I n d on e s i an   Jo u r n al   o El e c t r i c al   En gi n e e r i n g   an d   C o m p u te r   S c i e n c e   V o l .   19 ,   N o .   3 S e pt e m b e r   20 20 ,   pp .   1121 ~ 1130   IS S N :   25 02 - 4752 ,   D O I :   10. 1 1591 / i j e e c s . v 19 .i 3 . pp112 1 - 1130             1121       Jou r n al   h o m e pa ge ht t p: / / i j e e c s . i a e s c or e . c om   G r i d   s e a r c h   o f   e x p o n e n t i a l   sm o o t h i n g   m e t h o d :   a   c a s e   st u d y   o f   Ho   C h i   M i n h   C i t y   l o a d   d e m a n d       Tr an   Th an h   N go c ,   Le   V an   D ai   F a c ul t y   o f   E l e c t r i c a l   E ng i ne e r i ng   T e c hno l o gy ,   I ndus t r i a l   U n i v e r s i t y   o f   H o   C hi   M i nh   C i t y ,   V i e t na m         A r ti c l e   I n fo     A B S TR A C T   Ar t i c l e   h i s t or y :   R e c e i v e J a 4,   20 20   R e v i s e M a r   1 5,   20 20   A c c e pt e M a r   22,   202 0       T he   e x po ne nt i a l   s m o o t hi ng   m e t ho i s   o ne   o f   t h e   w i d e l y   us e m e t ho ds   f o r   l o a f o r e c a s t i ng .   T he   t a xo no m y   of   e xpo ne nt i a l   s m o o t hi ng   m e t ho s ho w s   t ha t   i t s   t r e nd  a nd  s e a s o na l   c o m po ne nt   a f f e c t   t he   r e s ul t s   o f   e xpo ne nt i a l   s m oo t hi ng   m e t ho d.   T h i s   pa p e r   p r o po s e a   f r a m e w o r f o r   g r i s e a r c w i t t h e   o pt i m a l   m o de l   o f   e xpo ne nt i a l   s m o o t hi ng   m e t ho ba s e o m a t f o r m ul a s .   T he   t r a i n i ng   pr o c e s s   w i l l   s p e c i f y   t he   o pt i m a l   m o de l s   w h i c s a t i s f y   r e qui r e m e n t   o f   mi ni m um   o f   a ka i k e   i nf o r m a t i o c r i t e r i o n,   a c c ur a c y   s c o r e s   o f   t he   r o o t   m e a n   s qua r e   e r r o r ,   m e a a b s o l ut e   pe r c e n t a g e   e r r o r ,   a nd  m e a a bs o l ut e   e r r o r .     T he   t e s t i ng   pr o c e s s   w i l l   e v a l u a t e   t he   a c c ur a c y   s c o r e s   be t w e e t h e   o pt i m a l   m o d e l s   a n d   a l l   o t h e r   o n e s .   T h e   r e s u l t s   i n d i c a t e d   t h a t   t h e   o p t i m a l   m o d e l s   h a v e   a c c u r a c y   s c o r e s   n e a r   t h e   m i n i m u m   v a l u e s .   T h e   l o a d   d e m a n d   d a t a   c o l l e c t e d   i n   H o   C h i   M i n h   C i t y   w e r e   u s e d   t o   v e r i f y   t h e   a c c u r a c y   a n d   r e l i a b i l i t y   o f   t h e   g r i d   s e a r c h   f r a m e w o r k .   Ke y w or d s :   A c c ur a c y   s c o r e s   E xpo n e n t i a l   s m o o t h i n g     G r i s e a r c h   L o a fo r e c a s t i n g   C opy r i gh t   ©   2020   I n s t i t ut e   o f   A dv anc e E ng i ne e r i ng   and   S c i e nc e .     A l l   r i gh t s   r e s e r v e d .   Cor r e s pon di n g   Au t h or :   T r a T ha nh  N go c ,     F a c ul t y   of   E l e c t r i c a l   E n g i n e e ri n T e c hn o l o gy ,     I n d us t r i a l   U n i v e r s i t y   of   H o   Ch i   M i nh  C i t y ,   V i e t n a m .   E m a i l :   t ra n t ha nhngo c @ i u h . e du . v n       1.   I N TR O D U C TI O N     L o a de m a n f o r e c a s t i ng  i s   of   gr e a t   i m po r t a n c e   fo r   e l e c t r i c   pow e r   s y s t e m s   o pe r a t i o n ,   t ra n s m i s s i o n,   di s t r i b ut i o n   a n r e t a i l   o e l e c t r i c i t y .   A c c o r di n t o   di ff e r e n t   h o ri z o n s ,   l o a f o r e c a s t i n c a n   b e   c l a s s i f i e i n t o   t hr e e   c a t e go r i e s :   s h o rt - t e rm   l o a d   f o r e c a s t i ng  (S T L F ) ,   m e di um - t e r m   f o r e c a s t i n g   (M T L F a n d   l o ng - t e r m   fo r e c a s t i n (L T L F ).   S T L F   i s   us ua l l y   ut i l i z e f r o m   o n e   h o ur   t o   a   w e e t ow a r h o u r l y ,   da i l y   o r   w e e kl y   s y s t e m   e n e r gy ,   w h i l e   M T L F   i s   us u a l l y   f r o m   a   w e e t o   a   y e a r   a nd  L T L F   i s   m o r e   t ha a   y e a [ 1 - 6 ].   A m o n s e v e r a l   t e c hn i que s   us e f o r   l o a f o r e c a s t i n s uc a s   M u l t i pl e   R e gr e s s i o n,   E xpo n e n t i a l   S m o o t h i n g ,   S t o c ha s t i c   T i m e   S e r i e s ,   F u z z y   L o gi c ,   N e ur a l   N e t w o r ks   a n K n o w l e dge - B a s e E xpe rt   S y s t e m s ;   e xpo n e n t i a l   s m o o t hi n g   (E S )   m e t h o ha s   k n o w n   a s   o n e   o f   t he   m o s t   p r o m i s i n g   f o r e c a s t i n s t ra t e g i e s   due   t o   i t s   s i m pl i c i t y ,   r o b us t n e s s   a n a c c ura c y   [ 7 - 10 ].   T h e   E S   m e t h o a s s um e s   t ha t   t h e   t i m e   s e r i e s   c o n s i s t   of   t hr e e   c o m po n e n t s :   l e v e l ,   t r e n a n s e a s o na l i t y .   T h e   t r e n c o m po n e nt   c a n   i n c l ude   f i v e   t y pe s :   n o n e ,   a dd i t i v e ,   da m pe a dd i t i v e ,   m ul t i p l i c a t i v e ,   o r   d a m pe m u l t i pl i c a t i v e ;   a n d   t h e   s e a s o na l i t y   c a n   i n c l u de   t hr e e   t y pe s :   n o n e ,   a ddi t i v e ,   o r   m u l t i pl i c a t i v e .   T h us ,   t h e   t a xo n o m y   of   E S   m e t ho c o n s i s t s   of   15  di ff e r e n t   E S   m o de l s .   M a n y   o t h e m   a r e   w e l l   kn o w n ,   i n c l ud i n s i m pl e   e xpo n e nt i a l   s m o o t hi n ( t r e nd:   n o n e ,   s e a s o na l i t y :   n o n e ),   H o l t ‟s   l i n e a r   m o de l   (t r e n d :   a d d i t i v e ,   s e a s o n a l i t y :   no ne ) ,   A d d i t i v e   H o l t - W i n t e rs   m o d e l   ( t re n d :   a d d i t i v e ,   s e a s o na l i t y :   a d d i t i v e ) ,   m u l t i p l i c a t i v e   H o l t - W i n t e rs   m o d e l   ( t re n d :   a d d i t i v e ,   s e a s o n a l i t y :   m u l t i p l i c a t i v e )   [ 8 ,   1 1 - 13 ].     R e c e n t l y ,   t h e r e   ha v e   b e e n   m a n y   s t udi e s   de vo t e t o   c l a r i fy i n a dv a n t a ge s   of   E S   m e t h o a s   w e l l   a s   a ppl y i n i t   f o r   l o a f o r e c a s t i ng  [ 14 - 26 ].   T h e   m a i n   po i n t   t ha t   s h o ul b e   n o t i c e h e r e   i s   t ha t   t h e   r e s e a r c h e r s   c o m m o n l y   us e o n l y   o n e   s pe c i f i c   E S   m o de l   of   „A ddi t i v e   H ol t - W i nt e r s ‟  o r   „M ul t i p l i c a t i v e   H o l t - W i n t e r s ‟  a s   a   de f a ul t   t y pe   of   E S   m e t h o d,   w hi l e   t h e r e   c o ul b e   o t h e r   a pp r o a c h e s   t h a t   c o ul e xi s t   a n t h e   ut i l i z a t i o n   o f   w h i c h   c a n   g i v e   be t t e r   r e s ul t s .   