## Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan sebagai Metode Alternatif Prakiraan Beban Jangka Pendek
Dadad Zaenal, SE., M.Kom. Dosen Program Studi Manajemen Informatika Politeknik LP3I Bandung Email : dadadzaenalm@yahoo.com
Abstrak  : Untuk  memenuhi  permintaan  daya  dari  konsumen  secara  ekonomis suatu  perusahaan  listrik  harus  bisa  memprakirakan  beban  secara  akurat.  Sistem prakiraan  beban  terbaik  di  negara-negara  maju  dengan  menggunakan  teknologi Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Artikel ini mengungkap penelitian awal pemakaian JST Backpropagation untuk  prakiraan  beban  di  area  3  PLN  yang  dilakukan penulis dengan biaya sendiri.
Keunggulan  utama  JST  adalah  kemampuan  komputasi  yang  pararel  dengan  cara belajar  dari  pola-pola  yang  diajarkan.  Dalam  proses  belajarnya  JST  dapat melakukan  regresi  non-linier  pola-pola  beban  listrik  tiap  jan  dalam  satu  hari. Sehingga JST mampu memprakirakan beban listrik pada hari yang akan datang.
Kata kunci : Jaringan syaraf tiruan, backpropagation, prakiraan beban, pengaruh cuaca

## 1. Pendahuluan
Tenaga Listrik tidak dapat disimpan dalam skala besar, karenanya tenaga ini harus disediakan pada saat dibutuhkan. Akibatnya timbul persoalan dalam menghadapi kebutuhan  daya  listrik  yang  tidak  tetap  dari  waktu  ke  waktu,  bagaimana mengoperasikan  suatu  sistem  tenaga  listrik  yang  selalu  dapat  memenuhi permintaan  daya  pada  setiap  saat,  dengan  kualitas  baik  dan  harga  yang  murah. Apabila  daya  yang  dikirim  dari  bus-bus  pembangkit  jauh  lebih  besar  daripada permintaan  daya  pada  bus-bus  beban,  maka  akan  timbul  persoalan  pemborosan energi  pada  perusahaan  listrik,  terutama  untuk  pembangkit  termal.  Sedangkan apabila daya yang dibangkitkan dan dikirimkan lebih rendah atau tidak memenuhi kebutuhan  beban  konsumen  maka  akan  terjadi  pemadaman  lokal  pada  bus-bus beban,  yang  akibatnya  merugikan  pihak  komsumen.  Oleh  karena  itu  diperlukan penyesuaian antara pembangkitan dengan permintaan daya.
Syarat mutlak yang pertama harus dilaksanakan untuk mencapai tujuan itu adalah pihak  perusahaan  listrik  mengetahui  beban  atau  permintaan  daya  listrik  dimasa depan.  Karena  itu  prakiraan  beban  jangka  pendek,  menengah  dan  panjang merupakan  tugas  yang  penting  dalam  perencanaan  dan  pengoperasian  sistem daya.  Prakiraan  beban  jangka  pendek,  yaitu  beban  setiap  jam  atau  tiap  hari digunakan  untuk  penjadualan  dan  pengontrolan  sistem  daya  atau  alokasi pembangkit cadangan berputar, juga digunakan untuk masukan dalam studi aliran daya.

