ПІДВИЩЕННЯ ТОЧНОСТІ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ З ВРАХУВАННЯМ ЗМІНИ СТРУКТУРИ СПОЖИВАННЯ ПРОТЯГОМ РОКУ

ПІДВИЩЕННЯ ТОЧНОСТІ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ З ВРАХУВАННЯМ ЗМІНИ СТРУКТУРИ СПОЖИВАННЯ ПРОТЯГОМ РОКУ

The paper presents an analysis of the influence of annual periodicity on the accuracy and stability of the electrical load short-term forecasting results. Two approaches are considered which take into account the different behavior of the electrical load in the heating season and off-season. For for...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2017
Hauptverfasser: Черненко, П.О., Мірошник, В.О.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainian
Veröffentlicht: Інститут електродинаміки Національної академії наук України 2017
Schlagworte:
електричне навантаження
річна періодичність
короткострокове прогнозування
штучна нейронна мережа
Online Zugang:https://prc.ied.org.ua/index.php/proceedings/article/view/222
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-222
record_format ojs
spelling oai:ojs2.prc.new-point.com.ua:article-2222023-03-07T12:25:34Z INCREASING THE ACCURACY OF SHORT-TERM ELECTRICAL LOAD FORECASTING WITH CON-SIDERING TO CHANGES IN THE STRUCTURE OF CONSUMPTION DURING THE YEAR ПІДВИЩЕННЯ ТОЧНОСТІ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ З ВРАХУВАННЯМ ЗМІНИ СТРУКТУРИ СПОЖИВАННЯ ПРОТЯГОМ РОКУ Черненко, П.О. Мірошник, В.О. електричне навантаження річна періодичність короткострокове прогнозування штучна нейронна мережа electrical load annual periodicity short-term forecasting artificial neural network The paper presents an analysis of the influence of annual periodicity on the accuracy and stability of the electrical load short-term forecasting results. Two approaches are considered which take into account the different behavior of the electrical load in the heating season and off-season. For forecasting, we used the multilayer perceptron with scaled exponential linear unit (SELU) function used as a nonlinear transformation in hidden neurons. This function stabilizes mean and variance of layers and accelerates the learning process. In the first approach, the neural network included an additional input neuron that takes values ​​of 1 for days that are part of the heating season and 0 for the off-season days. In this case, the given model fitted on the annual data. In the second approach, two separate neural networks are developed for work in different seasons of the year. Input vector was generated separately for each network. Estimation of the accuracy and stability of the forecasting results was carried out on year data for real electricity supply company. References 8, figures 3, table. Описано методику підвищення точності короткострокового прогнозування сумарного електричного навантаження (СЕН) енергопостачальної компанії шляхом зміни режиму навчання та прогнозування штучної нейронної мережі типу багатошаровий персептрон залежно від зміни складу електричного навантаження компанії протягом року.  Розглянуто два підходи, які враховують різну поведінку СЕН в опалювальний сезон та міжсезоння. Як активаційну функцію нейронів прихованого шару використано функцію SELU (scaled exponential linear unit). При першому підході нейронна мережа включала додатковий вхідний нейрон, який набуває значення 1 – для днів, які входять до опалювального сезону, та 0 – для днів міжсезоння. При цьому вказана модель навчалась на річних даних. При другому підході розроблено дві окремі нейронні мережі для роботи протягом різних сезонів року. Оцінка точності та стабільності результатів прогнозування проводилась на реальних даних ПАТ «Київенерго» за 2015–2016 рр. Бібл. 8, рис. 3, таблиця. Інститут електродинаміки Національної академії наук України 2017-11-08 Article Article application/pdf https://prc.ied.org.ua/index.php/proceedings/article/view/222 Proceedings of the Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine; No. 48 (2017): Proceedings of the Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine ; 005 Праці Інституту електродинаміки Національної академії наук України; № 48 (2017): Праці Інституту електродинаміки Національної академії наук України; 005 2786-7064 1727-9895 uk https://prc.ied.org.ua/index.php/proceedings/article/view/222/208 Авторське право (c) 2017 П.О. Черненко, В.О. Мірошник 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 2023-03-07T12:25:34Z