I t hi s   r e g a r d ,   t h e   p r e s e n t   w o r a i m s   t o   pr o po s e   a   f r a m e w o r fo r   G ri s e a r c h   us i n g     t h e   o pt i m a l   m o de l   o E S   m e t h o b a s e d   o n   t h e   m a t h   f o r m u l a s   of   E S   t a xo n o m y .   T h e   o pt i m a l   m o de l   w i l l   be   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   19 ,   N o .   3 S e pt e m b e r   20 20  :     11 21   -   11 30   1122   e v a l ua t e i n   t h e   t e s t i ng  pr o c e s s   b a s e d   o n   a c c ur a c y   s c o r e s   s u c h   a s   t h e   r o o t   m e a n   s qua r e   e rr o r   (R M S E ),   m e a a b s o l ut e   pe r c e n t a ge   e rr o r   (M A P E ),   a n d   m e a a b s o l ut e   e rr o (M A E ) .   T h e   l o a de m a n d   d a t a   o f   H o   Ch i   M i nh   Ci t y   w a s   us e t o   a n a l y z e   by   s pl i t t i ng  t h e m   i nt o   i m a n y   c a s e s   t o   c o n s o l i da t e   t h e   o b t a i n e r e s ul t s .       2.   TA X O N O M Y   O F   ES   M ETH O D     T h e   E S   m e t h o d   a s s u m es   t h a t   t h e   t i m e   s e ri e s   c o n s i s t   o f   t hre e   un de r l y i n d a t a   c o m po n e n t s :   l e v e l ,   t r e n d ,   a nd  s e a s o n a l i t y .   T h e   t r e nd  o f   E S   m e t h o c a n   i n c l u de   o n e   of   f i v e   t y p e s   of   t r e n d :   n o n e ,   a ddi t i v e ,   m ul t i p l i c a t i v e ,   da m pe a ddi t i v e ,   a n d   da m pe m ul t i p l i c a t i v e .   W h i l e   t h e   s e a s o n a l i t y   of   E S   m e t h o c a n   i n c l ude   o n e   of   t hr e e   t y pe s :   n o n e ,   a dd i t i v e ,   a n m ul t i pl i c a t i v e .   By   c om b i ni n t h e   t r e n a n s e a s o n a l   c o m po n e nt s ,   15   di f fe r e nt   E S   m o de l s   c o ul be   e s t a b l i s h e a s   l i s t e i n   T a b l e   1   [8,   11 - 13 ].   T a b l e   s h o w s   t h e   m a t h   f o r m ul a s   f o r   15  E S   m o de l s   b a s e o n   T a b l e   1 .   E a c h   c e l l   c o n s i s t s   o f   s m o o t h i ng  e qua t i o f o r   a pp l y i n t h e   m e t h o a n d   t h e   fo r e c a s t   e qua t i o n.       T a b l e   1 .   A   T a xo n o m y   of   ES   m e t h o d   T re n d   C o m p o n e n t   S e a s o n a l   C o m p o n e n t     N   (N o n e )   A   ( A d d i t i v e )   M   ( M u l t i p l i c a t i v e )   N   (N o n e )   N , N   N , A   N , M   A   ( A d d i t i v e )   A , N   A , A   A , M   A d   ( A d d i t i v e   d a m p e d )   A d , N   A d , A   A d , M   M   ( M u l t i p l i c a t i v e )   M , N   M , A   M , M   M d   (M u l t i p l i c a t i v e   d a m p e d )   M d , N   M d , A   M d , M       T a b l e   2 .   A   T a xo n o m y   of   ES   m e t h o d :   f o r m ul a s   T re n d   S e a s o n a l   N   A   M   N     ̂                                   (       )             ̂                                 (       )           (               )   (       )                   (                 )   (       )             ̂                               (       )           (               )   (       )                   (               )   (       )           A     ̂                                           (       ) (                   )           (                 )   (       )             ̂                                         (       )             (               )   (         ) (                   )             (               )   (         )                     (                         )   (       )             ̂               (             )             (       )             (               )   (         ) (                   )             (               )   (         )                     (       (                   ) )   (       )           A d     ̂                                                   (       ) (                    )           (               )   (       )                 ̂                                           (       )             (               )   (       ) (                     )           (               )   (       )                     (                           )   (       )             ̂             (                 )             (       )             (               )   (       ) (                     )           (               )   (       )                     (       (                     ) )   (       )           M     ̂                                         (       )                             (               )   (       )               ̂                                     (       )             (               )   (       )                           (               )   (       )                   (                       )   (       )             ̂                                   (       )             (               )   (       )                           (               )   (       )                   (       (                 ) )   (       )           M d     ̂                                           (       )                             (               )   (       )               ̂                                       (       )             (               )   (       )                             (               )   (       )                     (                         )   (       )             ̂                                     (       )             (               )   (       )                             (               )   (       )                     (       (                   ) )   (       )               w h e r e   l t b t   a n s t   a r e   t h e   s e r i e s   l e ve l ,   t h e   s e r i e s   t r e nd  a n t h e   s e r i e s   s e a s o n a l   a t   t i m e   t ,   r e s pe c t i v e l y ;   m   i s     t h e   s e a s o n a l   pe r i o d;   α β γ   a nd  ϕ   a r e   s m o o t h i n g   p a r a m e t e rs ,                                 h   i s   t h e   s t e p   a h e a d   fo r e c a s t s ;   k   i s   t h e   i nt e ge r   pa rt   o f   (h - 1) / m .       3.   G R I D   S EA R C H   F O R   ES   M ET H O D   T h e   f i r s t   po i nt   t ha t   m us t   b e   m e n t i o n e h e r e   i s   h o w   t o   c o m pa r e   E S   m o de l s .   