## 2. Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah model sistem komputasi yang bekerja seperti sistem  syaraf  biologis  pada  saat  berhubungan  dengan  'dunia  luar',  nama  jaringan syaraf tiruan merupakan terjemahan dari "Artificial Neural Network" . Terjemahan yang  diambil  bukan  jaringan  syaraf  buatan  seperti  dalam  menterjemahkan Artificial  Inteligent  (AI). Penggunaan  kata  buatan  dapat  memberikan  konotasi, bahwa  manusia  berusaha  membuat  jaringan  syaraf  aslinya.  Padahal  maksud  dari JST  adalah  membuat  model  sistem  komputasi  yang  dapat  menirukan  cara  kerja jaringan syaraf biologis.
Model  JST  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  arsitektur feedforward
(umpan maju). Sedangkan konsep belajar yaitu algoritma belajar backpropagation momentum yang merupakan perkembangan dari algoritma belajar backpropagation standar.
2.1. Struktur Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Gambar 1. JST Backpropagation Dengan Satu  Laposan Dalam
.
Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation (BP)  pertama  kali  diperkenalkan  oleh Rumelhart,  Hinton  dan  William  pada  tahun  1986,  kemudian  Rumelhart  dan  Mc Clelland mengembangkannya pada tahun 1988.
Asitektur  jaringan  BP  dengan  satu  lapisan  dalam  ditunjukan  pada  gambar  1. Gambar  tersebut  menunjukan  arah  sinyal  pada  fase feedforward .  Selama  operasi fase  pelatihan backpropagation  (BP), sinyal-sinyal  error  dikirim  dalam  arah sebaliknya.
Jaringan syaraf tiruan tersusun atas sekumpulan elemen pemroses (neuron) atau simpul  atau  sel  yang  terinterkoneksi  dan  terorganisasi  dalam  lapisan-lapisan. Setiap  sel  memproses  sinyal  dengan  fungsi  akivasinya  yaitu  fungsi  sigmoid logistik, fungsi ini analog dengan
f(x) = 1 / (1 - e -x ).
Tiap-tiap  lapisan  terdiri  dari  banyak  simpul,  interkoneksi  hanya  terjadi  antara simpul-simpul  yang  terletak  pada  satu  lapisan  dengan  simpul-simpul  yang terletak  pada  lapisan  tetangganya.  Simpul-simpul  yang  berhubungan  langsung dengan  masukan  dan  terletak  dalam  satu  lapisan  yang  sama,  lapisan  tersebut disebut "lapisan masukan" simpul-simpul yang memberikan keluaran dan terletak dalam satu lapisan disebut "lapisan keluaran".
Simpul-simpul  yang  terletak  dalam  satu  atau  beberapa  lapisan  dan  tidak berhubungan langsung dengan keadaan di luar jaringan disebut "lapisan dalam" atau lapisan tersembunyi.
Banyaknya simpul pada lapisan masukan dan lapisan keluaran tergantung pada jenis pemakaian tertentu.

## 2.2. Algoritma Pelatihan Backpropagation
Keunggulan  yang  utama  dari  sistem  jaringan  syaraf  tiruan  adalah  kemampuan untuk "belajar" dari contoh yang diberikan.
Algoritma  belajar  yang  digunakan  adalah  algoritma Backpropagation .  Pada algoritma ini digunakan sinyal referensi dari luar (sebagai pengajar) dibandingkan dengan sinyal keluaran JST, hasilnya berupa sinyal kesalahan.
Gambar 2. Blok Diagram Algoritma Belajar Backpropagation
Keterangan : x vektor masukan pelatihan : x = (x 1 ,....., x i ,......,x n ). y r vektor keluaran target : y r = (y 1 ,...., y k ,...., y m ).
nj . konstanta laju belajar. konstanta momentum. w nj bobot koneksi antara sel n ke sel j.
Dasar  dari  algoritma  ini  adalah  memodifikasi  bobot  interkoneksi  W nj pada jaringan  sehingga  sinyal  kesalahan  mendekati  nol,  untuk  lebih  jelasnya  lihat gambar 2.
Suatu  jangka  waktu  (disebut epoch )  adalah  satu  set  putaran  vektor-vektor pelatihan.  Beberapa epoch diperlukan  untuk  pelatihan  sebuah  JST  BP  sehingga kesalahan mendekati nol.
digunakan  dalam  proses  belajar.  Sebab  dalam  kenyataannya  tergantung  pada permasalahan yang dihadapi.

## 3. Prakiraan Beban Jangka Pendek Menggunakan JST
Pola kegiatan konsumen pada hari kerja yaitu hari Senin sampai hari Jumat dan hari  akhir  pekan,  pada  setiap  minggunya  tidak  akan  banyak  berubah.  Pola kegiatan konsumen akan berulang pada setiap minggunya. Pengulangan ini juga akan  terjadi  pada  pola  kurva  beban  dari  minggu  ke  minggu,  dimana  hari  yang sama pada suatu minggu mempunyai pola kurva beban yang mirip. Misalnya pola kurva beban hari Kamis dalam minggu ini akan mirip dengan pola kurva beban pada  hari  Kamis  dalam  minggu  yang  akan  datang.  Hal  yang  sama  juga  terjadi pada hari-hari lain.
Pengalaman praktis operator UPB PLN Banjaran menunjukan bahwa beban listrik pada suatu hari dipengaruhi oleh beban pada hari-hari sebelumnya.

