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Designing the input vector to ANN-based models for short-term load forecast in electricity distribution systems

Santos, P. J.; Martins, A. G.; Pires, A. J.
Fonte: Universidade de Coimbra Publicador: Universidade de Coimbra
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: aplication/PDF
ENG
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66.61%
The present trend to electricity market restructuring increases the need for reliable short-term load forecast (STLF) algorithms, in order to assist electric utilities in activities such as planning, operating and controlling electric energy systems. Methodologies such as artificial neural networks (ANN) have been widely used in the next hour load forecast horizon with satisfactory results. However, this type of approach has had some shortcomings. Usually, the input vector (IV) is defined in a arbitrary way, mainly based on experience, on engineering judgment criteria and on concern about the ANN dimension, always taking into consideration the apparent correlations within the available endogenous and exogenous data. In this paper, a proposal is made of an approach to define the IV composition, with the main focus on reducing the influence of trial-and-error and common sense judgments, which usually are not based on sufficient evidence of comparative advantages over previous alternatives. The proposal includes the assessment of the strictly necessary instances of the endogenous variable, both from the point of view of the contiguous values prior to the forecast to be made, and of the past values representing the trend of consumption at homologous time intervals of the past. It also assesses the influence of exogenous variables...

Short-term load forecast using trend information and process reconstruction

Santos, P. J.; Martins, A. G.; Pires, A. J.; Martins, J. F.; Mendes, R. V.
Fonte: Universidade de Coimbra Publicador: Universidade de Coimbra
Tipo: Artigo de Revista Científica
ENG
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46.57%
The algorithms for short-term load forecast (STLF), especially within the next-hour horizon, belong to a group of methodologies that aim to render more effective the actions of planning, operating and controlling electric energy systems (EES). In the context of the progressive liberalization of the electricity sector, unbundling of the previous monopolistic structure emphasizes the need for load forecast, particularly at the network level. Methodologies such as artificial neural networks (ANN) have been widely used in next-hour load forecast. Designing an ANN requires the proper choice of input variables, avoiding overfitting and an unnecessarily complex input vector (IV). This may be achieved by trying to reduce the arbitrariness in the choice of endogenous variables. At a first stage, we have applied the mathematical techniques of process-reconstruction to the underlying stochastic process, using coding and block entropies to characterize the measure and memory range. At a second stage, the concept of consumption trend in homologous days of previous weeks has been used. The possibility to include weather-related variables in the IV has also been analysed, the option finally being to establish a model of the non-weather sensitive type. The paper uses a real-life case study. Copyright © 2006 John Wiley & Sons...

Dynamic load-balancing : a new strategy for weather forecast models

Rodrigues, Eduardo Rocha
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
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36.52%
Weather forecasting models are computationally intensive applications and traditionally they are executed in parallel machines. However, some issues prevent these models from fully exploiting the available computing power. One of such issues is load imbalance, i.e., the uneven distribution of load across the processors of the parallel machine. Since weather models are typically synchronous applications, that is, all tasks synchronize at every time-step, the execution time is determined by the slowest task. The causes of such imbalance are either static (e.g. topography) or dynamic (e.g. shortwave radiation, moving thunderstorms). Various techniques, often embedded in the application’s source code, have been used to address both sources. However, these techniques are inflexible and hard to use in legacy codes. In this thesis, we explore the concept of processor virtualization for dynamically balancing the load in weather models. This means that the domain is over-decomposed in more tasks than the available processors. Assuming that many tasks can be safely executed in a single processor, each processor is put in charge of a set of tasks. In addition, the system can migrate some of them from overloaded processors to underloaded ones when it detects load imbalance. This approach has the advantage of decoupling the application from the load balancing strategy. Our objective is to show that processor virtualization can be applied to weather models as long as an appropriate strategy for migrations is used. Our proposal takes into account the communication pattern of the application in addition to the load of each processor. In this text...

