ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ НА ІЄРАРХІЧНИХ РІВНЯХ ОЕС УКРАЇНИ З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ТИПУ LSTM

The scientific research presents the results of a study of one-factor forecasting of the total electrical load at three hierarchical levels of the integrated power system (IPS) of Ukraine using artificial neural networks, such as LSTM. Based on research, forecasting errors at each hierarchical level...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Date:2021
Main Authors: Лоскутов, С.С., Шиманюк, П.В.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Інститут електродинаміки Національної академії наук України 2021
Subjects:
Online Access:https://prc.ied.org.ua/index.php/proceedings/article/view/34
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title: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
_version_ 1856543688840183808
author Лоскутов, С.С.
Шиманюк, П.В.
author_facet Лоскутов, С.С.
Шиманюк, П.В.
author_sort Лоскутов, С.С.
baseUrl_str
collection OJS
datestamp_date 2022-09-02T08:59:27Z
description The scientific research presents the results of a study of one-factor forecasting of the total electrical load at three hierarchical levels of the integrated power system (IPS) of Ukraine using artificial neural networks, such as LSTM. Based on research, forecasting errors at each hierarchical level of the power system were analyzed. Methods for improving the quality and stability of forecasts were proposed. The obtained results are the basis for the study of the assessment of the accuracy of forecasting the summary electrical load in the IPS of Ukraine. Ref. 9, fig. 4, table.
first_indexed 2025-09-24T17:31:21Z
format Article
id oai:ojs2.prc.new-point.com.ua:article-34
institution Proceedings of the Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine
language Ukrainian
last_indexed 2025-09-24T17:31:21Z
publishDate 2021
publisher Інститут електродинаміки Національної академії наук України
record_format ojs
spelling oai:ojs2.prc.new-point.com.ua:article-342022-09-02T08:59:27Z ELECTRICAL LOAD FORECASTING ON HIERARCHICAL LEVELS OF IPS OF UKRAINE USING LSTM NEURAL NETWORK ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ НА ІЄРАРХІЧНИХ РІВНЯХ ОЕС УКРАЇНИ З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ТИПУ LSTM Лоскутов, С.С. Шиманюк, П.В. прогнозування сумарне електричне навантаження нейронні мережі рекурентні нейронні мережі forecasting total electric load neural networks recurrent neural networks The scientific research presents the results of a study of one-factor forecasting of the total electrical load at three hierarchical levels of the integrated power system (IPS) of Ukraine using artificial neural networks, such as LSTM. Based on research, forecasting errors at each hierarchical level of the power system were analyzed. Methods for improving the quality and stability of forecasts were proposed. The obtained results are the basis for the study of the assessment of the accuracy of forecasting the summary electrical load in the IPS of Ukraine. Ref. 9, fig. 4, table. Наведено результати дослідження однофакторного прогнозування сумарного електричного навантаження на трьох ієрархічних рівнях об’єднаної електроенергетичної системи (ОЕС) України з використанням рекурентних штучних нейронних мереж типу LSTM. На основі виконаних досліджень проаналізовано похибки прогнозування на кожному з ієрархічних рівнів електроенергетичної системи та запропоновано методи підвищення якості та стабільності прогнозів. Отримані результати є основою для виконання досліджень щодо оцінки точності прогнозування сумарного електричного навантаження в ОЕС України. Бібл. 9, рис. 4, таблиця. Інститут електродинаміки Національної академії наук України 2021-09-20 Article Article application/pdf https://prc.ied.org.ua/index.php/proceedings/article/view/34 10.15407/publishing2021.59.081 Proceedings of the Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine; No. 59 (2021): Proceedings of the Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine; 081 Праці Інституту електродинаміки Національної академії наук України; № 59 (2021): Праці Інституту електродинаміки Національної академії наук України; 081 2786-7064 1727-9895 10.15407/publishing2021.59 uk https://prc.ied.org.ua/index.php/proceedings/article/view/34/31 Авторське право (c) 2021 С.С. Лоскутов, П.В. Шиманюк https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
spellingShingle прогнозування
сумарне електричне навантаження
нейронні мережі
рекурентні нейронні мережі
Лоскутов, С.С.
Шиманюк, П.В.
ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ НА ІЄРАРХІЧНИХ РІВНЯХ ОЕС УКРАЇНИ З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ТИПУ LSTM
title ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ НА ІЄРАРХІЧНИХ РІВНЯХ ОЕС УКРАЇНИ З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ТИПУ LSTM
title_alt ELECTRICAL LOAD FORECASTING ON HIERARCHICAL LEVELS OF IPS OF UKRAINE USING LSTM NEURAL NETWORK
title_full ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ НА ІЄРАРХІЧНИХ РІВНЯХ ОЕС УКРАЇНИ З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ТИПУ LSTM
title_fullStr ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ НА ІЄРАРХІЧНИХ РІВНЯХ ОЕС УКРАЇНИ З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ТИПУ LSTM
title_full_unstemmed ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ НА ІЄРАРХІЧНИХ РІВНЯХ ОЕС УКРАЇНИ З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ТИПУ LSTM
title_short ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ НА ІЄРАРХІЧНИХ РІВНЯХ ОЕС УКРАЇНИ З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ТИПУ LSTM
title_sort прогнозування електричного навантаження на ієрархічних рівнях оес україни з використанням нейронної мережі типу lstm
topic прогнозування
сумарне електричне навантаження
нейронні мережі
рекурентні нейронні мережі
topic_facet прогнозування
сумарне електричне навантаження
нейронні мережі
рекурентні нейронні мережі
forecasting
total electric load
neural networks
recurrent neural networks
url https://prc.ied.org.ua/index.php/proceedings/article/view/34
work_keys_str_mv AT loskutovss electricalloadforecastingonhierarchicallevelsofipsofukraineusinglstmneuralnetwork
AT šimanûkpv electricalloadforecastingonhierarchicallevelsofipsofukraineusinglstmneuralnetwork
AT loskutovss prognozuvannâelektričnogonavantažennânaíêrarhíčnihrívnâhoesukraínizvikoristannâmnejronnoímerežítipulstm
AT šimanûkpv prognozuvannâelektričnogonavantažennânaíêrarhíčnihrívnâhoesukraínizvikoristannâmnejronnoímerežítipulstm