W h e n   a   m o de l   i s   de f i n e a s   o n e   of   t h e   15  E S   m o de l s   a s   l i s t e i n   T a b l e   a bov e ,   t h e   l e v e l   s m o o t h i n c o e ff i c i e n t   α,   t h e   t r e n s m o o t h i ng  c oe ff i c i e n t   β ,   t h e   s e a s o n a l   s m o o t hi n c o e f f i c i e n t   γ   a nd  t h e   da m pe t r e nd  c o e ff i c i e n t   ϕ  c a n   b e   s pe c i f i e b t o o l s   of   s o m e   s of t w a r e   a s   P y t h o n   w i t h   s t a t s   m o de l s   t oo l   [27].   T h e s e   t o o l s   w i l l   a ut o m a t i c a l l y   t un e   a n s pe c i f y     t h e   o pt i m a l   v a l ue s   f o r   α β γ   a n ϕ .   T h e r e   i s   m o r e   i m po r t a nt   a nd  i nt e r e s t i ng  p r o b l e m s ,   t ha t   h o w   t o   s pe c i f   t h e   o pt i m a l   s t r uc t u r e   o E S   m e t h o d.   T h e r e   a r e   o t h e r   h y pe r - pa r a m e t e r s   t ha t   w i l l   n o t   b e   t un e a u t o m a t i c a l l y ,   a n m us t   b e   s pe c i f i e d:   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       G r i s e ar c of   e x pon e nt i al   s m oot h i ng   m e t hod:   a   c as e   s t udy   of   H o   Ch i   Mi nh   C i t y   l oad…   ( T r an  T hanh  Ngoc )   1123   a)   T h e   t y pe   of   t r e n d   c o m po n e n t :   N ,   A ,   M   b)   T h e   t y pe   of   da m pe c o m po n e n t :   T r ue ,   F a l s e   c)   T h e   t y pe   of   s e a s o n a l   c o m po n e nt :   N ,   A ,   M   d)   T h e   s e a s o n a l   pe ri o m :   0;   (q ua rt e rl y );   ( w e e kl y );   12  (m ont h l y );   24  (h o u r l y ).   M o r e ove r ,   w h e n   us i n g   s t a t s   m o de l s   t o o l   i P y t h o n   f o r   E S   m e t h o d,   w e   c a n   s pe c i fy   t he   o pt i o n   f o r   t w o   o t h e r   p a ra m e t e r s :   e)   T h e   B o x - Co o pt i o n   (A pp l y   t h e   B o x - Co t ra n s f o r m   f o r   t h e   d a t a   f i r s t ):   T r ue ,   F a l s e   f)   T h e   b i a s   o pt i o (R e m ov e   b i a s   f r o m   f o r e c a s t   v a l ue s   a n f i t t e v a l ue s   by   e n fo r c i ng  t ha t   t h e   a v e r a ge   r e s i du a l   i s   e qua l   t o   z e r o ):   T r ue ,   F a l s e   T h us ,   t h e   c o n f i gura t i o n   pa ra m e t e r   o f   E S   m e t h o c o n s i s t s   of   t h e   t r e n t y pe   (t ),   t h e   da m pe t y pe   (d),   t h e   s e a s o n a l   t y pe   (s ),   t h e   s e a s o n a l   pe ri o t y p e   (m ),   t h e   B ox - Co t ra n s f o r m e r   t y p e   ( b ),   t h e   r e m o v e   b i a s   (r [13 ].   N e xt   que s t i o n   i s   h o w   t o   s pe c i fy   t h e   o pt i m a l   c o n f i gu r a t i o n   o f   E S   m e t h o f o r   k n o w n   d a t a .   T h e   c o m m o n   m e t h o i s   t o   s pl i t   t h e   d a t a   i n t o   t ra i ni n g   da t a   a n d   t e s t i ng  d a t a .   T h e   t ra i ni n p r o c e s s   c a n   s pe c i fy   t h e   o pt i m a l   m o de l   a c c o r di n t h e   r e qu i r e m e n t   o f   m i n i m u m   e r r o r   s c o r e s   b e t w e e n   t h e   f i t t e v a l ue s   p r o duc e by   t h e   m o de l   a n t h e   t ra i ni n g   v a l ue s .   T h e   t e s t   p r o c e s s   c a n   us e   t e s t i n g   d a t a   t o   e v a l ua t e   r e l i a b i l i t y   of   t h e   o pt i m a l   m o de l   ob t a i n e f r o m   t ra i ni n p r o c e s s .   T h e r e   a r e   m a n y   po pul a e rr o r   s c o r e s   fo r   t ra i ni n p r o c e s s   a n t e s t i n p r o c e s s .   In   t hi s   pa pe r ,   w e   w i l l   us e   t h e   r o o t   m e a n   s qua r e   e rr o r   (R M S E ),   m e a n   a b s o l ut e   pe r c e n t   e rr o r   (M A P E a nd  m e a a b s o l ut e   e rr o r   (M A E ) .   T h e s e   e qua t i o n s   o f   R M S E ,   M A P E   a nd  M A E   a r e   gi v e by   [28 - 31]     2 1 1    n ii i R M S E Y F n    (1)     1   1   n ii i i YF M A P E nY   (2)     1 1    n ii i M A E Y F n    (3)     w h e r e   Y i   i s   t h e   a c t ua l   o b s e r v e v a l ue s ,   F i   i s   t h e   f i t t e o r   fo re c a s t i ng  v a l ue s ,   a n n   i s   t h e   n u m b e r   of   o bs e r v e d   v a l ue s .   A n   a l t e rn a t i v e   us e t o   s p e c i fy   t h e   o pt i m a l   m o de l   i n   t h e   t ra i ni n p r o c e s s   i s   c a l l e a s   i n f o r m a t i o c r i t e r i o n   (I C).   T h e r e   a r e   m a n y   ICs   a n t h e   m o s t   c o m m o n   i s   a ka i ke   i n f o r m a t i o n   c r i t e ri o n   (A IC w h i c h   c a b e   de s c r i b e by   t h e   f o l l ow i n e qu a t i o n :       2 l o g 2 A I C L p   (4)     w h e r e   p   i s   t h e   n u m b e r   o f   e s t i m a t e p a ra m e t e r s   i t h e   m o de l   a n L   i s   t h e   l i ke l i h o o [19 - 20] .   T h e   f r a m e w o r fo r   G r i s e a r c h   of   E S   m e t h o s h o w n   be l ow   i n   F i gu r e   i n c l ude s   fo ur   s t e ps   a s   fo l l ow s .   S t e 1:   S pl i t   t h e   d a t a   i n t o   t r a i n i ng  d a t a   (y t rai n a nd  t e s t i n g   da t a   (y t es t )   S t e 2:   (i D e f i n e   t h e   E S   m o de l   b a s e o n   c o m b i n a t i o n   o (t ,   d,   s ,   p),   n o t e   t h a t   t h e   pe ri o of   s e a s o n a l   de pe n ds   o n   t h e   c ha r a c t e r i s t i c   o e a c h   t i m e   s e ri e s ;   (i i F i t   t he   m o de l   b a s e o n   c o m b i n a t i o n   o f   ( b ,   r );   a n (i i i C a l c ul a t e   t h e   a c c ur a c y   s c o r e s   (R M S E ,   M A P E ,   a nd   M A E b e t w e e n   t h e   t ra i ni n v a l ue s   a n t h e   f i t t e v a l ue s   a s   w e l l   a s   o b t a i t h e   I n f o rm a t i o c r i t e r i o n   A IC.   S t e 3:   C a l c u l a t e   t he   a c c u r a c y   s c o re s   ( R M S E ,   M A P E ,   a nd   M A E )   b e t w e e n   t he   t e s t i ng   v a l u e s   a n d   t he   f o re c a s t   v a l u e s   S t e 4:   ( i S pe c i fy   t h e   o pt i m a l   E S   m o de l s   i n   s t e a c c o r di ng   t o   r e qu i r e m e n t   o f   m i n i m u m   t h e   a c c ura c y   s c o r e s   ( R M S E ,   M A P E ,   M A E )   a n d   A I C ,   c o r re s p o n d ;   ( i i )   A n a l y s i s   t he   o p t i m a l   m o d e l   a n d   t he   o t h e m o d e l   b a s e d   o t he   a c c u r a c y   s c o re s   v a l u e s   o f   t he   t e s t   p ro c e s s ;   a n d   ( i i i )   E v a l u a t e   t h e   g r i d   s e a rc h   a n d   g i v e   t h e   c o nc l u s i o n.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   19 ,   N o .   