A novel neural model to electrical load forecasting in transformers

De Souza, A. N.; Da Silva, I. N.; Ulson, Jose Alfredo Covolan; Bordon, M. E.; Callaos, N.; DaSilva, I. N.; Molero, J.
Fonte: Int Inst Informatics & Systemics Publicador: Int Inst Informatics & Systemics
Tipo: Conferência ou Objeto de Conferência Formato: 19-23
ENG
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36.2%
The paper describes a novel neural model to electrical load forecasting in transformers. The network acts as identifier of structural features to forecast process. So that output parameters can be estimated and generalized from an input parameter set. The model was trained and assessed through load data extracted from a Brazilian Electric Utility taking into account time, current, tension, active power in the three phases of the system. The results obtained in the simulations show that the developed technique can be used as an alternative tool to become more appropriate for planning of electric power systems.

Electric load forecasting using a fuzzy ART&ARTMAP neural network

Lopes, MLM; Minussi, C. R.; Lotufo, ADP
Fonte: Elsevier B.V. Publicador: Elsevier B.V.
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: 235-244
ENG
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36.15%
This work presents a neural network based on the ART architecture ( adaptive resonance theory), named fuzzy ART& ARTMAP neural network, applied to the electric load-forecasting problem. The neural networks based on the ARTarchitecture have two fundamental characteristics that are extremely important for the network performance ( stability and plasticity), which allow the implementation of continuous training. The fuzzy ART& ARTMAP neural network aims to reduce the imprecision of the forecasting results by a mechanism that separate the analog and binary data, processing them separately. Therefore, this represents a reduction on the processing time and improved quality of the results, when compared to the Back-Propagation neural network, and better to the classical forecasting techniques (ARIMA of Box and Jenkins methods). Finished the training, the fuzzy ART& ARTMAP neural network is capable to forecast electrical loads 24 h in advance. To validate the methodology, data from a Brazilian electric company is used. (C) 2004 Elsevier B.V. All rights reserved.

Multinodal Load Forecasting in Power Electric Systems using a Neural Network with Radial Basis Function

Altran, Alessandra Bonato; Minussi, Carlos Roberto; Martins Lopes, Mara Lucia; Chavarette, Fábio Roberto; Peruzzi, Nelson Jose; Zhou, M
Fonte: Trans Tech Publications Ltd Publicador: Trans Tech Publications Ltd
Tipo: Conferência ou Objeto de Conferência Formato: 39-44
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36.2%
In this paper we present the results of the use of a methodology for multinodal load forecasting through an artificial neural network-type Multilayer Perceptron, making use of radial basis functions as activation function and the Backpropagation algorithm, as an algorithm to train the network. This methodology allows you to make the prediction at various points in power system, considering different types of consumers (residential, commercial, industrial) of the electric grid, is applied to the problem short-term electric load forecasting (24 hours ahead). We use a database (Centralised Dataset - CDS) provided by the Electricity Commission de New Zealand to this work.

A fast electric load forecasting using adaptive neural networks

Lopes, M. L M; Lotufo, A. D P; Minussi, C. R.
Fonte: Universidade Estadual Paulista Publicador: Universidade Estadual Paulista
Tipo: Conferência ou Objeto de Conferência Formato: 362-367
ENG
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36.23%
This work presents a procedure for electric load forecasting based on adaptive multilayer feedforward neural networks trained by the Backpropagation algorithm. The neural network architecture is formulated by two parameters, the scaling and translation of the postsynaptic functions at each node, and the use of the gradient-descendent method for the adjustment in an iterative way. Besides, the neural network also uses an adaptive process based on fuzzy logic to adjust the network training rate. This methodology provides an efficient modification of the neural network that results in faster convergence and more precise results, in comparison to the conventional formulation Backpropagation algorithm. The adapting of the training rate is effectuated using the information of the global error and global error variation. After finishing the training, the neural network is capable to forecast the electric load of 24 hours ahead. To illustrate the proposed methodology it is used data from a Brazilian Electric Company. © 2003 IEEE.

