КОРОТКОСТРОКОВЕ ПРОГНОЗУВАННЯ НЕБАЛАНСІВ ЕЛЕКТРИЧНОЇ ЕНЕРГІЇ В ОЕС УКРАЇНИ З ВИКОРИСТАННЯМ АВТОРЕГРЕСІЙНИХ МОДЕЛЕЙ ТА ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ

КОРОТКОСТРОКОВЕ ПРОГНОЗУВАННЯ НЕБАЛАНСІВ ЕЛЕКТРИЧНОЇ ЕНЕРГІЇ В ОЕС УКРАЇНИ З ВИКОРИСТАННЯМ АВТОРЕГРЕСІЙНИХ МОДЕЛЕЙ ТА ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ

The article presents the results of the study of models for short-term forecasting of overall electricity imbalances in the IPS of Ukraine. The analysis of forecasting results obtained using different types of autoregressive models and two forecasting models based on artificial neural networks was p...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2023
1. Verfasser: Сичова, В.B.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainian
Veröffentlicht: Інститут електродинаміки Національної академії наук України 2023
Schlagworte:
короткострокове прогнозування
небаланси електроенергії
авторегресія
нейронні мережі
Online Zugang:https://prc.ied.org.ua/index.php/proceedings/article/view/166
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Proceedings of the Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine

