Application of Interval Type-2 Fuzzy Logic System in Short Term Load Forecasting on Special Days

Abstract

This paper presents the application of Interval Type-2 fuzzy logic systems (Interval Type-2 FLS) in short term load forecasting (STLF) on special days, study case in Bali Indonesia. Type-2 FLS is characterized by a concept called footprint of uncertainty (FOU) that provides the extra mathematical dimension that equips Type-2 FLS with the potential to outperform their Type-1 counterparts. While a Type-2 FLS has the capability to model more complex relationships, the output of a Type-2 fuzzy inference engine needs to be type-reduced. Type reduction is used by applying the Karnik-Mendel (KM) iterative algorithm. This type reduction maps the output of Type-2 FSs into Type-1 FSs then the defuzzification with centroid method converts that Type-1 reduced FSs into a number. The proposed method was tested with the actual load data of special days using 4 days peak load before special days and at the time of special day for the year 2002-2006. There are 20 items of special days in Bali that are used to be forecasted in the year 2005 and 2006 respectively. The test results showed an accurate forecasting with the mean average percentage error of 1.0335% and 1.5683% in the year 2005 and 2006 respectively. KeywordsSTLF, interval type-2 FLS, Karnik-Mendel (KM) algorithm AbstrakMakalah ini menyajikan sebuah aplikasi Interval Type-2 Fuzzy Logic System (Interval Type-2 FLS) untuk peramalan beban jangka pendek (STLF) pada hari-hari libur dalam sebuah studi kasus di Bali, Indonesia. Sistem logika fuzzy Type-2 ditandai dengan konsep yang disebut footprint of uncertainty (FOU). Penggunaan dimensi matematika tambahan pada sistem Type-2 FLS ini memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan Type-1 FLS. Type-2 FLS juga memiliki kemam-puan untuk memodelkan hubungan yang lebih kompleks dengan output dari Type-2 fuzzy inference engine yaitu memerlukan apa yang disebut dengan type reduction. Type reduction yang digunakan ini menerapkan algoritma iteratif Karnik-Mendel (KM Algorithm) yaitu pemetaan output Type-2 fuzzy set (Type-2 FSs) menjadi Type-1 fuzzy set (Type-1 FSs) dengan proses defuzzi-fikasi menggunakan centroid untuk selanjutnya mengkonversi Type-1 FSs ke suatu bilangan. Metode yang diusulkan ini diuji dengan data beban puncak hari libur sebenarnya pada sistem kelistrikan Bali, yaitu hari libur menggunakan beban puncak 4 hari sebelum hari libur dan pada saat hari libur untuk periode tahun 2002 hingga tahun 2006. Ada 20 item hari libur di Bali yang digunakan untuk peramalan pada tahun 2005 dan 2006. Hasil tes menunjukkan tingkat keakuratan peramalan dengan persentase kesalahan rata-rata (MAPE) sebesar 1,0335% di tahun 2005 dan 1,5683% di tahun 2006. Kata Kunciperamalan beban jangka pendek, interval type-2 FLS, algoritma iterative Karnik-Mendel