Previsão de carga multinodal utilizando redes neurais de regressão generalizada

Nose Filho, Kenji
Fonte: Universidade Estadual Paulista (UNESP) Publicador: Universidade Estadual Paulista (UNESP)
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: 90 f. : il.
POR
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46.74%
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq); Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS; Neste trabalho, dá-se ênfase à previsão de carga multinodal, também conhecida como previsão de carga por barramento. Para realizar esta demanda, há necessidade de dispor de uma técnica que proporcione a precisão desejada, seja confiável e de baixo tempo de processamento. O conhecimento prévio das cargas locais é de extrema importância para o planejamento e operação dos sistemas de energia elétrica. Para realizar a previsão de carga multinodal foram empregadas duas metodologias, uma que prevê as cargas individualmente e outra que utiliza as previsões dos fatores de participação e a previsão de carga global. O principal objetivo deste trabalho é elaborar um modelo de previsor de carga de curto prazo, genérico e que pode ser aplicado na previsão de carga multinodal. Para tanto, utilizou-se redes neurais de regressão generalizada (GRNN), cujas entradas são compostas de variáveis exógenas globais e de cargas locais, sem a necessidade da inclusão de variáveis exógenas locais. Ainda, projetou-se uma nova arquitetura de rede neural artificial, baseada na GRNN, além de propor um procedimento para a redução do número de entradas da GRNN e um filtro para o pré-processamento do banco de dados de treinamento. Os dados...

Estudo do comportamento carga VS recalque de estacas raiz carregadas a compressão; Study of the load VS settlement behavior of root piles submitted to compression efforts

Jean Rodrigo Garcia
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 07/04/2006 PT
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36.53%
Nesta pesquisa analisa-se o comportamento da curva carga vs recalque de estaca isolada carregada à compressão, através do emprego de métodos de previsão. Foram ensaiadas duas estacas raiz, uma com 23m de comprimento e 31cm de diâmetro, e outra com 12m de comprimento e 41cm de diâmetro, no intuito de atribuir o comportamento da interação solo-estaca, a um ou outro fator característico do elemento de fundação. Para isso, foram realizadas provas de carga do tipo lenta. O subsolo local é composto por solo proveniente de diabásio, constituído basicamente de duas camadas, a primeira de argila silto-arenosa (O a 6,5m de profundidade) e a segunda de silte argilo-arenoso (6,5-23m de profundidade), ambas as camadas são predominantes da região de Campinas (SP) e de grande parte das regiões sul e sudeste do Brasil. A prova de carga foi instrumentada de maneira a se obter os dados do mecanismo de transferência de carga e de deslocamento em profundidade. Dessa forma, obteve-se o valor da carga de ruptura, bem como, da respectiva carga admissível (Qadm),através da completa solicitação por atrito lateral e por resistência de ponta, apresentados pela interação do sistema solo-estaca, ou convencionando-se uma ruptura em função de um recalque limite ou ainda de critérios de ruptura fisica...

Short-term electric load forecasting using computational intelligence methods

Jurado, Sergio; Peralta, J.; Nebot, Àngela; Mugica, Francisco; Cortez, Paulo
Fonte: IEEE Publicador: IEEE
Tipo: Conferência ou Objeto de Conferência
Publicado em /07/2013 ENG
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36.07%
Accurate time series forecasting is a key issue to support individual and organizational decision making. In this paper, we introduce several methods for short-term electric load forecasting. All the presented methods stem from computational intelligence techniques: Random Forest, Nonlinear Autoregressive Neural Networks, Evolutionary Support Vector Machines and Fuzzy Inductive Reasoning. The performance of the suggested methods is experimentally justified with several experiments carried out, using a set of three time series from electricity consumption in the real-world domain, on different forecasting horizons.