collection OJS
language Ukrainian
topic електричне навантаження
річна періодичність
короткострокове прогнозування
штучна нейронна мережа
spellingShingle електричне навантаження
річна періодичність
короткострокове прогнозування
штучна нейронна мережа
Черненко, П.О.
Мірошник, В.О.
ПІДВИЩЕННЯ ТОЧНОСТІ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ З ВРАХУВАННЯМ ЗМІНИ СТРУКТУРИ СПОЖИВАННЯ ПРОТЯГОМ РОКУ
topic_facet електричне навантаження
річна періодичність
короткострокове прогнозування
штучна нейронна мережа
electrical load
annual periodicity
short-term forecasting
artificial neural network
format Article
author Черненко, П.О.
Мірошник, В.О.
author_facet Черненко, П.О.
Мірошник, В.О.
author_sort Черненко, П.О.
title ПІДВИЩЕННЯ ТОЧНОСТІ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ З ВРАХУВАННЯМ ЗМІНИ СТРУКТУРИ СПОЖИВАННЯ ПРОТЯГОМ РОКУ
title_short ПІДВИЩЕННЯ ТОЧНОСТІ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ З ВРАХУВАННЯМ ЗМІНИ СТРУКТУРИ СПОЖИВАННЯ ПРОТЯГОМ РОКУ
title_full ПІДВИЩЕННЯ ТОЧНОСТІ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ З ВРАХУВАННЯМ ЗМІНИ СТРУКТУРИ СПОЖИВАННЯ ПРОТЯГОМ РОКУ
title_fullStr ПІДВИЩЕННЯ ТОЧНОСТІ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ З ВРАХУВАННЯМ ЗМІНИ СТРУКТУРИ СПОЖИВАННЯ ПРОТЯГОМ РОКУ
title_full_unstemmed ПІДВИЩЕННЯ ТОЧНОСТІ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ З ВРАХУВАННЯМ ЗМІНИ СТРУКТУРИ СПОЖИВАННЯ ПРОТЯГОМ РОКУ
title_sort підвищення точності короткострокового прогнозування електричного навантаження за допомогою штучної нейронної мережі з врахуванням зміни структури споживання протягом року
title_alt INCREASING THE ACCURACY OF SHORT-TERM ELECTRICAL LOAD FORECASTING WITH CON-SIDERING TO CHANGES IN THE STRUCTURE OF CONSUMPTION DURING THE YEAR
description The paper presents an analysis of the influence of annual periodicity on the accuracy and stability of the electrical load short-term forecasting results. Two approaches are considered which take into account the different behavior of the electrical load in the heating season and off-season. For forecasting, we used the multilayer perceptron with scaled exponential linear unit (SELU) function used as a nonlinear transformation in hidden neurons. This function stabilizes mean and variance of layers and accelerates the learning process. In the first approach, the neural network included an additional input neuron that takes values ​​of 1 for days that are part of the heating season and 0 for the off-season days. In this case, the given model fitted on the annual data. In the second approach, two separate neural networks are developed for work in different seasons of the year. Input vector was generated separately for each network. Estimation of the accuracy and stability of the forecasting results was carried out on year data for real electricity supply company. References 8, figures 3, table.
publisher Інститут електродинаміки Національної академії наук України
publishDate 2017
url https://prc.ied.org.ua/index.php/proceedings/article/view/222
work_keys_str_mv AT černenkopo increasingtheaccuracyofshorttermelectricalloadforecastingwithconsideringtochangesinthestructureofconsumptionduringtheyear
AT mírošnikvo increasingtheaccuracyofshorttermelectricalloadforecastingwithconsideringtochangesinthestructureofconsumptionduringtheyear
AT černenkopo pídviŝennâtočnostíkorotkostrokovogoprognozuvannâelektričnogonavantažennâzadopomogoûštučnoínejronnoímerežízvrahuvannâmzmínistrukturispoživannâprotâgomroku
AT mírošnikvo pídviŝennâtočnostíkorotkostrokovogoprognozuvannâelektričnogonavantažennâzadopomogoûštučnoínejronnoímerežízvrahuvannâmzmínistrukturispoživannâprotâgomroku
first_indexed 2025-09-24T17:31:39Z
last_indexed 2025-09-24T17:31:39Z
_version_ 1850410192606330880

Ähnliche Einträge