ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ДВОХ ПІДХОДІВ ДО ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧІ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ СУМАРНОГО ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЕЛЕКТРОЕНЕРГЕТИЧНОЇ СИСТЕМИ
This paper deals with the solution of the problem of short-term forecasting of the power system active load (PSAL) in two ways. First, to build a mathematical model using parametric method of analysis and prediction of non-stationary time series. The second - the neuro-fuzzy network. The additive ma...
Saved in:
| Date: | 2013 |
|---|---|
| Main Authors: | , , , |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут електродинаміки НАН України, Київ
2013
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/1165 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Technical Electrodynamics |
Institution
Technical Electrodynamics| id |
oai:ojs2.ted.new-point.com.ua:article-1165 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
oai:ojs2.ted.new-point.com.ua:article-11652023-01-15T08:44:55Z COMPARATIVE ANALYSIS OF TWO APPROACHES TO SOLVING THE PROBLEM OF SHORT-TERM FORECASTING OF THE TOTAL ELECTRICAL LOAD OF A POWER SYSTEM ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ДВОХ ПІДХОДІВ ДО ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧІ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ СУМАРНОГО ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЕЛЕКТРОЕНЕРГЕТИЧНОЇ СИСТЕМИ Черненко, П.О. Мартинюк, О.В. Попов, С.В. Бодянський, Є.В. power system electrical load short-term forecasting regression models artificial neural networks neurofuzzy network енергосистема електричне навантаження короткострокове прогнозування регресійні моделі штучні нейронні мережі нейро-фаззі мережі This paper deals with the solution of the problem of short-term forecasting of the power system active load (PSAL) in two ways. First, to build a mathematical model using parametric method of analysis and prediction of non-stationary time series. The second - the neuro-fuzzy network. The additive mathematical model of PSAL, algorithms of modelling and prediction of its components are presented. The architecture of the neuro-fuzzy network and learning algorithm are described. With the purpose of adequate comparing of results, using the same informations, the forecasting of PSAL for a week are performed. The advantages of hierarchical problem solving short-term forecasting electrical load of united power systems with using the mathematical models load of regional power systems are demonstrated. The ways of further improving of the accuracy and reliability results of the short-term forecasting of PSAL are formulated. References 15, tables 4, figures 9. В статті описано вирішення задачі прогнозування сумарного електричного навантаження (СЕН) електроенергетичної системи (ЕЕС) двома способами. Перший (для побудови математичної моделі) використовує параметричний метод аналізу та прогнозування нестаціонарних часових рядів, другий – нейро-фаззі мережі. Наведено адитивну математичну модель СЕН, алгоритми моделювання та прогнозування її складових. Описано архітектуру нейрофаззі мережі та алгоритм її навчання. Для адекватного порівняння результатів виконано прогнозування СЕН ЕЕС на тижневий інтервал упередження з використанням єдиної вихідної інформації. Показано переваги ієрархічного вирішення задачі короткострокового прогнозування сумарного електричного навантаження ЕЕС із використанням математичних моделей СЕН обласних енергосистем. Сформульовано шляхи подальшого підвищення точності та надійності результатів короткострокового прогнозування СЕН ЕЕС. Бібл. 15, табл. 4, рис. 9. Інститут електродинаміки НАН України, Київ 2013-04-17 Article Article application/pdf https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/1165 Tekhnichna Elektrodynamika; No. 3 (2013): TEKHNICHNA ELEKTRODYNAMIKA; 061 ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА; № 3 (2013): ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА; 061 2218-1903 1607-7970 uk https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/1165/1039 Авторське право (c) 2023 ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |
| institution |
Technical Electrodynamics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2023-01-15T08:44:55Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
енергосистема електричне навантаження короткострокове прогнозування регресійні моделі штучні нейронні мережі нейро-фаззі мережі |
| spellingShingle |
енергосистема електричне навантаження короткострокове прогнозування регресійні моделі штучні нейронні мережі нейро-фаззі мережі Черненко, П.О. Мартинюк, О.В. Попов, С.В. Бодянський, Є.В. ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ДВОХ ПІДХОДІВ ДО ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧІ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ СУМАРНОГО ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЕЛЕКТРОЕНЕРГЕТИЧНОЇ СИСТЕМИ |