3 S e pt e m b e r   20 20  :     11 21   -   11 30   1124   F alse T rue r bi as re m o v e F alse T rue b bo x c ox use p pe ri od M A N s se ason al F alse T rue d da m pe d M A N t t re nd , : ) ( _ , : ) ( _ : ) ( , , : ) ( , : ) ( , , : ) ( s p l i t ( d a t a ) y t r a i n y t e s t m o d e l   =   E x p o n e n t i a l S m o o t h i n g ( y t r a i n ,   t ,   d ,   s ,   p ) m o d e l . f i t ( b , r ) ( t , d , s , p ) ( b , r ) d a t a m o d e l m o d e l . p r e d i c t ( n ) MA E MA P E R MS E A I C M A E M A P E R M S E A c c u r a c y   s c o r e s   o f   t r a i n i n g   a n d   A I C A c c u r a c y   s c o r e s   o f   t e s t i n g E v a l u a t e A n a l y s i s C o n l u s i o n     F i gu r e   1 .   T h e   f ra m e w o r f o r   g ri s e a r c h   o f   E S   m e t h o ds       4.   R ES U LTS   A ND  A N A L Y S I S   4 . 1 .   D ata  d e s c r i p ti o n   H o   Ch i   M i nh  Ci t y   i s   t h e   l a rge s t   Ci t y   i n   V i e t n a m ,   a nd  i s   a l s o   o n e   o f   V i e t n a m ' s   m o s t   i m po rt a nt   e c o n o m i c ,   po l i t i c a l ,   c ul t u r a l   a n e duc a t i o na l   c e nt e r s .   W i t h   a   po pul a t i o n   o f   ove r   10  m i l l i o n   pe o pl e   a n a   h i g h   c o n c e n t r a t i o o f   i n dus t ri a l   c l us t e r s ,   H o   Ch i   M i nh   C i t y ' s   e l e c t r i c i t y   i s   e s s e n t i a l   a n d   a l w a y s   i n   g r e a t   de m a n d .     In  t hi s   p a pe r,   t h e   o n e - h o ur  l o a de m a nd  o f   H o   Ch i   M i nh  Ci t y   h a s   b e e n   a ppl i e i E S   G ri d   s e a r c h.     Fi gu r e s   2 (a - d)   s h o w   o n e - h o ur  l o a de m a n f o r   a   t y pi c a l   y e a r   (f r o m   2018 - 01 - 01  t o   2018 - 12 - 30),   a   t y pi c a l   m o t (f r o m   2018 - 12 - 03   t o   2018 - 12 - 30) ,   a   t y pi c a l   w e e (f r o m   20 18 - 12 - 24  t o   2018 - 12 - 30)  a n d   a   t y pi c a l   d a y   (f r o m   2018 - 12 - 30   00   t o   20 18 - 12 - 3 2 3),   r e s pe c t i v e l y .     A s   s e e n   c l e a r l y   i n   F i gu r e   2,   t h e   s e a s o n a l   c y c l e   dur a t i o n   w a s   ob t a i n e w i t h   p= 24  a nd  p= 16 w i t hi n   o n e   da y   a n d   o n e   w e e k,   r e s pe c t i v e l y .   T hus ,   i n   t h i s   pa pe r,   t h e   s e a s o n a l   pe r i o p   i s   0 . 24 ,   a n d   168 .   I o r de r   t di s m i s s   t h e   r a n do m   r e s ul t s ,   t h e   da t a   ha v e   b e e n   s pl i t t e i nt o   m a n y   c a s e s   a s   s h ow n   b e l ow   i n   T a b l e   3,   i n   w h i c t h e   t e s t i ng  d a t a   c o rr e s po n d   t o   1   m o n t a nd  w e e k,   w h i l e   t h e   t ra i ni n g   da t a - y e a r ,   m o nt h   a n d   1   w e e k.           (a )       (b )           (c )       (d)     F i gu r e   2 E l e c t r i c   de m a n d   i H o   Chi   M i nh   c i t y ,   V i e t n a m :   (a )   01   y e a r ,   (b 01   m o n t h,   (c 01   w e e k,   (d)  1   d a y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       G r i s e ar c of   e x pon e nt i al   s m oot h i ng   m e t hod:   a   c as e   s t udy   of   H o   Ch i   Mi nh   C i t y   l oad…   ( T r an  T hanh  Ngoc )   1125   T a b l e   3 .   T h e   t ra i ni n g   a nd  t e s t i n g   d a t a   Ca s e   T ra i n i n g   T e s t i n g   1   1   m o n t h   1   m o n t h   2   1   y e a r   1   m o n t h   3   1 w e e k   1   w e e k   4   1   m o n t h   1   w e e k       4 . 2 .   R e s u l ts   o c as e   1   In  c a s e   1,   t h e   t ra i ni n g   da t a   i s   f o r   01   m o n t f r o m   20 18 - 11 - 0 t o   201 8 - 12 - 02 ,   a n t h e   t e s t i ng  d a t   - 01   m o n t f r o m   2018 - 12 - 03  t o   2018 - 12 - 30 .   T a b l e   4   s h o w s   t h e   re s ul t s   o f   t r a i n i ng  p r o c e s s ,   t h e   o pt i m a l   E S   m o de l s   a n t h e   r e s ul t s   o f   t e s t i n g   p r o c e s s .   A s   obv i o us l y   s e e n   t ha t   t h e   m i ni m u m   o f   A IC  a n R M S E   g i v e s   t h e   s a m e   o pt i m a l   E S   m o de l   a s   fo r   M A P E   a n M A E .   T h e r e fo r e ,   i c a s e   1,   t h e r e   w e r e   t w o   o pt i m a l   m o de l s   f o un d.     F o r   t e s t i ng  p r o c e s s ,   t h e   c o l um n   „O p t i m a l ‟  s h o w s   t h e   a c c u ra c y   s c o r e s   fo r   t h e   o pt i m a l   E S   m o de l ,   a nd   t h e   c o l um n   „M i n ‟  a n „A v e ra ge - t h e   m i n   a n t h e   a v e ra ge   v a l ue s   f o r   a l l   t h e   po s s i b l e   m o de l s   t h a t   c a n   b e   ge n e r a t e i n   t r a i n i ng  p r o c e s s .   F i gur e   3 ( a )   gi v e s   t h e   f i t t e a n t ra i ni n s e r i e s   of   t h e   t ra i ni n p r o c e s s ,   w h i l e   F i gu r e   3 ( b )   th e   fo r e c a s t   a nd  t e s t i n s e ri e s   of   t e s t i ng  p r o c e s s   fo r   t h e   f i r s t   o pt i m a l   m o de l .   F i gu r e   i n di c a t e s   t h e   a c c ura c y   s c o r e s   fo r   t e s t i n p r o c e s s ,   fo r   t ha t   F i gu r e   4 ( a )   p r e s e nt s   t he   bo pl o t   fo r   R M S E   c o m po n e nt   w i t h   t h e   f i r s t   c o l um n   f o r   a l l   t h e   po s s i b l e   m o de l s ,   t h e   s e c o n c o l um f o r   t h e   f i r s t   o pt i m a l   m o de l   a nd  t h e   t hi r c o l um f o r   t h e   s e c o n d - o pt i m a l   m o de l .   T h e   s a m e   d i s t ri b ut e da t a   a r e   pl o t t e i F i gu r e   4 ( b )   a nd  4 ( c ) .       T a b l e   4 T h e   r e s ul t s   o f   c a s e   1   T h e   m i n i m u m   o f   A I a n d   a c c u ra c y   s c o re s   o t ra i n i n g   p ro c e s s   T h e   o p t i m a l   E S   m o d e l s   (t ,   d ,   s ,   p ,   b ,   r)   T h e   a c c u r a c y   s c o r e s   o t e s t i n g   p ro c e s s   A IC   RM S E   M A P E   M A E   A c c u ra c y   O p t i m a l   M i n   A v e ra g e   5 , 0 3 5 . 3 5   3 2 . 8 9       [N o n e ,   F a l s e ,   'm u l ' ,   1 6 8 ,   F a l s e ,   T ru e ]   RM S E   2 1 5 . 2 4   1 7 3 . 9 3   1 , 1 0 1 . 6 3   M A P E   6 . 3 7   4 . 4 2   2 4 . 4 6   M A E   1 7 7 . 6 3   1 2 4 . 8 8   9 5 0 . 3 3       0 . 8 4   2 2 . 8 5   [' a d d ',   T ru e ,   'm u l ',   1 6 8 ,   T ru e ,   F a l s e ]   RM S E   1 7 3 . 9 3   1 7 3 . 9 3   1 , 1 0 1 . 6 3   M A P E   4 . 4 2   4 . 4 2   2 4 . 4 6   M A E   1 2 4 . 8 8   1 2 4 . 8 8   9 5 0 . 3 3         (a )     (b )     F i gu r e   3 ( a )   F i t t e a nd  t r a i n i ng  s e r i e s ,   (b f o r e c a s t   a n d   t e s t i n s e ri e s         (a )     (b )     (c )     F i gu r e   4 .   T h e   b o pl o t   o f   a c c ur a c y   s c o r e s   fo r   t e s t i ng  p r o c e s s   i n   c a s e   1 :   ( a )   R M S E ,   (b M A P E ,   a nd  (c )   M A E   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   19 ,   N o .   