบของเราเป็นรูปแบบทั่วไปของเทคนิคการประมาณค่า Cochrane-Orcutt ที่ผสมผสานหลายรูปแบบการถดถอยเชิงเส้นและอัตฤดูกาลย้ายรูปแบบเฉลี่ย รูปแบบที่นำเสนอคือการปรับตัวเพื่อที่จะปรับปรุงการคาดการณ์ค่าเวลานั้นข้อมูลใหม่เกี่ยวกับการระบายความร้อนและโหลดไฟฟ้าจะได้รับทุกคน ดังนั้นรูปแบบพร้อมกันสามารถใช้ประโยชน์จากทั้งสองวิธีการทางสถิติอนุกรมเวลาและการถดถอยเชิงเส้นในทางปรับตัว ประสิทธิผลของรูปแบบการคาดการณ์ที่นำเสนอจะปรากฏผ่านกรณีใช้ ตัวอย่างที่ใช้วิธีการที่นำเสนอสำหรับการฝึกอบรมทางเศรษฐกิจของการระบายความร้อนรวมกันความร้อนและพลังงาน (CCHP)
พืชที่มหาวิทยาลัยแห่งแคลิฟอร์เนียเออร์ ผลการศึกษาพบประสิทธิผลของรูปแบบการคาดการณ์ที่นำเสนอ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทความนี้มีวัตถุประสงค์ที่จะขยายวิธีการทางสถิติได้อย่างมีประสิทธิภาพให้มองไปข้างหน้ามากกว่าความเย็น และ โหลด ความต้องการพลังงานไฟฟ้า เราเสนอโมเดลเป็นรูปแบบทั่วไปของ Cochrane –ออร์เคิตประมาณเทคนิคที่รวมหลายแบบการถดถอยเชิงเส้นและฤดูกาลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบรูปแบบนำเสนอเป็นแบบปรับตัวเพื่อที่จะปรับปรุงค่าพยากรณ์ ทุกครั้งที่ข้อมูลใหม่ในการทำความเย็นและไฟฟ้า โหลด จะได้รับ ดังนั้น รูปแบบพร้อมกันสามารถใช้ประโยชน์จากสถิติสองวิธีอนุกรมเวลาและการถดถอยเชิงเส้นแบบปรับตัว ประสิทธิผลของรูปแบบการนำเสนอโดยแสดงผ่านการใช้กรณีตัวอย่างใช้วิธีการที่เสนอสำหรับการรวมเศรษฐกิจของการระบายความร้อน , ความร้อนและพลังงาน ( cchp ) พืชที่มหาวิทยาลัย
ของ California , Irvine . การเปิดเผยผลของการพยากรณ์รูปแบบการนำเสนอ