## 3.1. Kasifikasi Beban
Berdasar  dari  hasil  wawancara  penulis  dengan  operator  di  UPB  Banjaran  dan pengamatan  pada  data  beban  harian  dengan  pertimbangan  kemudahan  dalam perhitungan  dan  keakuratan  hasil  prakiraan  beban,  dilakukan  klasifikasi  pola beban harian sebagai berikut :
 Pola-pola  hari  biasa  yaitu  hari  Senin  sampai  Minggu  yang  bukan  hari libur nasional, diklasifikasikan sebagai berikut :
1. Pola beban hari Senin.
2. Pola beban hari Selasa.
3. Pola beban hari Rabu.
4. Pola beban hari Kamis.
5. Pola beban hari Jumat.
6. Pola beban hari Sabtu.
7. Pola beban hari Minggu.
 Pola  hari-hari  tidak  biasa  yaitu  hari-hari  Senin  sampai  Minggu  yang merupakan  hari  libur  nasional  (hari  khusus),  diklasifikasikan  sebagai berikut :
1. Pola beban Tahun baru,
2. Pola beban Proklamasi,
3. Pola beban Isra' mi'raj,
4. Pola beban Puasa Perdana,
5. Pola beban Nyepi,
6. Pola beban Idul Fitri I,
7. Pola beban Idul Fitri II,
8. Pola beban Wafat Isa Al Masih,
9. Pola beban Kenaikan Isa Al Masih,
10. Pola beban Idul Adha,
11. Pola beban Waisak,
12. Pola beban 1 Muharam,
13. Pola beban Maulud Nabi Muhammad S.A.W dan
14. Pola beban Natal.
Sehingga terdapat 7 pola untuk hari biasa dan 14 pola untuk hari khusus (21 jenis pola  beban).  Selanjutnya  beban  dalam  satu  hari  (hari  i  )  dibagi  menjadi  24  yang disebut beban tiap jam (l (i,t) , t = 1,2,......,24). Hal  ini adalah sesuai dengan tujuan prakiraan beban jangka pendek yang memprediksi beban tiap jam dalam satu hari yang akan datang.
Telah dijelaskan bahwa beban pada suatu hari dipengaruhi oleh beban pada hari yang lalu.
Sifat  kecenderungan  beban  tersebut  digunakan  sebagai  dasar  sistem  prakiraan beban di PLN dan pada penelitian ini.
Berikut ini adalah variabel masukan yang dipilih : Hari-hari biasa :
1. Beban tiap jam selama 2 hari yang lalu, yaitu l (i-1) dan l (i-2) : 48 nilai.
2. Informasi cuaca di tiga daerah (Bandung, Subang dan Banjaran) pada dua hari yang lalu tersebut, yaitu curah hujan (besar hujan): 6 nilai.
3. Prakiraan  cuaca  di  tiga  daerah  diatas,  yaitu  mengenai  kondisi  hujan (berawan)  atau  tidak  hujan  pada  hari  yang  akan  datang  (hari  yang  akan diperkirakan bebannya) : 3 nilai.

## Hari-hari khusus :
1. Beban tiap jam pada 2 hari minggu terdekat yang lalu, yaitu l (i-1) dan l (i-2) : 48 nilai.
2. Informasi cuaca di tiga daerah (Bandung, Subang dan Banjaran) pada dua hari minggu lalu tersebut, yaitu curah hujan (besar hujan) : 6 nilai..
3. Prakiraan  cuaca  di  tiga  daerah  diatas,  yaitu  mengenai  kondisi  hujan (berawan)  atau  tidak  hujan  pada  hari  yang  akan  datang  (hari  yang  akan diperkirakan bebannya) : 3 nilai.
Jadi variabel masukan pada JST baik hari biasa maupun hari khusus terdapat 48 + 6 +3 = 57 nilai.. Sedangkan variabel keluaran adalah beban tiap jam selama 24 jam yang diperkirakan = 24 nilai.