3 S e pt e m b e r   20 20  :     11 21   -   11 30   1126   4 . 3 .   R e s u l ts   o c as e   2   In   c a s e   2,   t h e   t ra i ni n d a t a   a r e   f o r   01  y e a r   f r o m   2017 - 12 - 04   t o   201 8 - 12 - 02 ,   a n t h e   t e s t i n d a t a - 01   m o n t f r o m   20 18 - 12 - 03  t o   201 8 - 12 - 3 0.   T h e   r e s ul t s   o f   t r a i n i ng  p r o c e s s ,   t h e   o pt i m a l   E S   m o de l s   a n d   t h e   r e s ul t s   of   t e s t i n p r o c e s s   a r e   p r e s e n t e i n   T a b l e   5.   I t   i s   r e v e a l e t ha t   t h e   m i ni m um   o f   A IC  a nd  R M S E   a s   w e l l   a s   M A P E   a n d   M A E   gi v e s   t h e   t w o   o pt i m a l   E S   m o de l   a s   i ndi c a t e i n   c a s e   2 .   F i gu r e s   5 ( a )   a nd  5 ( b )   s h o w   t h e   s e r i e s   o f   t r a i n i ng  a n t e s t i n g   p r o c e s s   fo r   t h e   f i r s t   o pt i m a l   m o de l .   T h e   a c c u r a c y   s c o r e s   fo r   t e s t i n g   p r o c e s s   a r e   pl o t t e i F i g u r e   6 .       T a b l e   5 T h e   r e s ul t s   o f   c a s e   2   T h e   m i n i m u m   o f   A I a n d   a c c u ra c y   s c o re s   o t ra i n i n g   p ro c e s s   T h e   o p t i m a l   E S   m o d e l s   T h e   a c c u ra c y   s c o r e s   o t e s t i n g   p ro c e s s   A IC   RM S E   M A P E   M A E   (t ,   d ,   s ,   p ,   b ,   r)   A c c u ra c y   O p t i m a l   M i n   A v e ra g e   6 6 6 4 8 . 6 5   4 4 . 4 6 9 0 9       [' a d d ',   T ru e ,   'm u l ',   1 6 8 ,   T ru e ,   T ru e ]   RM S E   M A P E   M A E   3 5 4 . 7 6   1 0 . 8 1   3 1 7 . 5 0   2 5 1 . 8 0   7 . 1 0   1 9 8 . 8 6   1 , 1 2 3 . 9 9   2 3 . 3 2   9 8 0 . 5 5       1 . 1 7 5 9 0 6   3 1 . 8 7 5 1 4   [' a d d ',   T ru e ,   'm u l ',   1 6 8 ,   T ru e ,   F a l s e ]   RM S E   M A P E   M A E   3 5 4 . 7 7   10. 81   3 1 7 . 5 1   2 5 1 . 8 0   7 . 1 0   1 9 8 . 8 6   1 , 1 2 3 . 9 9   2 3 . 3 2   9 8 0 . 5 5         (a )     (b )     F i gu r e   5 ( a )   F i t t e a nd  t r a i n i ng  s e r i e s ,   (b f o r e c a s t   a n d   t e s t i n s e ri e s         (a )     (b )     (c )     F i gu r e   6 T h e   b o pl o t   o f   a c c ur a c y   s c o r e s   fo r   t e s t i ng  p r o c e s s   i n   c a s e   2 :   ( a )   R M S E ,   (b )   M A P E ,   a nd  (c )   M A E       4 . 4 .   R e s u l ts   o c as e   3   In   c a s e   3,   t h e   t ra i ni n da t a   a r e   fo r   01  w e e f r o m   2018 - 12 - 1 t o   201 8 - 12 - 23,   a n t h e   t e s t i ng  da t a - w e e f r o m   2018 - 12 - 24   t o   2018 - 12 - 30 .   T a b l e   s h o w s   t h e   r e s ul t s   o f   t r a i n i ng  p r o c e s s ,   t h e   o pt i m a l   E S   m o de l s   a n t h e   r e s ul t s   o f   t e s t i n g   p r o c e s s .   T h e   m i ni m a   o f   A IC,   R M S E ,   M A P E   a n M A E   g i v e   t h e   s a m e   o pt i m a l   E S   m o de l ,   s o   i n   c a s e   w e   j us t   h a v e   01  o pt i m a l   m o de l   fo r   A IC   a n a c c ura c y   s c o r e s .   T h e   s e r i e s   fo r   t h e   t ra i ni n a n t e s t i ng  p r o c e s s e s   a r e   p r e s e n t e i n   F i gu r e s   7 ( a )   a n 7 ( b ) ,   r e s pe c t i v e l y .   F i gur e   s h o w s   t h e   bo pl o t   of   t h e   a c c ur a c y   s c o r e s   fo r   t e s t i n g   p r o c e s s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       G r i s e ar c of   e x pon e nt i al   s m oot h i ng   m e t hod:   a   c as e   s t udy   of   H o   Ch i   Mi nh   C i t y   l oad…   ( T r an  T hanh  Ngoc )   1127   T a b l e   6 T h e   r e s ul t s   o f   c a s e   3   T h e   m i n i m u m   o f   A I a n d   a c c u ra c y   s c o re s   o t ra i n i n g   p ro c e s s   T h e   o p t i m a l   E S   m o d e l s   ( t d s p b r )   T h e   a c c u ra c y   s c o r e s   o t e s t i n g   p ro c e s s   A IC   RM S E   M A P E   M A E   A c c u ra c y   O p t i m a l   M i n   A v e ra g e   1 2 8 1 . 9 9 1   3 8 . 1 9 9 7 6   0 . 9 0 3 7 7 1   2 5 . 2 3 7 7 7   [' a d d ',   T ru e ,   'm u l ',   2 4 ,   T ru e ,   T ru e ]   RM S E   3 0 1 . 7 9   2 9 8 . 5 9   1 , 0 9 4 . 0 1   M A P E   8 . 9 9   8 . 8 6   1 6 . 1 7   M A E   2 5 2 . 3 4   2 3 8 . 3 7   9 4 5 . 5 1         (a )     (b )     F i gu r e   7 ( a )   F i t t e a nd  t r a i n i ng  s e r i e s ,   (b f o r e c a s t   a n d   t e s t i n s e ri e s         (a )     (b )     (c )     F i gu r e   8 T h e   b o pl o t   o f   a c c ur a c y   s c o r e s   fo r   t e s t i ng  p r o c e s s   i n   c a s e   3 :   ( a )   R M S E ,   (b M A P E ,   a nd  (c )   M A E       4 . 5 .   R e s u l ts   o c as e   4   In  c a s e   4,   t h e   t ra i ni n g   da t a   a r e   f o r   01  m o nt h   f r o m   2018 - 11 - 2 t o   2018 - 12 - 23 ,   t h e   t e s t i n g   da t a - w e e k   f r o m   2018 - 12 - 24  t o   2018 - 12 - 3 0.   S i m i l a r l y ,   T a b l e   s h ow s   t h e   r e s ul t s   of   t r a i ni n p r o c e s s ,   t h e   o pt i m a l   E S   m o de l s   a n t h e   r e s ul t s   o f   t e s t i n p r o c e s s .   T h e   m i n i m u m   o A IC,   R M S E ,   M A P E   a nd  M A E   gi v e s   t h e   s a m e   o pt i m a l   E S   m o de l ,   i n d i c a t i n t h e   p r e s e n c e   o f   01  o pt i m a l   m o de l s   fo r   A IC  a nd  a c c ura c y   s c o r e s .   F i gu r e   9 ( a ) ,   9 ( b )   s h o w   t h e   s e r i e s   fo r   t h e   t ra i ni n a n t e s t i n p r o c e s s e s ,   r e s pe c t i v e l y .   T h e   a c c ur a c y   s c o r e s   f o r   t e s t i ng  pr o c e s s   b ui l t   i t h e   b o pl o t   a r e   p r e s e n t e i n   F i gu r e   1 0.       T a b l e   7 T h e   r e s ul t s   o f   c a s e   4   T h e   m i n i m u m   o f   A I a n d   a c c u ra c y   s c o re s   o t ra i n i n g   p ro c e s s   T h e   o p t i m a l   E S   m o d e l s   ( t d s p b r )   T h e   a c c u ra c y   s c o r e s   o t e s t i n g   p ro c e s s   A IC   RM S E   M A P E   M A E   A c c u ra c y   O p t i m a l   M i n   A v e ra g e   1 2 8 1 . 9 9 1   3 8 . 1 9 9 7 6   0 . 9 0 3 7 7 1   2 5 . 2 3 7 7 7   [' a d d ',   T ru e ,   'm u l ',   2 4 ,   T ru e ,   T ru e ]   RM S E   3 0 1 . 7 9   2 9 8 . 5 9   1 , 0 9 4 . 0 1   M A P E   8 . 9 9   8 . 8 6   1 6 . 1 7   M A E   2 5 2 . 3 4   2 3 8 . 3 7   9 4 5 . 5 1       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   19 ,   N o .   