Optymalizacja kosztów zakupu danych wejściowych do prognoz dobowego obciążenia KSE przy wykorzystaniu zautomatyzowanych metod statystycznych

The paper presents the possibility of using statistical methods to automate the selection of explanatory variables to balance the daily load of the National Power System (NPS). With automation, the cost of input forecast purchase may be optimized by minimizing their number, and the results also allow for a reduction in the effort required to select input parameters (explanatory variables) for later forecasting of NPS daily loads.Artykuł prezentuje możliwość skorzystania z metod statystycznych automatyzujących dobór zmiennych objaśniających na przykładzie dobowego obciążenia Krajowego Systemu Elektroenergetycznego (KSE). Automatyzacja pozwala na optymalizację kosztów zakupu prognoz wejściowych dzięki minimalizacji ich liczby, a uzyskane wyniki pozwalają dodatkowo na zmniejszenie nakładów pracy związanych z wyborem parametrów wejściowych (zmiennych objaśniających) na potrzeby późniejszego opracowywania prognoz dobowego obciążenia KSE