## 3.2. Arsitektur Jaringan Yang Digunakan Untuk Prakiraan Beban
Arsitektur  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation  Momentum digunakan  untuk sistem  prakiraan  beban  listrik  jangka  pendek  di  Jawa  Barat  dan  DKI  Jakarta ditunjukan pada  gambar 3.
Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation  Momentum yang digunakan memiliki  4 lapis,  yaitu  1  lapisan  masukan,  2  lapisan  dalam  ( hiden  layer )  dan  1  lapisan keluaran.
Lapis  masukan  terdiri  dari  57  buah  sel  yang  merupakan  banyaknya  vektor masukan jaringan. Jumlah sel  lapisan dalam ke-1 adalah  75 sel,  sedang lapisan lapisan dalam ke-2 adalah
Gambar 3. Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan
Backpropagation  Digunakan  Untuk  Sistem  Prakiraan  Beban  Listrik  24  sel (ditentukan secara acak, karena belum ada ketentuan yang mengatur jumlah lapis dalam  dan  jumlah  sel  pada  lapis  ini).  Lapis  keluaran  adalah  24  sel  yang merupakan  vektor  keluaran  JST,  yaitu  beban  tiap  jam  dalam  satu  hari  yang diprakirakan. JST tersebut memetakan suatu sistem 57 dimensi ke 24 dimensi.

## 3.5. Prakiraan Secara On-Line
Sesuai  dengan  karakteristik  JST,  secara  umum  sistem  prakiraan  beban  dalam penelitian  ini  terdiri  dari  dua  mode,  yaitu  mode  tahap  belajar  dan  mode  tahap pengujian.  Mode  tahap  belajar  atau  pelatihan  merupakan  tahap  penyesuaian bobot-bobot  jaringan.  Dalam  mode  ini  diberikan  data  pola  pelatihan  yaitu pasangan  masukan  dan  keluaran  target  yang  disimpan  dalam  file  disk  (file pelatihan). Dari pasangan-pasangan pola tersebut Jaringan dilatih memprakirakan beban  yang terdiri dari 7 pola hari-hari biasa dan 14 pola hari-hari khusus. Hasil pelatihan adalah bobot-bobot koneksi antar sel.
Mode  tahap  pengujian  merupakan  sistem  prakiraan  beban  yang  dipakai.  Dalam mode ini diberikan data masukan yang disimpan dalam file disk (file pengujian). JST  yang  telah  dilatih  akan  mengambil  data  masukan  tersebut  dan  memberikan keluaran yang merupakan "Beban Prakiraan JST" yaitu beban tiap jam selama 24 jam  yang  diprakirakan.  JST  memberikan  keluaran  berdasarkan  bobot  yang disimpan pada mode pelatihan.
Pada  akhir  mode  pengujian  dilakukan  perbandingan  antara  beban  prakiraan (keluaran  JST)  dan  beban  asli  (beban  kenyataan  yang  terjadi).  Hal  ini  adalah untuk  menguji  tingkat  keberhasilan  JST  dalam  memprakirakan  beban.  Setelah proses  perbandingan  selesai  data  masukan  untuk  pengujian  dan  data  beban  asli secara  otomatis  ditambahkan  dalam  file  pelatihan  dianggap  sebagai  pola  baru (proses on-line ). Oleh karena itu untuk pelatihan berikutnya tidak perlu dilakukan pemasukan data pelatihan kedalam file pelatihan. Hal ini adalah merupakan sifat flexibility JST apabila dijumpai perubahan pola beban listrik.