3 S e pt e m b e r   20 20  :     11 21   -   11 30   1128       (a )     (b )     F i gu r e   9 ( a )   F i t t e a nd  t r a i n i ng  s e r i e s ,   (b f o r e c a s t   a n d   t e s t i n s e ri e s         (a )     (b )     (c )     F i gu r e   10 T h e   b o pl o t   o f   a c c ur a c y   s c o r e s   fo r   t e s t i n p r o c e s s   i c a s e   4:   (a )   R M S E ,   (b M A P E ,   a n d   (c M A E       4 . 6 .   A n al ys i s   In  t h e   p a pe a s   de s c ri b e a b ove ,   t h e   o pt i m a l   o f   E S   m o de l s   i n   t r a i n i ng  p r o c e s s   w a s   de t e r m i n e d   b y     t h e   m i n i m u m   of   In f o r m a t i o n   C r i t e ri o n   A IC  a n a c c u r a c y   s c o r e s   s uc h   a s   R M S E ,   M A P E   a n M A E .   I n   o t h e r   w o r ds ,   t h e   c ri t e r i o n   us e t o   s pe c i fy   t h e   o pt i m a l   o f   E S   m o de l s   i n   t r a i n i ng  p r o c e s s   i s   t h i s   m i n i m u m .     T h e   a na l y s i s   of   da t a   l i s t e f r o m   T a b l e   t o   T a b l e   i n d i c a t e d   t h e   e xi s t e n c e   o f   t h e   o pt i m a l   m o de l   t ha t   s a t i s f i e s   t h e   c r i t e r i o n   o f   m i n i m u m   o f   In fo r m a t i o n   c ri t e r i o n   A I C,   a c c u ra c y   s c o r e s   R M S E ,   M A P E ,   M A E .   I n   c a s e s   1,   2,   t h e r e   a r e   t h e   du pl i c a t e   o pt i m a l   m o de l s   t h a t   s a t i s fy   bo t h   r e qu i r e m e nt s .   E s pe c i a l l y ,   i n   c a s e s   3,   4 ,   t h e r e   i s   o nl y   o n e   o pt i m a l   m o de l   s a t i s fy   a l l   m i ni m a   o f   A IC,   R M S E ,   M A P E   a n d   M A E .     N o t e t h a t   t h e   t i m e   h o r i z o n   o f   t r a i ni n a nd  t e s t i n a r e   di f fe r e n t   i n   c a s e s   t o   4.   In de e d,   c a s e   a n d   c a s e   h a v e   t h e   s a m e   t e s t i ng  t i m e   (1  m o n t h a n d i f fe r e nt   t ra i n i n t i m e   (1  m o nt h   a nd  y e a r ) ,   c a s e   a nd  c a s e   ha v e   di ff e r e n t   t e s t i ng  t i m e   (1  m o n t h   a n w e e k)  a n t h e   s a m e   t r a i n i ng  t i m e   (1  m o n t h ) .   T h e   c o m pa r i s o n   b e t w e e n   t h e   E S   m o de l s   de s c r i b e i n   c a s e s   t o   s h ow s   t h a t   e a c h   t i m e   h o ri z o n   f o r   t ra i ni n a nd  t e s t i n ha s   di f fe r e nt   t y p e   of   t r e n a n s e a s o n a l i t y   c o m po n e n t   f r o m   t h o s e   of   o t h e r   o n e s .   T h e   r e s ul t s   s h o w e g oo v a l ue s   t h a t   a r e   p r o m i s i n f o r   a pp l y i n E S   m o de l   i di f f e r e n t   t i m e   ho r i z o n .     T he   o p t i m a l   m o d e l   o b t a i ne d   i t he   t ra i ni ng   p ro c e s s   do e s   no t   e ns u re   c o m p l e t e l y   t he   o p t i m a l   re s u l t s   i t he   t e s t i ng   p ro c e s s .   L e t s   a na l y s i s   t h e   T a b l e   4   o f   c a s e   1   f o t he   f i rs t   o p t i m a l   m o d e l   ( m i ni m u m   o f   A I C   a nd   R M S E ) .   W he u s i ng   t he   f i rs t   o p t i m a l   m o d e l   f o t he   t e s t i ng   p ro c e s s ,   t he   a c c u ra c y   s c o re s   o f   R M S E ,   M A P E ,   M A E   c o rre s p o nd   t o   2 1 5 . 2 4 M W ,   6 . 3 7 % ,   1 7 7 . 6 3   M W ,   w hi l e   t he re   a r e   t he   o t he E S   m o d e l s   t ha t   g i v e   b e t t e re s u l t s   w i t m i ni m u m   v a l u e s   o f   t he   R M S E ,   M A P E ,   M A E   a re   1 7 3 . 9 3 M W ,   4 . 4 2 % ,   1 2 4 . 8 8 M W ,   re s p e c t i v e l y .   B u t   i n   c o m p a ri s o w i t t he   a v e ra g e   v a l u e s   o f   a l l   t he   m o d e l s   ( t he   R M S E ,   M A P E ,   M A E   v a l u e s   o f   1 , 1 0 1 . 6 3 M W ,   2 4 . 4 6 % ,   9 5 0 . 3 3 M W ,   re s p e c t i v e l y ) ,   t he   a c c u ra c y   s c o re s   o f   t he   f i rs t   o p t i m a l   m o d e l   a re   t o o   s m a l l .   B e s i d e s ,   a na l y z i ng   t he   b o x p l o t   o f   a c c u ra c y   s c o re s   s ho w i F i g u re   4   c l e a rl y   i nd i c a t e s   t ha t   t he   a c c u ra c y   s c o re s   o f   t he   f i rs t   o p t i m a l   m o d e l   ne a rl y   t he   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       G r i s e ar c of   e x pon e nt i al   s m oot h i ng   m e t hod:   a   c as e   s t udy   of   H o   Ch i   Mi nh   C i t y   l oad…   ( T r an  T hanh  Ngoc )   1129   s a m e   o f   t he   m i ni m u m   v a l u e s   o f   a l l   t he   o t he m o d e l s .   M o re o v e r,   F i g u re   3 b   a l s o   s ho w s   t he   f o re c a s t   v a l u e s   a re   w e l l   c o ns i s t e nt   w i t t he   t e s t i ng   v a l u e s   f o t he   f i rs t   o p t i m a l   m o d e l .   W e   ha v e   t he   s a m e   re s u l t s   f o t he   s e c o nd - o p t i m a l   m o d e l   ( m i ni m u m   o f   M A P E ,   M A E )   f o t he   c a s e   1 ,   a nd   t he   s a m e   f o c a s e   2 ,   3 ,   4 .   E s p e c i a l l y ,   w e   ha v e   v e r y   go o re s u l t s   i c a s e   3   a nd   c a s e   4 ,   i t h a t ,   w e   j u s t   ha v e   o nl y   o p t i m a l   m o d e l   f o e a c c a s e ,   a nd   t he   a c c u ra c y   s c o re s   o f   t he   o p t i m a l   m o d e l s   ha v e   ne a rl y   t he   s a m e   v a l u e s   w i t t he   m i v a l u e s   f o t e s t i n g   p ro c e s s .         5.   C O N C LU S I O N   B a s e o n   t h e   m a t h   f o r m u l a s   o f   E S   t a xo n o m y ,   a   f r a m e w or f o r   G r i s e a r c h   o f   E S   m e t h o w a s   pr o po s e d.   I n   t h e   t r a i n i ng  p r o c e s s ,   t h e   m i n i m u m   o f   A IC,   a c c ura c y   s c o r e s   of   R M S E ,   M A P E ,   M A E   w a s   a pp l i e d   t o   s pe c i fy   t h e   o pt i m a l   E S   m o de l s .   I n   t h e   t e s t i n p r o c e s s ,   t h e   a c c ura c y   s c o r e s   h a v e   b e e n   us e t o   c o m pa r e     t h e   o pt i m a l   m o de l   w i t h   a l l   o t h e r   o n e s .   T h e   l o a de m a nd  da t a   of   H o   Ch i   M i nh   C i t y   w e r e   us e fo r   t h e   a na l y s i s   a n s pl i t t e i nt o   m a n y   c a s e s   t o   a v o i t h e   r a ndo m n e s s   a n d   t o   i m pr o v e   t h e   a c c ur a c y .   T h e   r e s ul t s   i ndi c a t e   t h e   e xi s t e n c e   o f   t h e   o pt i m a l   m o de l   t h a t   s a t i s f i e s   r e qui r e m e nt   of   m i n i m u m   f o r   I n f o r m a t i o c ri t e r i o A IC  a n a c c ur a c y   s c o r e s .   A t   t h e   s a m e   t i m e ,   i n   s o m e   c a s e s ,   t h e   o pt i m a l   m o de l   i s   i de nt i f i e fo r   b o t h   of   A IC  a n a c c ur a c y   s c o r e s   (c a s e   3,   4).   