Previsão de curto prazo do consumo de energia elétrica

Alves, Pedro Miguel Marques
Fonte: Instituto Politécnico de Lisboa Publicador: Instituto Politécnico de Lisboa
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em /12/2013 POR
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26.57%
As metodologias de previsão de cargas elétricas têm sido alvo de um desenvolvimento considerável nos últimos anos, sendo hoje parte integrante dos atuais sistemas de planeamento e operação que se encontram ao dispor de empresas operadoras dos sistemas de energia elétrica. Este desenvolvimento tem como principal causa a reestruturação do setor elétrico que conduziu à liberalização do mesmo em vários países. A liberalização, por sua vez trouxe consigo o aumento da complexidade organizativa e consequentemente a necessidade da previsão do consumo de energia elétrica. Este trabalho incide sobre a problemática da previsão do consumo de energia elétrica em horizontes temporais de curto prazo. Tendo como ponto de partida os dados do passado relativos aos consumos verificados, disponibilizados pela REN, efetuar-se-á a análise do comportamento desta série temporal e posteriormente a previsão do consumo de energia elétrica. Este estudo propõe e compara vários modelos de alisamento exponencial de Holt-Winterscom dupla sazonalidade.; Load forecast methodologies had a significant development in recent years and play an important role for electric power systems corporations aim to render more efficient procedures like operation and planning of electric energy systems. The reorganization of electric sector that led to the market liberalization in several countries was the main cause of this load forecast methodologies development. This development happened due to increased complexity of involved organizations and consequently the necessity to predict the energy consumption. This work is about the issue of the load forecast in short periods. It attempts that knowing the energy consumes past data provided by REN and analyzing that time series...

Metaheuristhic approach to the Holt-Winters optimal short term load forecast

Eusébio, Eduardo Adelino Mateus Nunes; Camus, Cristina Inês; Curvelo, Carolina
Fonte: Instituto Politécnico de Lisboa Publicador: Instituto Politécnico de Lisboa
Tipo: Conferência ou Objeto de Conferência
Publicado em /03/2015 ENG
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66.52%
Electricity short-term load forecast is very important for the operation of power systems. In this work a classical exponential smoothing model, the Holt-Winters with double seasonality was used to test for accurate predictions applied to the Portuguese demand time series. Some metaheuristic algorithms for the optimal selection of the smoothing parameters of the Holt-Winters forecast function were used and the results after testing in the time series showed little differences among methods, so the use of the simple local search algorithms is recommended as they are easier to implement.

Load forecasting, the importance of the probability “tails” in the definition of the input vector

Santos, P. J.; Rafael, Silviano; Pires, A. J.
Fonte: IEEE Publicador: IEEE
Tipo: Conferência ou Objeto de Conferência
Publicado em /05/2013 ENG
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46.58%
The load forecast is part of the global management of the electrical networks, namely at the transport and distribution levels. This type of methodologies allows to the system operator, to establish and take some important decisions concerning to the mix production and network management, with the minimum of discretionarity. The load forecast in particularly the peak load forecast, represents an important economic improvement in the global electrical systems. Also in certain circumstances, allow reducing the contribution of the non-renewable units, in the daily mixing production. The regressive methodologies specially the artificial neural networks, are normally used in this type of approaches, with satisfactory results. In this paper is proposed a careful analysis in order to define the best-input vector in order to feed the regressive methodology. It was establish careful analyses of the load consumption series. It makes use of a procedural sequence for the pre-processing phase that allows capturing certain predominant relations among certain different sets of available data, providing a more solid basis to decisions regarding the composition of the input vector to ANN. The methodological approach is discussed and a real life case study is used for illustrating the defined steps...

Egypt : Development of a Load Management Program and Design of Time of Use/Seasonal Pricing

Economic Consulting Associates, Ltd
Fonte: world Bank, Washington, DC Publicador: world Bank, Washington, DC
EN_US
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36.33%
The primary aim of load shifting or peak clipping is to lower the peak demand of the electricity system as a whole or for key parts of the network and thereby to reduce the need for investment in generation and transmission capacity and to lower electricity supply costs. The pricing mechanisms and contractual frameworks examined in the project include conventional Time Of Use (TOU) tariffs that vary by season, day of the week or time of the day as well as special TOU contracts (contracts with large consumers to adjust their regular maintenance activities and/or major annual maintenance), interruptible contracts, and TOU power purchase contracts (purchase of electricity from customers who have excess self-generation). This Final Report is structured as follows; Section 2 provides an overview of the process of TOU tariff setting and rate design, Sections 3 and 4 summarise the experience of TOU tariffs and load management contracts in the MENA region (Section 3) and internationally (Section 4), Section 5 summarises the methodologies used in the development of TOU pricing mechanisms and load management contracts...

