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...
Saved in:
| Published in: | Системні дослідження та інформаційні технології |
|---|---|
| Date: | 2014 |
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
2014
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/86114 |
| 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: | 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. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-86114 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Николаев, С.С. Тимошенко, Ю.А. 2015-09-08T07:36:50Z 2015-09-08T07:36:50Z 2014 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. 1681–6048 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/86114 004.9 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. Коротко розглянуто стан енергомереж в Україні і за кордоном. Показано актуальність створення мереж нового покоління, а також наведено постановку задачі управління смарт грідом і підзадач які при цьому виникають. Запропоновано вирішення задачі прогнозування електроенергії за допомогою нейронних мереж. Розглянуто структуру й описанио вибір параметрів нейронної мережі для складання добових прогнозів споживання електрики. Описано алгоритм навчання мережі, вхідні та вихідні дані. Описано процедуру відбору вхідних ознак. Проведено аналіз залежності точності прогнозу від вибору вхідних ознак. Виявлено, що під час на вхід мережі в якості окремих ознак індикаторів святкових днів, можна поліпшити якість прогнозованого результату. Також показано вплив погодних факторів на точність одержуваних прогнозів. In this article, the state of the electrical grid in Ukraine and abroad is briefly described. The urgency of creating a new generation networks is explained. The formulation of the Smart Grid control problem is presented as well as other subtasks which occur dur ing the problem solving process. The paper provides a solution to the problem of forecasting electric power using neural networks. The neural network structure and selection of the input parameters as well as an algorithm for network training are described to produce daily forecasts of electricity consumption. The input data, output data, and feature selection algorithm are described. Authors studied the dependence between the accuracy of prediction and the choice of input features. An interesting fact was revealed that when holidays data were added as separate features indicators to the network input, the quality of the forecast results could be improved. Also, the effect of weather conditions on the accuracy of the forecasts is shown. ru Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України Системні дослідження та інформаційні технології Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах Прогнозирование потребления электроэнергии с помощью нейронных сетей Прогнозування використання електроенергії за допомогою нейронних мереж Using neural networks to forecast the electric power consumption Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Прогнозирование потребления электроэнергии с помощью нейронных сетей |
| spellingShingle |
Прогнозирование потребления электроэнергии с помощью нейронных сетей Николаев, С.С. Тимошенко, Ю.А. Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах |
| title_short |
Прогнозирование потребления электроэнергии с помощью нейронных сетей |
| title_full |
Прогнозирование потребления электроэнергии с помощью нейронных сетей |
| title_fullStr |
Прогнозирование потребления электроэнергии с помощью нейронных сетей |
| title_full_unstemmed |
Прогнозирование потребления электроэнергии с помощью нейронных сетей |
| title_sort |
прогнозирование потребления электроэнергии с помощью нейронных сетей |
| author |
Николаев, С.С. Тимошенко, Ю.А. |
| author_facet |
Николаев, С.С. Тимошенко, Ю.А. |
| topic |
Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах |
| topic_facet |
Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах |
| publishDate |
2014 |
| language |
Russian |
| container_title |
Системні дослідження та інформаційні технології |
| publisher |
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Прогнозування використання електроенергії за допомогою нейронних мереж Using neural networks to forecast the electric power consumption |
| description |
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.
Коротко розглянуто стан енергомереж в Україні і за кордоном. Показано актуальність створення мереж нового покоління, а також наведено постановку задачі управління смарт грідом і підзадач які при цьому виникають. Запропоновано вирішення задачі прогнозування електроенергії за допомогою нейронних мереж. Розглянуто структуру й описанио вибір параметрів нейронної мережі для складання добових прогнозів споживання електрики. Описано алгоритм навчання мережі, вхідні та вихідні дані. Описано процедуру відбору вхідних ознак. Проведено аналіз залежності точності прогнозу від вибору вхідних ознак. Виявлено, що під час на вхід мережі в якості окремих ознак індикаторів святкових днів, можна поліпшити якість прогнозованого результату. Також показано вплив погодних факторів на точність одержуваних прогнозів.
In this article, the state of the electrical grid in Ukraine and abroad is briefly described. The urgency of creating a new generation networks is explained. The formulation of the Smart Grid control problem is presented as well as other subtasks which occur dur ing the problem solving process. The paper provides a solution to the problem of forecasting electric power using neural networks. The neural network structure and selection of the input parameters as well as an algorithm for network training are described to produce daily forecasts of electricity consumption. The input data, output data, and feature selection algorithm are described. Authors studied the dependence between the accuracy of prediction and the choice of input features. An interesting fact was revealed that when holidays data were added as separate features indicators to the network input, the quality of the forecast results could be improved. Also, the effect of weather conditions on the accuracy of the forecasts is shown.
|
| issn |
1681–6048 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/86114 |
| citation_txt |
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. |
| work_keys_str_mv |
AT nikolaevss prognozirovaniepotrebleniâélektroénergiispomoŝʹûneironnyhsetei AT timošenkoûa prognozirovaniepotrebleniâélektroénergiispomoŝʹûneironnyhsetei AT nikolaevss prognozuvannâvikoristannâelektroenergíízadopomogoûneironnihmerež AT timošenkoûa prognozuvannâvikoristannâelektroenergíízadopomogoûneironnihmerež AT nikolaevss usingneuralnetworkstoforecasttheelectricpowerconsumption AT timošenkoûa usingneuralnetworkstoforecasttheelectricpowerconsumption |
| first_indexed |
2025-12-02T01:03:45Z |
| last_indexed |
2025-12-02T01:03:45Z |
| _version_ |
1850861238529032192 |