I n   t h e   t e s t i n p r o c e s s ,   t h e   a c c ura c y   s c o r e s   o f   t h e   o pt i m a l   m o de l   ga v e   t h e   go o d   v a l ue s   c l o s e   t o   t h e   m i n i m a   w h i c h   w e r e   m uc h   s m a l l e r   t ha t h e   a v e r a ge   v a l ue s   a s   c o m pa r e t o   t h o s e   o a l l   o t h e r   m o de l s .   O v e r a l l ,   by   ve r i fy i n t h e   a c c ura c y   a n r e l i a b i l i t y   of   t h e   gr i s e a r c h   f r a m e w o r us i n l o a d   de m a n d   da t a   i H o   Chi   M i nh   Ci t y ,   t h e   s t udy   s ugge s t s   a e ff e c t i v e   w a y   fo r   l o a d   de m a nd  f o r e c a s t i n g       R EF ER EN C ES     [ 1]   J.   W .   T a y l o r ,   P .   E .   M c S ha r r y ,   " S ho r t - t e r m   l o a d   f o r e c a s t i ng   m e t ho d s :   a e v a l ua t i o ba s e o E ur o pe a d a t a , "   I E E E   T r ans ac t i ons   on   P ow e r   Sy s t e m s ,   v o l .   22 ,   no .   4 ,   pp .   2213 - 22 19,   2 00 7 .   [ 2]   P .   E .   M c S ha r r y ,   S .   B o uw m a n,   G .   B l o e m ho f ,   " P r o ba b i l i s t i c   f o r e c a s t s   o f   t he   m a g ni t ude   a n t i m i ng   o f   pe a e l e c t r i c i t y   de m a nd , "   I E E E   T r ans a c t i on s   on   P ow e r   Sy s t e m s ,   v o l .   2 0,   no .   2 ,   pp.   1166 - 117 2,   20 05.   [ 3]   E .   G o nz a l e z - R o m e r a ,   M .   A .   J a r a m i l lo - Mo r a n,   D .   C a r m o na - F e r na nde z ,   " M o nt h l y   e l e c t r i c   e n e r g y   de m a nd  f o r e c a s t i ng   b a s e o t r e nd   e xt r a c t i o n, "   I E E E   T r a ns a c t i on s   on   P ow e r   S y s t e m s ,   v o l .   21 ,   no .   4,   pp .   194 6 - 1953 ,   200 6.   [ 4]   M .   P .   G a r c i a ,   D .   S .   K i r s c he n ,   " F o r e c a s t i ng   s y s t e m   i m ba l a nc e   v o l um e s   i c o m pe t i t i v e   e l e c t r i c i t y   m a r ke t s , "   I E E E   P E P o w e r   Sy s t e m s   C on f e r e nc e   and   E x pos i t i o n ,   20 04 N e w   Y o r k,   N Y ,   v o l .   3,   pp .   180 5 - 1812 ,   200 4 .   [ 5]   J .   W .   T a y l o r ,   " D e ns i t y   f o r e c a s t i ng   f o r   t he   e f f i c i e nt   ba l a nc i ng   of   t he   g e ne r a t i o a nd  c o ns um pt i o o f   e l e c t r i c i t y , "   I nt e r n at i on al   J o ur n al   of   F or e c as t i ng ,   v o l .   22 ,   no .   4 ,   pp .   707 - 724 ,   2 006.   [ 6]   H .   L .   I m a m ,   M .   S .   G a y a ,   a n G .   S .   M .   G a l a d a nc i ,   S ho r t   t e r m   l o a d   f o r e c a s t   o f   K a no   z o ne   u s i ng   a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n t   t e c h n i qu e s ,   I n d one s i an   J ou r n a l   o f   E l e c t r i c a l   E n g i ne e r i n g   an d   C om p u t e r   S c i e n c e ,   v o l .   1 6 ,   no .   2 ,   pp .   5 62 - 5 67 ,   2 01 9 .   [ 7]   K .   K a v a na g a nd   K .   K a v a na g h,   S ho r t   T e r m   D e m a n F o r e c a s t i ng   f o r   t he   I nt e g r a t e E l e c t r i c i t y   M a r k e t ,   St ude nt   J our nal   o f   E ne r gy   R e s e ar c h ,   v o l .   2 ,   no .   1 ,   201 7.   [ 8]   R o J .   H y ndm a n,   A nne   B .   K o e h l e r ,   J .   K e i t h   O r d   a n R a l ph   D .   S n y de r ,   F o r e c a s t i ng   w i t h   E xpo ne n t i a l   S m o o t hi ng   T he   S t a t e   S p a c e   A ppr o a c h ,   Sp r i nge r - V e r l ag   B e r l i n   H e i de l be r g ,   2 0 08.   [ 9]   N .   A .   A bd  J a l i l ,   M .   H .   A hm a d,   a nd  N .   M o ha m e d ,   E l e c t r i c i t y   l o a de m a nd  f o r e c a s t i ng   us i ng   e xpo ne n t i a l   s m o o t hi ng   m e t ho ds ,   W or l d   A pp l i e d   Sc i e nc e s   J our nal ,   v o l .   2 2,   no .   11,   pp .   154 0 - 1543 ,   2013 .   [ 10]   S .   M .   B a dr a n ,   S ho r t   t e r m   e l e c t r i c a l   l o a f o r e c a s t i ng   us i ng   ho l t - w i nt e r s   m e t ho d,   A u s t r al i an  J our nal   o f   B as i c   and   A ppl i e d   S c i e nc e s   ( A J B A S) ,   v o l .   3 ,   no .   3,   pp .   269 7 - 2705 ,   2009 .   [ 1 1 ]   H .   R .   M a k r i d a k i s   S ,   W h e e l w r i g h t   S C ,   F o r e c a s t i n g   M e t h o d s   A n d   A p p l i c a t i o n s ,   W i l e y   I n d i a   P v t .   L i m i t e d ,   p p .   1 6 3 2 ,   2 0 0 8 .   [ 1 2 ]   H y n d m a n ,   R .   J .   &   A t h a n a s o p o u l o s ,   G . ,   F o r e c a s t i n g :   p r i n c i p l e s   a n d   p r a c t i c e ,   2 0 1 9 .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   O T e x t s . o r g / f p p / .   [ 13]   J a s o B r o w nl e e ,   D e e p   L e a r n i ng   f o r   T i m e   S e r i e s   F o r e c a s t i ng ,   [ E b o o k ] ,   201 9   [ 14]   J .   W .   T a y l o r ,   S ho r t - t e r m   e l e c t r i c i t y   de m a nd  f o r e c a s t i ng   us i ng   do ubl e   s e a s o na l   e xpo ne nt i a l   s m o o t hi ng ,   J o ur na l   o f   t he   O pe r a t i o na l   R e s e ar c h   Soc i e t y ,   v o l .   54 ,   no .   8 ,   pp .   799 - 805 ,   200 3 .   [ 15]   T a y l o r   W .   J a m e s ,   E x po ne nt i a l   s m o o t hi ng   w i t a   da m p e m ul t i p l i c a t i v e   t r e nd ,   I n t e r na t i ona l   J ou r na l   o f   F or e c as t i ng . ,   v o l .   1 9,   no .   4,   p p.   71 5 - 725,   2 003 .   [ 16]   B .   B i l l a h ,   M .   L .   K i ng ,   R .   D .   S ny de r ,   a nd  A .   B .   K o e h l e r ,   E xpo ne n t i a l   s m o o t hi ng   m o de l   s e l e c t i o f o r   f o r e c a s t i ng ,   I nt e r n at i on al   J o ur n al   o f   F or e c as t i ng ,   v o l .   22 ,   no .   2 ,   pp .   239 - 247 ,   2 006.   [ 17]   R .   C .   S o uz a   a nd  C .   V .   C .   D e   M i r a n da ,   S ho r t   t e r m   l o a f o r e c a s t i n g   us i ng   do ubl e   s e a s o na l   e x po ne nt i a l   s m o o t hi ng   a nd  i nt e r v e n t i o ns   t o   a c c o unt   f o r   ho l i da y s   a nd  t e m pe r a t ur e   e f f e c t s ,   T L A I O   I I - 2 T a l l e r   L at .   I be r oam .   I nv e s t i g .   O pe r ac i o ne s ,   pp .   1 - 8,   200 7.   [ 18]   R .   B i nd i u ,   M .   C hi n dr i ú ,   a nd  G .   V .   P o p,   D a y - A he a L o a F o r e c a s t i ng   U s i ng   E xpo ne nt i a l   S m o o t hi ng ,   Sc i e n t i f i c   B ul l e t i n   o f   t he   P e t r u   M ai o r   U ni v e r s i t y   o f   T i r gu   M ur e s ,   v o l .   6,   no .   2 3 ,   pp .   89 - 93,   2 009 .   [ 19]   F .   A bd.   R a z a k,   M .   