Volt-VAR multiobjective optimization to peak-load relief and energy efficiency in distribution networks

Padilha-Feltrin, Antonio; Quijano Rodezno, Darwin Alexis; Sanches Mantovani, José Roberto
Fonte: Ieee-inst Electrical Electronics Engineers Inc Publicador: Ieee-inst Electrical Electronics Engineers Inc
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: 618-626
ENG
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36.07%
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP); Processo FAPESP: 2012/03572-2; This paper addresses the integrated volt-var control for distribution network operation via multiobjective optimization. This paper seeks to explore the problem of energy savings and peak demand relief through the voltage reduction procedure. Currently, due to the emergence of the distribution smart grids, these procedures are gaining renewed interest and attention. The proposal presented here is for the operation phase, with a strategy based on an hourly load forecast for the next day/week, taking into account the active power intake reduction, and the voltage deviation. Therefore, the result is a set of nondominated optimal solutions, and then one may decide when, where, and how to apply them to meet different goals. The obtained solutions, for two typical distribution networks, describe relevant economic and technical benefits.

Um estudo de caso para a previsão de carga de médio e longo prazo brasileira; A case study for medium and long term brazilian load forecast

Max Olinto Moreira
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 25/06/2015 PT
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56.6%
Para que os investimentos a serem aplicados em um sistema elétrico de potência possam atender a totalidade da demanda futura, de forma contínua, segura, otimizada e procurando reduzir os prejuízos dos agentes do setor, é necessário que ocorra um planejamento baseado em estimativas de crescimento do consumo de eletricidade. Dado que os investimentos de longo prazo são carac-terizados por serem de grande porte e lenta maturação, diretrizes devem ser observadas para que todo o sistema possa acompanhar a trajetória de crescimento. Como primeiro passo, é importante que a escolha das variáveis que possivelmente estão correlacionadas com o aumento da demanda seja feita de forma coerente. Em seguida, mecanismos ou métodos que se utilizam destas variáveis para estimar o comportamento do consumo de carga merecem certa atenção quanto à sua formulação, pois assumem papel substancial em todo o cenário de planejamento. Neste sentido, foi realizado um estudo de caso onde os resultados abrangem um período de médio e longo prazo. Os experimentos consistiram, basicamente, em variar os modelos de previsão, as variáveis de entrada, o intervalo das séries e a discretização das séries. Uma análise comparativa dos resultados foi elaborada tomando por base o erro percentual médio absoluto das previsões para cada classe de consumo...

High-Performance Computing in Geoscience - Data Preprocessing by Domain Decomposition and Load Balancing; High-Performance Computing in den Geowissenschaften - Datenvorverarbeitung mittels Gebietszerlegung und Lastbalancierung

Kemmler, Dany
Fonte: Universität Tübingen Publicador: Universität Tübingen
Tipo: Dissertation; info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
EN
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36.07%
The popularity and availability of computers is a simple fact of life in most of today's world. Computer simulation is a quick and relatively inexpensive alternative to physical experimentation in the scientific realm. Computer operations are meanwhile performed increasingly rapidly; one trillion operations per second are not anything extraordinary these days and are necessary in the field of automotive engineering, weather forecast or applied geology, for example. An interdependency of speed, power and storage space means that if one of these attributes is insufficient or impaired, it will limit the efficacy of the others. Data preprocessing and problem subdivision play a vital role in making real-world problems "computable." High-performance computing is not only a cornerstone of modern life, but also a compelling topic in itself. The task of descretizing real-world problems and processing models so that these problems can be solved by computers involves obtaining finite amounts of data from real-world problem domains and replacing them by grids consisting of inter-connected nodes and elements which will serve to model the problem in question on a computer. Altering the size of the grid, its number of nodes, etc. to determine the optimal structure to simulate a certain problem on a computer is the ultimate goal here. The more carefully discretization is accomplished...

