Development of regression model for electrical load forecasting during the COVID-19 pandemic lockdown

Yeni koronavirüs (COVID-19) salgını, dünya çapında kamu hizmetleri ve şebeke operatörleri için benzeri görülmemiş zorluklar yarattı. Bu tezde, yük tahmini problemine odaklanıyoruz. Katı sosyal mesafe kısıtlamaları nedeniyle, dünya çapındaki güç tüketimi profilleri hem büyüklük hem de günlük kalıplar açısından değişti. Bu değişiklikler, kısa vadeli yük tahmininde önemli zorluklara neden olmuştur. Algoritmalar tipik olarak hava durumunu, zamanlama bilgilerini ve önceki tüketim seviyelerini girdi değişkenleri olarak kullanır, ancak pandemi sırasında sosyoekonomik davranıştaki büyük ve ani değişiklikleri yakalayamazlar. Bu tezde, tahmin algoritmalarının mevcut yapı taşlarını tamamlamak için ekonomik faaliyetlerin bir ölçüsü olarak bir regresyon modeli sunuyoruz. Böyle bir veri kümesiyle ilgili en büyük zorluk, son pandemi ile yalnızca sınırlı hareketlilik kayıtlarının ilişkili olmasıdır.