## 4. Pengamatan Hasil
Setelah  melakukan  pelatihan  untuk  pola  beban  hari  biasa  (Senin  –  Minggu) selama  7  minggu  (27  Desember  2003  sampai  13  Februari  2004  dilakukan pengujian  jaringan  yaitu  untuk  memprakirakan  beban.  Dalam  Hal  ini  jaringan dicoba  untuk  memprakirankan  beban  dari  tanggal  14  Februari  2004  sampai  20 Februari 2004.
Dengan  pelatihan  untuk  pola  beban  hari  Maulud  Nabi  Muhammad  SAW.  pada 2003, 2004 dan 2005 (3 pola pelatihan), jaringan digunakan untuk memprakirakan beban  (pengujian  jaringan)  pada  hari  Maulud  Nabi  Muhammad  SAW.  28  Juli 2006.
Hasil  prakiraan  beban  dengan  JST  ini  kemudian  dibandingkan  dengan  beban aslinya (beban kenyataan yang dihadapi PLN di Jawa Barat dan DKI Jakarta) dan beban  prakiraan  UPB  Banjaran.  Hasil  perbandingan  prakiraan  beban  tersebut disajikan dalam tabel 1. Dalam tabel 1 tersebut ditunjukan pula besarnya % error hasil prakiraan beban menggunakan JST dan % error hasil prakiraan beban UPB. Nilai  %  error  didapat  dari  deviasi  antara  beban  prakiraan  dengan  beban  asli terhadap  beban  prakiraan.  Perbandingan  data  beban  prakiraan  dan  beban  asli tersebut  secara  grafis  disajikan  dalam  gambar  4  sampai  dengan  7.  Dari  gambar- gambar  tersebut  dengan  mudah  dapat  dilihat  penyimpangan  beban  prakiraan dengan beban asli (aktual).
Error rata-rata hasil prakiraan beban dengan JST relatif lebih besar dari pada error rata-rata prakiraan beban dengan metode koefisien (UPB). Hal ini disebabkan oleh beberapa  kemungkinan  (tidak  bisa  dijelaskan  secara  pasti  karena  merupakan prakiraan) sebagai berikut :
1. Data cuaca yang digunakan untuk variabel masukan belum lengkap.
2. Informasi  cuaca  yang  diambil  dari  tiga  daerah  belum  bisa  mewakili seluruh Jawa Barat dan DKI Jakarta.
3. Beban di Jawa Barat dan DKI Jakarta tidak begitu dipengaruhi oleh cuaca.
4. Beban  historis  yang  digunakan  untuk  variabel  masukan  JST  kurang banyak (hanya 2 hari yang lalu)
5. Putaran (iterasi) maksimum pada waktu pelatihan JST kurang besar.
Bila Sistem prakiraan beban dengan JST ini akan diterapkan pada suatu industri listrik  seperti  PLN  UPB  Banjaran  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  prakiraan beban yang lebih baik (error lebih kecil) masih diperlukan penelitian lebih lanjut.
Tabel 1. Perbandingan Hasil Prakiraan Beban Tanggal 14 Februari 2004.

## PRAKIRAAN BEBAN LISTRIK
HARI SENIN PROSEN ERROR PRAKIRAAN DALAM MW BEBAN HARI SENIN JAM Prak. JST Prak. UPB Beban Real % Error JST %Error UPB 1 568.39 561 582.3 2.45 3.8 2 556.03 566 569.3 2.39 0.58 3 551.56 644 636.1 15.33 1.23 4 564.39 658 697.5 23.58 6 5 622.22 640 663.2 6.59 3.63 6 526.03 537 533.3 1.38 0.69 7 417.48 402 419.7 0.53 4.4 8 473.11 440 454.4 3.95 3.27 9 461.74 450.9 478.3 3.59 6.08 10 488.55 464 488.4 0.03 5.26 11 489.22 473 487.3 0.39 3.02 12 464.85 445 463.8 0.23 4.22 13 455.8 443 435.7 4.41 1.65
14 466.86 450 458.9 1.71 1.98 15 480.54 466 461.3 4 1.01 16 480.61 464 455 5.33 1.94 17 511.09 510 504 1.39 1.18 18 674.48 720 725.3 7.53 0.74 19 840.2 832 826 1.69 0.72 20 844.17 826 799.4 5.3 3.22 21 789.95 769 793.6 0.46 3.2 22 710.41 693 723.6 1.86 4.42 23 675.27 654 641.3 5.03 1.94 24 615.73 622 636.6 3.39 2.35 Min 417.48 402 419.7 0.03 0.58 Max 844.17 832 826 23.58 6.08 Rata 572.03 572.08 580.6 4.27 2.77

## 5. Kesimpulan
Dari hasil penelitian ini dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :
 Kelebihan JST terletak pada kemampuan belajar yang dimilikinya. Dengan kemampuan  tersebut pengguna  tidak  perlu  merumuskan  kaidah  atau fungsinya. JST  akan  belajar  mencari  sendiri  kaidah  atau  fungsi  tersebut. Dengan  demikian JST  mampu  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah yang rumit dan atau masalah yang terdapat kaidah atau fungsi yang tidak diketahui (seperti prakiraan beban listrik) .
 Kemampuan JST dalam menyelesaikan masalah yang rumit telah dibuktikan dalam penelitian ini (memperkirakan beban listrik).
 Sebagaimana sifat dari penelitian yaitu berhasil atau tidak berhasil. Dalam kasus ini apabila ditinjau dari segi perkembangan teknologi dibidang prakiraan beban penelitian ini belum bisa dikatakan berhasil. Dari segi kemampuan untuk memprakirakan beban, penelitian telah berhasil memprakirakan dengan error rata-rata 6.6438 % dari hasil prakiraan (menurut contoh diatas).

