Підвищення точності моделювання трендової та сезонної складових при середньостроковому прогнозуванні споживаної електроенергії енергооб’єднання
We present a brief description of the software package of the retrospective analysis and the medium-term forecasting “KORASP” and discuss ways to improve the trend and seasonal components of the mathematical model that provide the improved accuracy of a medium-term forecasting of electric energy con...
Gespeichert in:
| Datum: | 2012 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainisch |
| Veröffentlicht: |
General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine
2012
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://systemre.org/index.php/journal/article/view/446 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | System Research in Energy |
Institution
System Research in Energy| _version_ | 1856543845783699456 |
|---|---|
| author | Martyniuk A. Chernenko P. |
| author_facet | Martyniuk A. Chernenko P. |
| author_sort | Martyniuk A. |
| baseUrl_str | |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2023-06-25T16:25:03Z |
| description | We present a brief description of the software package of the retrospective analysis and the medium-term forecasting “KORASP” and discuss ways to improve the trend and seasonal components of the mathematical model that provide the improved accuracy of a medium-term forecasting of electric energy consumption. The comparative evaluation of the accuracy of modeling the seasonal component of the consumed electric power with the use of the methods of autoregression and moving average, as well as three types of artificial neural networks, is carried out. |
| first_indexed | 2025-09-24T17:33:27Z |
| format | Article |
| id | oai:www.systemre.org:article-446 |
| institution | System Research in Energy |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-09-24T17:33:27Z |
| publishDate | 2012 |
| publisher | General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine |
| record_format | ojs |
| spelling | oai:www.systemre.org:article-4462023-06-25T16:25:03Z Improving the accuracy of modeling the trend and seasonal components in the medium-term forecasting of the consumed electric power from the integrated power system Підвищення точності моделювання трендової та сезонної складових при середньостроковому прогнозуванні споживаної електроенергії енергооб’єднання Martyniuk A. Chernenko P. integrated power system, electric energy consumption, medium-term forecasting, seasonal component, artificial neural networks. енергооб’єднання, споживання електроенергії, середньострокове прогнозування, сезонна компоненти, штучні нейронні мережі. We present a brief description of the software package of the retrospective analysis and the medium-term forecasting “KORASP” and discuss ways to improve the trend and seasonal components of the mathematical model that provide the improved accuracy of a medium-term forecasting of electric energy consumption. The comparative evaluation of the accuracy of modeling the seasonal component of the consumed electric power with the use of the methods of autoregression and moving average, as well as three types of artificial neural networks, is carried out. Наведено короткий опис програмного комплексу ретроспективного аналізу та середньострокового прогнозування «КОРАСП». Описано шляхи вдосконалення трендової та сезонної складових математичної моделі, що забезпечують підвищення точності середньострокового прогнозування споживаної електроенергії.Проведено порівняльні оцінки точності моделювання сезонної складової споживаної електроенергії з використанням методів авторегресії і ковзного середнього і трьох типів штучних нейронних мереж. General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine 2012-04-26 Article Article application/pdf https://systemre.org/index.php/journal/article/view/446 System Research in Energy; No. 1 (28) (2012): The Problems of General Energy; 35-41 Системні дослідження в енергетиці; № 1 (28) (2012): Проблеми загальної енергетики; 35-41 2786-7102 2786-7633 uk https://systemre.org/index.php/journal/article/view/446/383 |
| spellingShingle | енергооб’єднання споживання електроенергії середньострокове прогнозування сезонна компоненти штучні нейронні мережі. Martyniuk A. Chernenko P. Підвищення точності моделювання трендової та сезонної складових при середньостроковому прогнозуванні споживаної електроенергії енергооб’єднання |
| title | Підвищення точності моделювання трендової та сезонної складових при середньостроковому прогнозуванні споживаної електроенергії енергооб’єднання |
| title_alt | Improving the accuracy of modeling the trend and seasonal components in the medium-term forecasting of the consumed electric power from the integrated power system |
| title_full | Підвищення точності моделювання трендової та сезонної складових при середньостроковому прогнозуванні споживаної електроенергії енергооб’єднання |
| title_fullStr | Підвищення точності моделювання трендової та сезонної складових при середньостроковому прогнозуванні споживаної електроенергії енергооб’єднання |
| title_full_unstemmed | Підвищення точності моделювання трендової та сезонної складових при середньостроковому прогнозуванні споживаної електроенергії енергооб’єднання |
| title_short | Підвищення точності моделювання трендової та сезонної складових при середньостроковому прогнозуванні споживаної електроенергії енергооб’єднання |
| title_sort | підвищення точності моделювання трендової та сезонної складових при середньостроковому прогнозуванні споживаної електроенергії енергооб’єднання |
| topic | енергооб’єднання споживання електроенергії середньострокове прогнозування сезонна компоненти штучні нейронні мережі. |
| topic_facet | integrated power system electric energy consumption medium-term forecasting seasonal component artificial neural networks. енергооб’єднання споживання електроенергії середньострокове прогнозування сезонна компоненти штучні нейронні мережі. |
| url | https://systemre.org/index.php/journal/article/view/446 |
| work_keys_str_mv | AT martyniuka improvingtheaccuracyofmodelingthetrendandseasonalcomponentsinthemediumtermforecastingoftheconsumedelectricpowerfromtheintegratedpowersystem AT chernenkop improvingtheaccuracyofmodelingthetrendandseasonalcomponentsinthemediumtermforecastingoftheconsumedelectricpowerfromtheintegratedpowersystem AT martyniuka pídviŝennâtočnostímodelûvannâtrendovoítasezonnoískladovihpriserednʹostrokovomuprognozuvanníspoživanoíelektroenergííenergoobêdnannâ AT chernenkop pídviŝennâtočnostímodelûvannâtrendovoítasezonnoískladovihpriserednʹostrokovomuprognozuvanníspoživanoíelektroenergííenergoobêdnannâ |