АНАЛІЗ МЕТОДІВ ДОСТОВІРИЗАЦІЇ ДАНИХ ДЛЯ ЗАДАЧ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ВУЗЛОВИХ ЕЛЕКТРИЧНИХ НАВАНТАЖЕНЬ

A comparative analysis of clustering methods was performed to identify gaps and anomalous values in the data. Data from the northwestern region of the United States were used for evaluation. According to the analysis results, it was found that the use of the DBSCAN method leads to a much smaller num...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: В.О. Мірошник, П.В. Шиманюк
Format: Article
Language:English
Published: Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine 2021-12-01
Series:Праці Інституту електродинаміки Національної академії наук України
Subjects:
Online Access:https://prc.ied.org.ua/index.php/proceedings/article/view/33
_version_ 1797963090443108352
author В.О. Мірошник
П.В. Шиманюк
author_facet В.О. Мірошник
П.В. Шиманюк
author_sort В.О. Мірошник
collection DOAJ
description A comparative analysis of clustering methods was performed to identify gaps and anomalous values in the data. Data from the northwestern region of the United States were used for evaluation. According to the analysis results, it was found that the use of the DBSCAN method leads to a much smaller number of false positives. An algorithm for two-stage data validation using clustering and time series decomposition methods is proposed. Ref. 9, fig. 3, tables 3.
first_indexed 2024-04-11T01:22:53Z
format Article
id doaj.art-8964e3a333944dd7b7d76b0536f7c023
institution Directory Open Access Journal
issn 1727-9895
language English
last_indexed 2024-04-11T01:22:53Z
publishDate 2021-12-01
publisher Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine
record_format Article
series Праці Інституту електродинаміки Національної академії наук України
spelling doaj.art-8964e3a333944dd7b7d76b0536f7c0232023-01-03T11:00:35ZengInstitute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of UkraineПраці Інституту електродинаміки Національної академії наук України1727-98952021-12-01605157https://doi.org/10.15407/publishing2021.60.051АНАЛІЗ МЕТОДІВ ДОСТОВІРИЗАЦІЇ ДАНИХ ДЛЯ ЗАДАЧ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ВУЗЛОВИХ ЕЛЕКТРИЧНИХ НАВАНТАЖЕНЬВ.О. Мірошник0https://orcid.org/0000-0001-9036-7268П.В. Шиманюк1https://orcid.org/0000-0002-7585-7493Інститут електродинаміки НАН України, пр. Перемоги, 56, Київ-57, 03057, УкраїнаІнститут електродинаміки НАН України, пр. Перемоги, 56, Київ, 03057, УкраїнаA comparative analysis of clustering methods was performed to identify gaps and anomalous values in the data. Data from the northwestern region of the United States were used for evaluation. According to the analysis results, it was found that the use of the DBSCAN method leads to a much smaller number of false positives. An algorithm for two-stage data validation using clustering and time series decomposition methods is proposed. Ref. 9, fig. 3, tables 3.https://prc.ied.org.ua/index.php/proceedings/article/view/33anomaly detectionsmart gridclustering algorithmforecastingpower system
spellingShingle В.О. Мірошник
П.В. Шиманюк
АНАЛІЗ МЕТОДІВ ДОСТОВІРИЗАЦІЇ ДАНИХ ДЛЯ ЗАДАЧ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ВУЗЛОВИХ ЕЛЕКТРИЧНИХ НАВАНТАЖЕНЬ
Праці Інституту електродинаміки Національної академії наук України
anomaly detection
smart grid
clustering algorithm
forecasting
power system
title АНАЛІЗ МЕТОДІВ ДОСТОВІРИЗАЦІЇ ДАНИХ ДЛЯ ЗАДАЧ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ВУЗЛОВИХ ЕЛЕКТРИЧНИХ НАВАНТАЖЕНЬ
title_full АНАЛІЗ МЕТОДІВ ДОСТОВІРИЗАЦІЇ ДАНИХ ДЛЯ ЗАДАЧ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ВУЗЛОВИХ ЕЛЕКТРИЧНИХ НАВАНТАЖЕНЬ
title_fullStr АНАЛІЗ МЕТОДІВ ДОСТОВІРИЗАЦІЇ ДАНИХ ДЛЯ ЗАДАЧ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ВУЗЛОВИХ ЕЛЕКТРИЧНИХ НАВАНТАЖЕНЬ
title_full_unstemmed АНАЛІЗ МЕТОДІВ ДОСТОВІРИЗАЦІЇ ДАНИХ ДЛЯ ЗАДАЧ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ВУЗЛОВИХ ЕЛЕКТРИЧНИХ НАВАНТАЖЕНЬ
title_short АНАЛІЗ МЕТОДІВ ДОСТОВІРИЗАЦІЇ ДАНИХ ДЛЯ ЗАДАЧ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ВУЗЛОВИХ ЕЛЕКТРИЧНИХ НАВАНТАЖЕНЬ
title_sort аналіз методів достовіризації даних для задач короткострокового прогнозування вузлових електричних навантажень
topic anomaly detection
smart grid
clustering algorithm
forecasting
power system
url https://prc.ied.org.ua/index.php/proceedings/article/view/33
work_keys_str_mv AT vomírošnik analízmetodívdostovírizacíídanihdlâzadačkorotkostrokovogoprognozuvannâvuzlovihelektričnihnavantaženʹ
AT pvšimanûk analízmetodívdostovírizacíídanihdlâzadačkorotkostrokovogoprognozuvannâvuzlovihelektričnihnavantaženʹ