## 6. Saran
Penelitian ini merupakan langkah awal dalam menggunakan JST untuk prakiraan beban  di  Area  3  (Jawa  Barat  dan  DKI  Jakarta)  yang  masih  banyak kekurangannya.  Penelitian  lebih  lanjut  diharapkan  dapat  memperbaiki kekurangan  dan  mendapatkan  hasil  prakiraan  beban  dengan  error  yang  lebih kecil. Untuk mencapai tujuan tersebut diberikan saran sebagai berikut :
1. Digunakan berbagai macam model jaringan misalnya JST Bacpropagation yang  lebih  sempurna  (modifikasi  proses  belajar),  jaringan  dengan  umpan balik dan penentuan parameter jaringan yang paling tepat.
2. Fungsi aktivasi  yang digunakan setiap sel dalam menghitung keluarannya dapat dibuat dengan variasi lain, asalkan masih memenuhi persaratan yang ditentukan diatas.
3. Pemilihan  variabel  masukan  JST  diperbanyak  misalnya  beban  historis yang digunakan lebih dari 2 x 24 jam, dengan parameter cuaca yang lebih lengkap seperti suhu, kelembaban dan arah/kecepatan angin.
4. Jaringan  Syaraf  Tiruan  diaplikasikan  dalam  bentuk  perangkat  keras  yang didukung  oleh  sistem  mikroprosesor  yang  telah  berkembang  maju, sehingga  dapat  dilakukan  peramalan  beban  secara on-line yang masukannya  sinyal  dari  bus-bus  beban  dan  keluaranya  sinyal  ke  pusat- pusat pembangkit.

## Daftar Pustaka
[1] Ayub,  Pemakaian  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Perambatan-Balik  Sebagai  Cara Lain Prakiraan Beban Jangka Pendek Di Jawa Barat dan DKI Jakarta.. Tugas Akhir Teknik Elektro Fakultas Teknik Elektro, Bandung, 2001.
[2] O.  Mohammed,  D.  Park,  R.  Merchant,  T.  Dihn,  C.  Tong,  A.  Azeem, "Practical Experiences  With An Adaptive Neural Network Short Term Load Forecasting System, IEEE Transaction On Power System, Vol. 10, No. 1, pp 254-265, February 1995.
[3] Kun-Long  Ho,  Yuan-Yih  Hsu  and  Chen  Chuen  Yang,  "Short  Term  Load Forecasting  Using  A  Multi  Layer  Neural  Network  With  An  Adaptive Learning Algorithm", IEEE Tr. On Power Sys, Vol. 7, No. 1, Feb. 1992.
[4] K.  y.  Lee,  J.  H.  Park  "Short  Term  Load  Forecasting  Using  An  Artificial Neural Network", IEEE Tr. On power Sys, Vol. 7, No. 1, Feb. 1992.
[5] Shin-Tzo  Chen,  David  C.  Yu  and  A.  R.  Moghaddamlo,  "Weather  Sensitive Short  Term  Load  Forecasting  Using  Non  Fully  Connected  Artificial  Neural Network", , IEEE Tr., On Power Sys. Vol. 7, No. 5, Feb. 1992.
[6] Kun Long Ho, Yuan-Yih Hsu, Chuan-Fu chen, Tzong-En Lee, Chih-Chien Liang, Tsan-Shin Lai And Kung-keng chen, Short Term Load Forecasting Of Taiwan Power System Using A. Knowledge Base Expert System, IEEE Tr. On Power Systems, Vol 5, No. 4, November 1990.
[7] EEE  Committed  Report,  "  Load  Forecasting  Bibliography  Phase  I",  IEEE Transaction On Power Apparatus and System, Vol. Pas-99, pp 53-58, 1980.
[8] Laurence Fausett, Fundamental Of Neural Network Architectures, Algorithms And Application, Prentice Hal, Englewood Cliffs, New Jersey, 1994.