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Electricity consumption forecasting using singular spectrum analysis

Menezes, Moises Lima de and Castro Souza, Reinaldo and Moreira Pessanha, José Francisco (2015) Electricity consumption forecasting using singular spectrum analysis. DYNA, 82 (190). pp. 138-146. ISSN 2346-2183

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URL oficial: https://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/articl...

Resumen

Singular Spectrum Analysis (SSA) is a non-parametric technique that allows the decomposition of a time series into signal and noise. Thus, it is a useful technique to trend extraction, smooth and filter a time series. The effect on performance of both Box and Jenkins' and Holt-Winters models when applied to the time series filtered by SSA is investigated in this paper. Three different methodologies are evaluated in the SSA approach: Principal Component Analysis (PCA), Cluster Analysis and Graphical Analysis of Singular Vectors. In order to illustrate and compare the methodologies, in this paper, we also present the main results of a computational experiment with the monthly residential consumption of electricity in Brazil.

Tipo de documento:Artículo - Article
Palabras clave:Electricity consumption forecasting, singular spectrum analysis, time series, power system planning
Temática:6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology > 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Unidad administrativa:Revistas electrónicas UN > Dyna
Código ID:59076
Enviado por : Dirección Nacional de Bibliotecas STECNICO
Enviado el día :31 Oct 2017 17:20
Ultima modificación:27 Noviembre 2017 22:07
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