Prognoza potrošnje električne energije korišćenjem ARIMA i LSTM modela - Sokolović, Živko; Milić, Saša (Zbornik radova, Elektrotehnički institut "Nikola Tesla", 2025)
Precizno prognoziranje potrošnje električne energije ključno je za pouzdan i efikasan rad savremenih elektroenergetskih sistema. Ova studija prikazuje uporednu analizu dva istaknuta modela za prognozu — Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) i Long Short-Term Memory (LSTM) — sa ciljem procene njihove efikasnosti u predviđanju potrošnje električne energije. Oba modela su razvijena i optimizovana radi pravičnog poređenja i najboljih mogućih performansi. Procena modela je obuhvatila tačnost predviđanja, računarsku efikasnost i upotrebu memorijskih resursa. Iako je ARIMA pokazala prednosti u brzini predviđanja i jednostavnosti modela, LSTM je dosledno davao preciznije prognoze i bolje prepoznavao složene vremenske obrasce. Rezultati ukazuju na značaj pažljivog izbora modela i strategije podešavanja za konkretne scenarije prognoziranja. Studija ističe LSTM kao pogodniji pristup za primene koje zahtevaju visoku tačnost i prilagodljivost, te pruža osnovu za buduća istraživanja naprednih ili hibridnih metoda.