Прогнозирование потребления электроэнергии с помощью нейронных сетей
Кратко рассмотрено состояние энергосетей в Украине и за рубежом. Показана актуальность создания сетей нового поколения, а также приведена постановка задачи управления смарт гридом и подзадач, которые при этом возникают. Предложено решение задачи прогнозирования электроэнергии с помощью нейронных сет...
Збережено в:
Видавець: | Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України |
---|---|
Дата: | 2014 |
Автори: | , |
Формат: | Стаття |
Мова: | Russian |
Опубліковано: |
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
2014
|
Назва видання: | Системні дослідження та інформаційні технології |
Теми: | |
Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/86114 |
Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
Цитувати: | Прогнозирование потребления электроэнергии с помощью нейронных сетей / С.С. Николаев, Ю.А. Тимошенко // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2014. — № 4. — С. 75-86. — Бібліогр.: 5 назв. — рос. |
Репозиторії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of UkraineРезюме: | Кратко рассмотрено состояние энергосетей в Украине и за рубежом. Показана актуальность создания сетей нового поколения, а также приведена постановка задачи управления смарт гридом и подзадач, которые при этом возникают. Предложено решение задачи прогнозирования электроэнергии с помощью нейронных сетей. Рассмотрена структура и описан выбор параметров нейронной сети для составления суточных прогнозов потребления электричества. Описан алгоритм обучения сети, входные и выходящие данные. Описана процедура отбора входных признаков. Проведён анализ зависимости точности прогноза от выбора входных признаков. Выявлено, что при подаче на вход сети в качестве отдельных признаков индикаторов праздничных дней, можно улучшить качество прогнозируемого результата. Также показано влияние погодных факторов на точность получаемых прогнозов. |
---|