ESTIMASI BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK MENGGUNAKAN TIME SERIES NARX PADA BANGUNAN BERTINGKAT

Authors

DOI:

https://doi.org/10.23887/jptkundiksha.v21i2.76928

Keywords:

Time Series NARX , Energy Forecasting , Energy Consrvation, Efficiency Energy

Abstract

Penggunaan energi sebagai komponen utama dalam menjalankan aktivitas dari waktu ke waktu semakin bertambah, khususnya untuk energi listrik.Dari pekerjaan industri, komersil dan pendidikan. Menurut OECD Institusi pendidikan tinggi dan komersil menggunakan 35% - 45% lebih tinggi energi listrik daripada hunian dan perkantoran. Namun dalam penggunaan energi listrik terbilang belum secara kesuluruhan dan tidak efisien. Salah satu penyebab dari penggunaan energi yang tidak efisien adalah tidak memperhitungkan beban yang digunakan dan juga energi harian yang digunakan oleh komponen atau aktivitas yang dilakukan sehingga perlu adanya solusi yang tepat untuk memperbaiki kondisi tersebut. Salah satu cara yang dapat menggunakan metode Time Series NARX. NARX adalah salah satu metode dari Time Series Neural Network yang menggunakan penundaan agar menghasilkan akurasi yang diinginkan .Pada penelitian ini diharapkan mendapatkan hasil maksimal dan efisien serta mengurangi penggunaan energi listrik yang berlebihan. Hasil dari penelitian ini mendapatkan MAPE sebesar 16,08% dan RMSE sebesar 20,96

Kata kunci: Time Series NARX , Estimasi Beban , Konservasi Energi , Efisiensi Energi

References

N. Somu, G. Raman M R, and K. Ramamritham, “A deep learning framework for building energy consumption forecast,” Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 137, p. 110591, Mar. 2021, doi: 10.1016/j.rser.2020.110591.

M. Pavlicko, M. Vojteková, and O. Blažeková, “Forecasting of Electrical Energy Consumption in Slovakia,” Mathematics, vol. 10, no. 4, p. 577, Feb. 2022, doi: 10.3390/math10040577.

G. Tziolis et al., “Direct short-term net load forecasting in renewable integrated microgrids using machine learning: A comparative assessment,” Sustainable Energy, Grids and Networks, vol. 37, p. 101256, Mar. 2024, doi: 10.1016/j.segan.2023.101256.

G. Chitalia, M. Pipattanasomporn, V. Garg, and S. Rahman, “Robust short-term electrical load forecasting framework for commercial buildings using deep recurrent neural networks,” Applied Energy, vol. 278, p. 115410, Nov. 2020, doi: 10.1016/j.apenergy.2020.115410.

G. R. Yang and X.-J. Wang, “Artificial Neural Networks for Neuroscientists: A Primer,” Neuron, vol. 107, no. 6, pp. 1048–1070, Sep. 2020, doi: 10.1016/j.neuron.2020.09.005.

C. Chen et al., “Forecast of rainfall distribution based on fixed sliding window long short-term memory,” Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics, vol. 16, no. 1, pp. 248–261, Dec. 2022, doi: 10.1080/19942060.2021.2009374.

M. Wei, M. Ye, J. B. Li, Q. Wang, and X. Xu, “State of Charge Estimation of Lithium-Ion Batteries Using LSTM and NARX Neural Networks,” IEEE Access, vol. 8, pp. 189236–189245, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3031340.

A. Wunsch, T. Liesch, and S. Broda, “Groundwater Level Forecasting with Artificial Neural Networks: A Comparison of LSTM, CNN and NARX”.

E. Skomski, J.-Y. Lee, W. Kim, V. Chandan, S. Katipamula, and B. Hutchinson, “Sequence-to-sequence neural networks for short-term electrical load forecasting in commercial office buildings,” Energy and Buildings, vol. 226, p. 110350, Nov. 2020, doi: 10.1016/j.enbuild.2020.110350.

Y.-C. Chen, S. S. Berutu, and Y.-H. Wang, “Smart Meter Development for Cloud-Based Home Electricity Monitor System,” vol. 18, no. 4, 2020.

T. Serikov et al., “Application of the NARX neural network for predicting a one-dimensional time series,” EEJET, vol. 5, no. 4 (113), pp. 12–19, Oct. 2021, doi: 10.15587/1729-4061.2021.242442.

N. AL-Rousan and H. Al-Najjar, “A Comparative Assessment of Time Series Forecasting Using NARX and SARIMA to Predict Hourly, Daily, and Monthly Global Solar Radiation Based on Short-Term Dataset,” Arab J Sci Eng, vol. 46, no. 9, pp. 8827–8848, Sep. 2021, doi: 10.1007/s13369-021-05669-6.

Downloads

Published

2024-07-30