Um modelo de previsão de carga por barramento

Ricardo Menezes Salgado
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 16/07/2004 PT
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26.74%
Na operação de um sistema de energia elétrica, uma etapa importante é a determinação da programação da operação diária, a qual determina um plano de produção de energia elétrica para o(s) próximo(s) dia(s) para cada uma das unidades geradoras do sistema, geralmente em base horária ou de meia hora. Esta programação é utilizada pela operação em tempo real do sistema como uma referência operativa, e por isso é importante que a solução proposta assegure uma operação adequada do sistema. Para avaliar o impacto de um dado programa de operação sobre o sistema de transmissão, é necessário que se conheça a distribuição da carga ao longo da rede, pois o carregamento nas linhas de transmissão e transformadores depende da demanda de carga em cada barramento (ponto de entrega de energia elétrica). Num contexto de planejamento da operação diária é necessário conhecer a carga em cada barramento em cada intervalo de tempo considerado na programação. Ou seja, faz-se necessário uma previsão de carga de curto prazo por barramento. O principal objetivo desta dissertação foi desenvolver um modelo de previsão de carga diária ativa, em base horária, por barramento. Dois tipos de metodologias foram implementadas: metodologias de previsão individual (MPI) que trata cada barramento de forma isolada e metodologias de previsão agregada (MPA) na qual a previsão é feita uma única vez para um dado conjunto de barramentos. O modelo agregado visa diminuir a necessidade da realização de previsões para cada barramento...

Sistema de suporte a decisão para analise e previsão de carga por barramento; Decision support system to the analysis and bus load forecasting

Ricardo Menezes Salgado
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 26/02/2009 PT
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36.51%
Na operação de um sistema elétrico de potência (SEP) existem diversas variáveis que Influenciam as rotinas de planejamento, operação e controle. O monitoramento destas variáveis é Importante para auxiliar os processos responsáveis pela operação segura e confiável no sistema. Dentre estas variáveis pode-se destacar o nível de carga elétrica por barramento como uma variável de grande Impacto na operação do SEP. Informações precisas sobre o nível de carga em cada barramento da rede elétrica proporcionam um melhor controle no fluxo de potência, na analise de estabilidade e segurança, no despacho econômico, no planejamento e na programação da operação. Visando atender estas necessidades, este trabalho apresenta duas contribuições na análise de séries temporais de carga por barramento. A primeira contribuição é o desenvolvimento de uma metodologia de previsão de carga por barramento rápida e efetiva. A segunda contribuição ê um sistema computacional denominado SysPrev - Slsiema de Suporte para Analise e Previsão de Carga por barramento desenvolvido para facilitar o processo de calculo das previsões por barramento. O modelo de previsão de carga por barramento é composto por duas etapas: Na primeira...

Uncertainty in the Forecast of Net Load Ramp in CAISO Region

YANG, PEIZHI
Fonte: Universidade Duke Publicador: Universidade Duke
Tipo: Masters' project
Publicado em 23/04/2015 EN_US
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36.88%
In electricity systems, demand and supply must be in balance. The term net load refers to the portion of system demand that must be provided by non-renewable resources, equivalent to system demand minus the generation from variable energy resources such as solar and wind. The ramp rate of net load refers to its rate of change. The ramp rate of a power generator refers to the rate at which it can change its generation level. As more intermittent renewable resources are integrated into a system, the ramp rate of net load increases, and with that, the need for flexible generators with higher ramping capability (i.e. the ability to quickly ramp their power output up and down as needed). As more intermittent renewable resources are integrated into a system, the ramp rate of net load increases, and with that, the need for flexible generators with ramping capability. This Masters Project takes data on the forecast and realizations of load and renewable generation in the California Independent System Operator (CAISO) region from 05/01/2014 to 10/31/2014, and examines the statistical properties of the forecast errors of these quantities and the resulting ramp in net load. It focuses on addressing questions regarding the effects of increased penetration of renewables on market and system operations practices: 1) what is the pattern of forecast error of ramp in net load for different daily time periods? 2) Since net load is equal to system demand minus renewable generation...