2025-02-22T16:41:21-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-135640%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-22T16:41:21-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-135640%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-22T16:41:21-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-22T16:41:21-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response

Врахування споживання електроенергії енергоємними підприємствами при короткостроковому прогнозуванні електричного навантаження енергосистеми

Показано переваги врахування споживання електроенергії енергоємними підприємствами (ЕП) під час розв'язання задачі короткострокового прогнозування сумарного електричного навантаження (СЕН) енергосистеми (ЕЕС). Проведено моделювання і прогнозування СЕН ЕЕС на основі ансамблю штучних нейронних ме...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Черненко, П.О., Мартинюк, О.В., Мірошник, В.О.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Інститут електродинаміки НАН України 2014
Series:Технічна електродинаміка
Subjects:
Online Access:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/135640
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Description
Summary:Показано переваги врахування споживання електроенергії енергоємними підприємствами (ЕП) під час розв'язання задачі короткострокового прогнозування сумарного електричного навантаження (СЕН) енергосистеми (ЕЕС). Проведено моделювання і прогнозування СЕН ЕЕС на основі ансамблю штучних нейронних мереж. Виділення в окрему компоненту електричного навантаження ЕП дозволило вдосконалити математичні моделі впливу на СЕН метеорологічних факторів та підвищити точність результатів короткострокового прогнозування СЕН ЕЕС із переважно промисловим навантаженням.