Оперативное прогнозирование электропотребления на предприятиях с непрерывным циклом работы

Доказана эффективность применения методов оперативного прогнозирования для восстановления данных электропотребления и методов восстановления данных для оперативного прогнозирования. Определены методы, обеспечивающие наилучшее качество оперативного прогноза или восстановления одиночных данных с оценк...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Электронное моделирование
Date:2015
Main Authors: Волошко, А.В., Бедерак, Я.С., Лутчин, Т.Н.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України 2015
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/101330
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Оперативное прогнозирование электропотребления на предприятиях с непрерывным циклом работы / А.В. Волошко, Я.С. Бедерак, Т.Н. Лутчин // Электронное моделирование. — 2015. — Т. 37, № 6. — С. 111-118. — Бібліогр.: 12 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:Доказана эффективность применения методов оперативного прогнозирования для восстановления данных электропотребления и методов восстановления данных для оперативного прогнозирования. Определены методы, обеспечивающие наилучшее качество оперативного прогноза или восстановления одиночных данных с оценкой их ошибок, для каждого рассматриваемого производства. Доведено ефективність застосування методів оперативного прогнозування для відновлення даних електроспоживання і методів відновлення даних для оперативного прогнозування. Визначено методи, що забезпечують найкращу якість оперативного прогнозу або відновлення одиночних даних з оцінкою їх помилок, для кожного розглянутого виробництва. The efficiency of using the methods of operational forecasting for recovery of the data of electrical power consumption and methods of data recovery for operational forecasting has been proved. Specific methods that provide the best quality of short time forecasting or recovery of individual data with the estimate of their errors are given for each type of considered production.
ISSN:0204-3572