Восстановление и оперативное прогнозирование методом Хольта электропотребления предприятий с непрерывным циклом работы

Приведены результаты исследования эффективности применения методов статистического прогнозирования — метода экспоненциального сглаживания, авторегрессии, взвешенных скользящих средних и метода Хольта— для восстановления утерянных учетных данных и оперативного прогноза электропотребления в условиях т...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Электронное моделирование
Дата:2015
Автори: Стеценко, И.В., Бедерак, Я.С.
Формат: Стаття
Мова:Російська
Опубліковано: Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України 2015
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/101146
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Восстановление и оперативное прогнозирование методом Хольта электропотребления предприятий с непрерывным циклом работы / И.В. Стеценко, Я.С. Бедерак // Электронное моделирование. — 2015. — Т. 37, № 4. — С. 119-126. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1862634356922646528
author Стеценко, И.В.
Бедерак, Я.С.
author_facet Стеценко, И.В.
Бедерак, Я.С.
citation_txt Восстановление и оперативное прогнозирование методом Хольта электропотребления предприятий с непрерывным циклом работы / И.В. Стеценко, Я.С. Бедерак // Электронное моделирование. — 2015. — Т. 37, № 4. — С. 119-126. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.
collection DSpace DC
container_title Электронное моделирование
description Приведены результаты исследования эффективности применения методов статистического прогнозирования — метода экспоненциального сглаживания, авторегрессии, взвешенных скользящих средних и метода Хольта— для восстановления утерянных учетных данных и оперативного прогноза электропотребления в условиях технологических процессов на химических предприятиях. Показано, что наиболее точным является метод Хольта. Для определения оптимальных значений постоянных сглаживания предложено использовать эволюционный метод. Разработан алгоритм поиска оптимальных значений эволюционным методом на основе критерия выбора наилучших элементов из популяции. Наведено результати дослідження ефективності застосування методів статистичного прогнозування — методу експоненціального згладжування, авторегресії, зважених ковзаючих середніх і методу Хольта — для відновлення втрачених облікових даних і оперативного прогнозу електроспоживання в умовах технологічних процесів на хімічних підприємствах. Показано, що найбільш точним є метод Хольта. Для отримання оптимальних значень постійних згладжування запропоновано використовувати еволюційний метод. Розроблено алгоритм пошуку оптимальних значень еволюційним методом на основі критерію вибору найкращих елементів із популяції. The paper presents results of studying the effectiveness of themethods of statistical forecasting — the method of exponential smoothing, autoregression, weighted moving average and Holt’s method—to restore the lost metering data and real-time prediction of power consumption data in terms of technological processes in the chemical industry. It is shown that Holt’s method is the most accurate one. To find the optimal values of the smoothing constants it is proposed to use evolutionary method. An algorithm for searching optimal values by the evolutionary method based on the criterion of choosing the best elements of the population has been developed.
first_indexed 2025-11-30T15:59:42Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-101146
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 0204-3572
language Russian
last_indexed 2025-11-30T15:59:42Z
publishDate 2015
publisher Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
record_format dspace
spelling Стеценко, И.В.
Бедерак, Я.С.
2016-05-31T15:14:23Z
2016-05-31T15:14:23Z
2015
Восстановление и оперативное прогнозирование методом Хольта электропотребления предприятий с непрерывным циклом работы / И.В. Стеценко, Я.С. Бедерак // Электронное моделирование. — 2015. — Т. 37, № 4. — С. 119-126. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.
0204-3572
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/101146
517.4:519.652
Приведены результаты исследования эффективности применения методов статистического прогнозирования — метода экспоненциального сглаживания, авторегрессии, взвешенных скользящих средних и метода Хольта— для восстановления утерянных учетных данных и оперативного прогноза электропотребления в условиях технологических процессов на химических предприятиях. Показано, что наиболее точным является метод Хольта. Для определения оптимальных значений постоянных сглаживания предложено использовать эволюционный метод. Разработан алгоритм поиска оптимальных значений эволюционным методом на основе критерия выбора наилучших элементов из популяции.
Наведено результати дослідження ефективності застосування методів статистичного прогнозування — методу експоненціального згладжування, авторегресії, зважених ковзаючих середніх і методу Хольта — для відновлення втрачених облікових даних і оперативного прогнозу електроспоживання в умовах технологічних процесів на хімічних підприємствах. Показано, що найбільш точним є метод Хольта. Для отримання оптимальних значень постійних згладжування запропоновано використовувати еволюційний метод. Розроблено алгоритм пошуку оптимальних значень еволюційним методом на основі критерію вибору найкращих елементів із популяції.
The paper presents results of studying the effectiveness of themethods of statistical forecasting — the method of exponential smoothing, autoregression, weighted moving average and Holt’s method—to restore the lost metering data and real-time prediction of power consumption data in terms of technological processes in the chemical industry. It is shown that Holt’s method is the most accurate one. To find the optimal values of the smoothing constants it is proposed to use evolutionary method. An algorithm for searching optimal values by the evolutionary method based on the criterion of choosing the best elements of the population has been developed.
ru
Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
Электронное моделирование
Применение методов и средств моделирования
Восстановление и оперативное прогнозирование методом Хольта электропотребления предприятий с непрерывным циклом работы
Restoration and operational forecasting of the data at electricity consumption of enterprises with continuous cycle of operation using Holt’s method
Article
published earlier
spellingShingle Восстановление и оперативное прогнозирование методом Хольта электропотребления предприятий с непрерывным циклом работы
Стеценко, И.В.
Бедерак, Я.С.
Применение методов и средств моделирования
title Восстановление и оперативное прогнозирование методом Хольта электропотребления предприятий с непрерывным циклом работы
title_alt Restoration and operational forecasting of the data at electricity consumption of enterprises with continuous cycle of operation using Holt’s method
title_full Восстановление и оперативное прогнозирование методом Хольта электропотребления предприятий с непрерывным циклом работы
title_fullStr Восстановление и оперативное прогнозирование методом Хольта электропотребления предприятий с непрерывным циклом работы
title_full_unstemmed Восстановление и оперативное прогнозирование методом Хольта электропотребления предприятий с непрерывным циклом работы
title_short Восстановление и оперативное прогнозирование методом Хольта электропотребления предприятий с непрерывным циклом работы
title_sort восстановление и оперативное прогнозирование методом хольта электропотребления предприятий с непрерывным циклом работы
topic Применение методов и средств моделирования
topic_facet Применение методов и средств моделирования
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/101146
work_keys_str_mv AT stecenkoiv vosstanovlenieioperativnoeprognozirovaniemetodomholʹtaélektropotrebleniâpredpriâtiisnepreryvnymciklomraboty
AT bederakâs vosstanovlenieioperativnoeprognozirovaniemetodomholʹtaélektropotrebleniâpredpriâtiisnepreryvnymciklomraboty
AT stecenkoiv restorationandoperationalforecastingofthedataatelectricityconsumptionofenterpriseswithcontinuouscycleofoperationusingholtsmethod
AT bederakâs restorationandoperationalforecastingofthedataatelectricityconsumptionofenterpriseswithcontinuouscycleofoperationusingholtsmethod