ВРАХУВАННЯ СПОЖИВАННЯ ЕЛЕКТРОЕНЕРГІЇ ЕНЕРГОЄМНИМИ ПІДПРИЄМСТВАМИ ПРИ КОРОТКОСТРОКОВОМУ ПРОГНОЗУВАННІ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЕНЕРГОСИСТЕМИ

ВРАХУВАННЯ СПОЖИВАННЯ ЕЛЕКТРОЕНЕРГІЇ ЕНЕРГОЄМНИМИ ПІДПРИЄМСТВАМИ ПРИ КОРОТКОСТРОКОВОМУ ПРОГНОЗУВАННІ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЕНЕРГОСИСТЕМИ

The paper demonstrates the benefits of metering electricity of intensive enterprises (IE) in solving the problem of shortterm forecasting of the total electrical load (TEL) of power system (PS). The modeling and forecasting of TEL PS based on using of artificial neural networks. The correctness of p...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2014
Автори: Черненко, П.О., Мартинюк, О.В., Мірошник, В.О.
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: Інститут електродинаміки НАН України, Київ 2014
Теми:
енергосистема
електричне навантаження
короткострокове прогнозування
енергоємні підприємства
штучна нейронна мережа
Онлайн доступ:https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/1036
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Technical Electrodynamics