| topic_facet |
power system electrical load short-term forecasting regression models artificial neural networks neurofuzzy network енергосистема електричне навантаження короткострокове прогнозування регресійні моделі штучні нейронні мережі нейро-фаззі мережі |
| format |
Article |
| author |
Черненко, П.О. Мартинюк, О.В. Попов, С.В. Бодянський, Є.В. |
| author_facet |
Черненко, П.О. Мартинюк, О.В. Попов, С.В. Бодянський, Є.В. |
| author_sort |
Черненко, П.О. |
| title |
ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ДВОХ ПІДХОДІВ ДО ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧІ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ СУМАРНОГО ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЕЛЕКТРОЕНЕРГЕТИЧНОЇ СИСТЕМИ |
| title_short |
ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ДВОХ ПІДХОДІВ ДО ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧІ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ СУМАРНОГО ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЕЛЕКТРОЕНЕРГЕТИЧНОЇ СИСТЕМИ |
| title_full |
ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ДВОХ ПІДХОДІВ ДО ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧІ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ СУМАРНОГО ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЕЛЕКТРОЕНЕРГЕТИЧНОЇ СИСТЕМИ |
| title_fullStr |
ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ДВОХ ПІДХОДІВ ДО ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧІ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ СУМАРНОГО ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЕЛЕКТРОЕНЕРГЕТИЧНОЇ СИСТЕМИ |
| title_full_unstemmed |
ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ДВОХ ПІДХОДІВ ДО ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧІ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ СУМАРНОГО ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЕЛЕКТРОЕНЕРГЕТИЧНОЇ СИСТЕМИ |
| title_sort |
порівняльний аналіз двох підходів до вирішення задачі короткострокового прогнозування сумарного електричного навантаження електроенергетичної системи |
| title_alt |
COMPARATIVE ANALYSIS OF TWO APPROACHES TO SOLVING THE PROBLEM OF SHORT-TERM FORECASTING OF THE TOTAL ELECTRICAL LOAD OF A POWER SYSTEM |
| description |
This paper deals with the solution of the problem of short-term forecasting of the power system active load (PSAL) in two ways. First, to build a mathematical model using parametric method of analysis and prediction of non-stationary time series. The second - the neuro-fuzzy network. The additive mathematical model of PSAL, algorithms of modelling and prediction of its components are presented. The architecture of the neuro-fuzzy network and learning algorithm are described. With the purpose of adequate comparing of results, using the same informations, the forecasting of PSAL for a week are performed. The advantages of hierarchical problem solving short-term forecasting electrical load of united power systems with using the mathematical models load of regional power systems are demonstrated. The ways of further improving of the accuracy and reliability results of the short-term forecasting of PSAL are formulated. References 15, tables 4, figures 9. |
| publisher |
Інститут електродинаміки НАН України, Київ |
| publishDate |
2013 |
| url |
https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/1165 |
| work_keys_str_mv |
AT černenkopo comparativeanalysisoftwoapproachestosolvingtheproblemofshorttermforecastingofthetotalelectricalloadofapowersystem AT martinûkov comparativeanalysisoftwoapproachestosolvingtheproblemofshorttermforecastingofthetotalelectricalloadofapowersystem AT popovsv comparativeanalysisoftwoapproachestosolvingtheproblemofshorttermforecastingofthetotalelectricalloadofapowersystem AT bodânsʹkijêv comparativeanalysisoftwoapproachestosolvingtheproblemofshorttermforecastingofthetotalelectricalloadofapowersystem AT černenkopo porívnâlʹnijanalízdvohpídhodívdoviríšennâzadačíkorotkostrokovogoprognozuvannâsumarnogoelektričnogonavantažennâelektroenergetičnoísistemi AT martinûkov porívnâlʹnijanalízdvohpídhodívdoviríšennâzadačíkorotkostrokovogoprognozuvannâsumarnogoelektričnogonavantažennâelektroenergetičnoísistemi AT popovsv porívnâlʹnijanalízdvohpídhodívdoviríšennâzadačíkorotkostrokovogoprognozuvannâsumarnogoelektričnogonavantažennâelektroenergetičnoísistemi AT bodânsʹkijêv porívnâlʹnijanalízdvohpídhodívdoviríšennâzadačíkorotkostrokovogoprognozuvannâsumarnogoelektričnogonavantažennâelektroenergetičnoísistemi |
| first_indexed |
2025-09-24T17:39:31Z |
| last_indexed |
2025-09-24T17:39:31Z |
| _version_ |
1844167910169247744 |