Institution

Proceedings of the Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine
id oai:ojs2.prc.new-point.com.ua:article-166
record_format ojs
spelling oai:ojs2.prc.new-point.com.ua:article-1662023-05-16T12:21:06Z COMPARISON OF THE RESULTS OF SHORT-TERM FORECASTING OF ELECTRICITY IMBALANCES OF THE IPS OF UKRAINE USING AUTOREGRESSIVE MODELS AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS КОРОТКОСТРОКОВЕ ПРОГНОЗУВАННЯ НЕБАЛАНСІВ ЕЛЕКТРИЧНОЇ ЕНЕРГІЇ В ОЕС УКРАЇНИ З ВИКОРИСТАННЯМ АВТОРЕГРЕСІЙНИХ МОДЕЛЕЙ ТА ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ Сичова, В.B. короткострокове прогнозування небаланси електроенергії авторегресія нейронні мережі short-term forecasting electricity imbalances autoregression neural networks The article presents the results of the study of models for short-term forecasting of overall electricity imbalances in the IPS of Ukraine. The analysis of forecasting results obtained using different types of autoregressive models and two forecasting models based on artificial neural networks was performed. Conducted research based on actual data of the balancing market of electric energy of Ukraine showed the effectiveness of using artificial neural networks for the specified task. It is shown that the application of the LSTM (Long short-term memory) artificial neural network model achieves the highest forecasting accuracy for both positive and negative electricity imbalances, respectively, compared to forecasting using autoregressive models. В статті наведено результати дослідження моделей для короткострокового прогнозування сумарних небалансів електричної енергії в ОЕС України. Виконано аналіз результатів прогнозування, отриманих за допомогою різних типів авторегресійних моделей та двох моделей прогнозування на основі штучних нейронних мереж. Виконані дослідження на основі фактичних даних балансуючого ринку електричної енергії України показали ефективність використання штучних нейронних мереж для зазначеної задачі. Показано, що із застосуванням моделі штучної нейронної мережі LSTM (Long short-term memory) досягнуто найбільшої точності прогнозування досягнуто як для позитивних, так і негативних небалансів електричної енергії відповідно, у порівнянні із прогнозуванням за допомогою авторегресійних моделей. Інститут електродинаміки Національної академії наук України 2023-05-08 Article Article application/pdf https://prc.ied.org.ua/index.php/proceedings/article/view/166 10.15407/publishing2023.64.025 Proceedings of the Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine; No. 64 (2023): Proceedings of the Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine ; 025 Праці Інституту електродинаміки Національної академії наук України; № 64 (2023): Праці Інституту електродинаміки Національної академії наук України; 025 2786-7064 1727-9895 10.15407/publishing2023.64 uk https://prc.ied.org.ua/index.php/proceedings/article/view/166/265 Авторське право (c) 2023 В.B. Сичова https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
institution Proceedings of the Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine
baseUrl_str
datestamp_date 2023-05-16T12:21:06Z
collection OJS
language Ukrainian
topic короткострокове прогнозування
небаланси електроенергії
авторегресія
нейронні мережі
spellingShingle короткострокове прогнозування
небаланси електроенергії
авторегресія
нейронні мережі
Сичова, В.B.
КОРОТКОСТРОКОВЕ ПРОГНОЗУВАННЯ НЕБАЛАНСІВ ЕЛЕКТРИЧНОЇ ЕНЕРГІЇ В ОЕС УКРАЇНИ З ВИКОРИСТАННЯМ АВТОРЕГРЕСІЙНИХ МОДЕЛЕЙ ТА ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ
topic_facet короткострокове прогнозування
небаланси електроенергії
авторегресія
нейронні мережі
short-term forecasting
electricity imbalances
autoregression
neural networks
format Article
author Сичова, В.B.
author_facet Сичова, В.B.
author_sort Сичова, В.B.
title КОРОТКОСТРОКОВЕ ПРОГНОЗУВАННЯ НЕБАЛАНСІВ ЕЛЕКТРИЧНОЇ ЕНЕРГІЇ В ОЕС УКРАЇНИ З ВИКОРИСТАННЯМ АВТОРЕГРЕСІЙНИХ МОДЕЛЕЙ ТА ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ
title_short КОРОТКОСТРОКОВЕ ПРОГНОЗУВАННЯ НЕБАЛАНСІВ ЕЛЕКТРИЧНОЇ ЕНЕРГІЇ В ОЕС УКРАЇНИ З ВИКОРИСТАННЯМ АВТОРЕГРЕСІЙНИХ МОДЕЛЕЙ ТА ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ
title_full КОРОТКОСТРОКОВЕ ПРОГНОЗУВАННЯ НЕБАЛАНСІВ ЕЛЕКТРИЧНОЇ ЕНЕРГІЇ В ОЕС УКРАЇНИ З ВИКОРИСТАННЯМ АВТОРЕГРЕСІЙНИХ МОДЕЛЕЙ ТА ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ
title_fullStr КОРОТКОСТРОКОВЕ ПРОГНОЗУВАННЯ НЕБАЛАНСІВ ЕЛЕКТРИЧНОЇ ЕНЕРГІЇ В ОЕС УКРАЇНИ З ВИКОРИСТАННЯМ АВТОРЕГРЕСІЙНИХ МОДЕЛЕЙ ТА ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ
title_full_unstemmed КОРОТКОСТРОКОВЕ ПРОГНОЗУВАННЯ НЕБАЛАНСІВ ЕЛЕКТРИЧНОЇ ЕНЕРГІЇ В ОЕС УКРАЇНИ З ВИКОРИСТАННЯМ АВТОРЕГРЕСІЙНИХ МОДЕЛЕЙ ТА ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ
title_sort короткострокове прогнозування небалансів електричної енергії в оес україни з використанням авторегресійних моделей та штучних нейронних мереж
title_alt COMPARISON OF THE RESULTS OF SHORT-TERM FORECASTING OF ELECTRICITY IMBALANCES OF THE IPS OF UKRAINE USING AUTOREGRESSIVE MODELS AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
description The article presents the results of the study of models for short-term forecasting of overall electricity imbalances in the IPS of Ukraine. The analysis of forecasting results obtained using different types of autoregressive models and two forecasting models based on artificial neural networks was performed. Conducted research based on actual data of the balancing market of electric energy of Ukraine showed the effectiveness of using artificial neural networks for the specified task. It is shown that the application of the LSTM (Long short-term memory) artificial neural network model achieves the highest forecasting accuracy for both positive and negative electricity imbalances, respectively, compared to forecasting using autoregressive models.
publisher Інститут електродинаміки Національної академії наук України
publishDate 2023
url https://prc.ied.org.ua/index.php/proceedings/article/view/166
work_keys_str_mv AT sičovavb comparisonoftheresultsofshorttermforecastingofelectricityimbalancesoftheipsofukraineusingautoregressivemodelsandartificialneuralnetworks
AT sičovavb korotkostrokoveprognozuvannânebalansívelektričnoíenergíívoesukraínizvikoristannâmavtoregresíjnihmodelejtaštučnihnejronnihmerež
first_indexed 2025-09-24T17:31:33Z
last_indexed 2025-09-24T17:31:33Z
_version_ 1850410184750399489

Ähnliche Einträge