Репозитарії

Technical Electrodynamics
id oai:ojs2.ted.new-point.com.ua:article-1036
record_format ojs
spelling oai:ojs2.ted.new-point.com.ua:article-10362023-01-08T17:30:56Z ACCOUNTING FOR ELECTRICITY CONSUMPTION OF ENERGY ENTERPRISES FOR SHORT – TERM FORECASTING OF ELECTRICAL LOAD OF POWER SYSTEM ВРАХУВАННЯ СПОЖИВАННЯ ЕЛЕКТРОЕНЕРГІЇ ЕНЕРГОЄМНИМИ ПІДПРИЄМСТВАМИ ПРИ КОРОТКОСТРОКОВОМУ ПРОГНОЗУВАННІ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЕНЕРГОСИСТЕМИ Черненко, П.О. Мартинюк, О.В. Мірошник, В.О. power system electrical load short-term forecasting energy-intensive industries artificial neural network енергосистема електричне навантаження короткострокове прогнозування енергоємні підприємства штучна нейронна мережа The paper demonstrates the benefits of metering electricity of intensive enterprises (IE) in solving the problem of shortterm forecasting of the total electrical load (TEL) of power system (PS). The modeling and forecasting of TEL PS based on using of artificial neural networks. The correctness of preparation of original data for the network training was provided preliminary statistical analysis of information. Decomposition of the total electrical load with the release in a separate component the loads of intensive enterprises allowed to improve mathematical models of influence on TEL of meteorological factors and improve the accuracy of the short-term forecasting TEL in the PS with a predominance of industrial load. References 3, tables 2, figures 2. Показано переваги врахування споживання електроенергії енергоємними підприємствами (ЕП) при розв’язанні задачі короткострокового прогнозування сумарного електричного навантаження (СЕН) енергосистеми (ЕЕС). Проведено моделювання і прогнозування СЕН ЕЕС на основі ансамблю штучних нейронних мереж. Виділення в окрему компоненту електричного навантаження ЕП дозволило вдосконалити математичні моделі впливу на СЕН метеорологічних факторів та підвищити точність результатів короткострокового прогнозування СЕН ЕЕС із переважно промисловим навантаженням. Бібл. 3, табл. 2, рис. 2. Інститут електродинаміки НАН України, Київ 2014-08-11 Article Article application/pdf https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/1036 Tekhnichna Elektrodynamika; No. 5 (2014): TEKHNICHNA ELEKTRODYNAMIKA; 035 ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА; № 5 (2014): ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА; 035 2218-1903 1607-7970 uk https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/1036/912 Авторське право (c) 2023 ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
institution Technical Electrodynamics
baseUrl_str
datestamp_date 2023-01-08T17:30:56Z
collection OJS
language Ukrainian
topic енергосистема
електричне навантаження
короткострокове прогнозування
енергоємні підприємства
штучна нейронна мережа
spellingShingle енергосистема
електричне навантаження
короткострокове прогнозування
енергоємні підприємства
штучна нейронна мережа
Черненко, П.О.
Мартинюк, О.В.
Мірошник, В.О.
ВРАХУВАННЯ СПОЖИВАННЯ ЕЛЕКТРОЕНЕРГІЇ ЕНЕРГОЄМНИМИ ПІДПРИЄМСТВАМИ ПРИ КОРОТКОСТРОКОВОМУ ПРОГНОЗУВАННІ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЕНЕРГОСИСТЕМИ
topic_facet power system
electrical load
short-term forecasting
energy-intensive industries
artificial neural network
енергосистема
електричне навантаження
короткострокове прогнозування
енергоємні підприємства
штучна нейронна мережа
format Article
author Черненко, П.О.
Мартинюк, О.В.
Мірошник, В.О.
author_facet Черненко, П.О.
Мартинюк, О.В.
Мірошник, В.О.
author_sort Черненко, П.О.
title ВРАХУВАННЯ СПОЖИВАННЯ ЕЛЕКТРОЕНЕРГІЇ ЕНЕРГОЄМНИМИ ПІДПРИЄМСТВАМИ ПРИ КОРОТКОСТРОКОВОМУ ПРОГНОЗУВАННІ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЕНЕРГОСИСТЕМИ
title_short ВРАХУВАННЯ СПОЖИВАННЯ ЕЛЕКТРОЕНЕРГІЇ ЕНЕРГОЄМНИМИ ПІДПРИЄМСТВАМИ ПРИ КОРОТКОСТРОКОВОМУ ПРОГНОЗУВАННІ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЕНЕРГОСИСТЕМИ
title_full ВРАХУВАННЯ СПОЖИВАННЯ ЕЛЕКТРОЕНЕРГІЇ ЕНЕРГОЄМНИМИ ПІДПРИЄМСТВАМИ ПРИ КОРОТКОСТРОКОВОМУ ПРОГНОЗУВАННІ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЕНЕРГОСИСТЕМИ
title_fullStr ВРАХУВАННЯ СПОЖИВАННЯ ЕЛЕКТРОЕНЕРГІЇ ЕНЕРГОЄМНИМИ ПІДПРИЄМСТВАМИ ПРИ КОРОТКОСТРОКОВОМУ ПРОГНОЗУВАННІ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЕНЕРГОСИСТЕМИ
title_full_unstemmed ВРАХУВАННЯ СПОЖИВАННЯ ЕЛЕКТРОЕНЕРГІЇ ЕНЕРГОЄМНИМИ ПІДПРИЄМСТВАМИ ПРИ КОРОТКОСТРОКОВОМУ ПРОГНОЗУВАННІ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЕНЕРГОСИСТЕМИ
title_sort врахування споживання електроенергії енергоємними підприємствами при короткостроковому прогнозуванні електричного навантаження енергосистеми
title_alt ACCOUNTING FOR ELECTRICITY CONSUMPTION OF ENERGY ENTERPRISES FOR SHORT – TERM FORECASTING OF ELECTRICAL LOAD OF POWER SYSTEM
description The paper demonstrates the benefits of metering electricity of intensive enterprises (IE) in solving the problem of shortterm forecasting of the total electrical load (TEL) of power system (PS). The modeling and forecasting of TEL PS based on using of artificial neural networks. The correctness of preparation of original data for the network training was provided preliminary statistical analysis of information. Decomposition of the total electrical load with the release in a separate component the loads of intensive enterprises allowed to improve mathematical models of influence on TEL of meteorological factors and improve the accuracy of the short-term forecasting TEL in the PS with a predominance of industrial load. References 3, tables 2, figures 2.
publisher Інститут електродинаміки НАН України, Київ
publishDate 2014
url https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/1036
work_keys_str_mv AT černenkopo accountingforelectricityconsumptionofenergyenterprisesforshorttermforecastingofelectricalloadofpowersystem
AT martinûkov accountingforelectricityconsumptionofenergyenterprisesforshorttermforecastingofelectricalloadofpowersystem
AT mírošnikvo accountingforelectricityconsumptionofenergyenterprisesforshorttermforecastingofelectricalloadofpowersystem
AT černenkopo vrahuvannâspoživannâelektroenergííenergoêmnimipídpriêmstvamiprikorotkostrokovomuprognozuvanníelektričnogonavantažennâenergosistemi
AT martinûkov vrahuvannâspoživannâelektroenergííenergoêmnimipídpriêmstvamiprikorotkostrokovomuprognozuvanníelektričnogonavantažennâenergosistemi
AT mírošnikvo vrahuvannâspoživannâelektroenergííenergoêmnimipídpriêmstvamiprikorotkostrokovomuprognozuvanníelektričnogonavantažennâenergosistemi
first_indexed 2025-09-24T17:39:15Z
last_indexed 2025-09-24T17:39:15Z
_version_ 1844167894298001408

Схожі ресурси