Short term electrical load forecasting using holt-winters method

توقعات الأحمال هي عملية تخمين الأحمال المستقبلية, و هي مهمة بالنسبة لمخططي نظام القدرة و المسيطرين على متطلبات الأحمال للتأكد من أن هناك كمية كافية من التوليد لمواكبة الزيادة في الطلب. إن النموذج الدقيق من التوقعات الأحمال يقود إلى تقليل الكلفة و أفضل تخطيط للميزانية و المحافظة على جدولة التشغيل و إدارة الوقود. لذلك سعت هذه الدراسة إلى استخدام نموذج توقع جديد لتوقع الحمل الكهربائي الذي سيقلل من الأخطاء في عملية التوقع. تم في هذا البحث استخدام نموذج لتوقع أقصى حمل كهربائي يومي باستخدام نموذج سلسلة زمنية مناسب, و هو طريقة هولت ونتر الموسمية. تم تقييم أداء هذه الطريقة باستخدام إحدى مقاييس دقة التوقع و هو نسبة الخطأ المطلقة و متوسط نسبة الخطأ المطلقة. اعتمادا على هذه القياسات اتضح أن هذه الطريقة مناسبة لتوقعات الأحمال الكهربائية في العراق. Load forecasting is a process of predicting the future load demands. It is important for electrical power system planners and demand controllers in ensuring that there would be enough supply of electricity to cope with increasing demands. Thus, accurate load forecasting can lead to an overall reduction of cost, better budget planning, and maintenance scheduling and fuel management. Therefore this study aimed to develop new forecasting model for forecasting electricity load demand which will minimize the error of forecasting. This paper presents an attempt to forecast the daily peak demand of electricity by using an appropriate time series model. It is the Seasonal Holt-Winters method. The performance of this method was evaluated by using the forecasting accuracy criteria namely, the Absolute Percentage Error (APE) and the Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Based on these criteria the Holt-Winters method emerged as a suitable model for forecasting electricity demand in Iraq.