S hi t a n,   A .   H .   H a s hi m ,   a n d   I .   Z .   A bi di n ,   L o a F o r e c a s t i ng   U s i ng   T i m e   S e r i e s   M o de l s ,   J u r na l   K e j ur ut e r aan ,   v o l .   21 ,   no .   1 ,   pp .   53 - 62,   2 009 .   [ 20]     S .   K o l a s s a ,   C o m bi n i ng   e xpo ne nt i a l   s m o o t hi ng   f o r e c a s t s   u s i n g   A ka i ke   w e i g ht s ,   I nt e r n at i on al   J o ur n al   o f   F or e c as t i ng ,   v o l .   27 ,   no .   2 ,   pp .   2 38 - 2 51 ,   2011 .   [ 21]   G .   H .   S .   A l - m a a m a r y ,   S ho r t   a nd  M e di um   I r a qi   L o a F o r e c a s t   U s i ng   H o l t - W i nt e r   M e t ho A nd  W a v e l e t   T r a n s f o r m a t i o n,   C anad i an   J our nal   o E l e c t r i c al   an E l e c t r on i c s   E ngi ne e r i n g ,   v o l .   3,   no .   5,   p p.   22 5 - 228,   2 012 .   [ 22]   T .   J óns s o n,   P .   P i ns o n,   H .   A .   N i e l s e n ,   a nd  H .   M a ds e n ,   E x po ne nt i a l   s m o o t hi ng   a p pr o a c he s   f o r   p r e d i c t i o i r e a l - t i m e   e l e c t r i c i t y   m a r ke t s ,   E ne r g i e s ,   v o l .   7 ,   no .   6 ,   pp .   371 0 - 3732 ,   20 14.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   19 ,   N o .   3 S e pt e m b e r   20 20  :     11 21   -   11 30   1130   [ 2 3 ]   B .   A .   H o v e r s t a d ,   A .   T i d e m a n n ,   H .   L a n g s e t h ,   a n d   P .   O z t u r k ,   S h o r t - T e r m   L o a d   F o r e c a s t i n g   W i t h   S e a s o n a l   D e c o m p o s i t i o U s i n g   E v o l u t i o n   f o r   P a r a m e t e r   T u n i n g ,   I E E E   T r a n s a c t i o n s   o n   S m a r t   G r i d ,   v o l .   6 ,   n o .   4 ,   p p .   1 9 0 4 - 1 9 1 3 ,   2 0 1 5 .   [ 24]   B .   L i u,   J .   N o w o t a r s ki ,   T .   H o ng ,   a nd  R .   W e r o n,   P r o ba b i l i s t i c   L o a F o r e c a s t i ng   v i a   Q ua n t i l e   R e g r e s s i o A v e r a g i ng  o S i s t e r   F o r e c a s t s ,   I E E E   T r ans ac t i o ns   on   Sm a r t   G r i d ,   v o l .   8,   no .   2,   pp .   730 - 737 ,   201 7.   [ 25]   T .   H .   D a ng - H a ,   F .   M .   B i a nc hi ,   a nd  R .   O l s s o n ,   L o c a l   s ho r t   t e r m   e l e c t r i c i t y   l o a f o r e c a s t i ng :   A ut o m a t i c   a ppr o a c he s ,   P r oc .   I n t .   J t .   C o nf .   N e ur al   N e t w or k s ,   pp .   4267 - 42 74,   2017 .   [ 26]   K .   G a j o w ni c z e a nd  T .   Z a bko w s ki ,   T w o - s t a g e   e l e c t r i c i t y   de m a nd   m o de l i ng   us i ng   m a c hi ne   l e a r ni ng   a l g o r i t hm s ,   E ne r gi e s ,   v o l .   10,   no .   10 ,   pp .   1547 - 15 72 2 017 .   [ 27]   “S t a t s m o de l s . t s a . h o l t w i n t e r s . E xpo n e nt i a l S m o o t hi n g ,   2019 .   [O nl i n e ].   A v a i l a b l e :   ht t ps : / / w w w . s t a t s m o de l s . o r g / de v / g e ne r a t e d / s t a t s m o de l s . t s a . ho l t w i nt e r s . E x po ne nt i a l S m o o t hi ng . h t m l .   [ 28]   N .   Z .   M o hd  S a f a r ,   A .   A .   R a m l i ,   H .   M a hd i n ,   D .   N dz i ,   a nd  K .   M .   N .   K K ha l i f ,   R a i p r e di c t i o us i ng   f uz z y   r ul e   ba s e s y s t e m   i no r t h - w e s t   M a l a y s i a ,   I n done s i an  J our nal   o f   E l e c t r i c al   E ng i ne e r i ng  a nd   C om put e r   Sc i e nc e ,   v o l .   14,   no .   3,   p p.   15 7 2 - 1581 ,   201 9.   [ 29]   L .   C .   K ho ,   M .   S .   M .   K a s i hm udd i n ,   M .   A .   M a ns o r ,   a nd  S .   S a t ha s i v a m ,   L o g i c   m i ni ng   i n   f o o t ba l l   m a t c he s ,   I ndo ne s i an   J our nal   o f   E l e c t r i c a l   E ngi ne e r i ng   and   C om p ut e r   Sc i e nc e ,   v o l .   17 ,   no .   2,   pp .   107 4 - 1083 ,   201 9.   [ 30]   R .   M e e na l ,   A .   I m m a nu e l   S e l v a k um a r ,   a n E .   R a j a s e ka r a n ,   R e v i e w   o m a t h e m a t i c a l   m o d e l s   f o r   t he   p r e d i c t i o o f   s o l a r   r a d i a t i o n ,   I nd o ne s i a n   J o u r n a l   o f   E l e c t r i c a l   E n g i ne e r i ng   a nd   C om pu t e r   S c i e nc e ,   v o l .   1 5 ,   no .   1 ,   p p .   5 4 - 59 ,   2 01 9 .   [ 31]   S .   R .   M - D a w a m   a nd  K .   R .   K u - M a h a m ud ,   R e s e r v o i r   w a t e r   l e v e l   f o r e c a s t i ng   us i ng   no r m a l i z a t i o a nd  m ul t i p l e   r e g r e s s i o n ,   I n done s i an   J ou r na l   of   E l e c t r i c al   E ng i ne e r i ng   a nd  C om put e r   Sc i e nc e ,   v o l .   14 ,   no .   1 ,   pp .   443 - 449 ,   201 9.       B I O G R A P H I ES   O F   A U T H O R S         T r an   T h a n h   N go c   r e c e i v e d   t he   B . S c .   a nd   M . S c .   de g r e e s   f r o m   t h e   H o   C hi   M i nh   U ni v e r s i t y   of   T e c hno l o gy ,   V i e t na m   i 2001  a n 2006 ,   r e s pe c t i v e l y .   H e   r e c e i v e hi s   P h . D .   de g r e e   i n   I n f o r m a t i o a nd  e l e c t r i c i t y   e ng i ne e r i ng   f r o m   H una U ni v e r s i t y ,   C ha ng s ha ,   C h i na   i 2012 .   C ur r e nt l y ,   he   i s   a   L e c t ur e r   w i t t he   F a c u l t y   o f   E l e c t r i c a l   E ng i n e e r i ng   T e c hno l o gy ,   I ndus t r y   U ni v e r s i t y   o f   H o   C hi   M i n C i t y ,   V i e t n a m .   H i s   m a i r e s e a r c i nt e r e s t s   i nc l u de   H V D C   t r a ns m i s s i o s y s t e m s ,   a c t i v e   f i l t e r s ,   po w e r   qua l i t y   a nd  l o a f o r e c a s t i ng           L e   V an   D a i   r e c e i v e M S c   de g r e e   i E l e c t r i c a l   E ng i ne e r i ng   f r o m   t he   H o   C hi   M i nh  C i t y   U ni v e r s i t y   o f   T e c hno l ogy ,   V i e t na m   i n   200 8.   H e   r e c e i v e d   hi s   P h. D .   d e g r e e   i n   I nf o r m a t i o a n d   e l e c t r i c i t y   e ng i ne e r i ng   f r o m   H una U ni v e r s i t y ,   C ha ng s ha ,   C h i na   i 2016 .   S i nc e   2011,   h e   i s   a   l e c t u r e r   o f   t he   F a c ul t y   o f   E l e c t r i c a l   E ng i ne e r i ng   T e c hno l o gy ,   I n dus t r y   U ni v e r s i t y   of   H o   C hi   M i n C i t y ,   V i e t na m .   H i s   r e s e a r c i n t e r e s t s   i nc l ude   F A C T S   c o nt r o l ,   s o l a r   P V   e ne r g y   c o nv e r s i o n,   c o nt r o l   o f   w i nd  po w e r   g e n e r a t i o n,   a nd   g r i d   i n t e g r a t i o         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.