ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ У СУЧАСНИХ МЕТОДАХ ПРОГНОЗУВАННЯ ЕНЕРГОСПОЖИВАННЯ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.20535/2079-5688.2014.23.28642

Ключові слова:

нейронні мережі, ідентифікація електричних навантажень, прогнозування енергоспоживання моделі нейронних мереж

Анотація

У данній статті розглядається використання нейронних мереж для прогнозування енергоспоживання. Введення  моделі нейронної мережі, яка здійснює ідентифікацію графіків енергоспоживання, є додатковим шляхом підвищення точності прогнозування.

Посилання

Tertaev D. U., Shamricov B.N. Digital systems and the phased adaptive management. – M: Nauka,1999. – 330 C.

Tootoobalin V. N. The scope of applicability (probabilistic-statistical methods and their capabilities). – M: Knowledge, 1977. – 64 С.

Belyaev P. S, Krumm L. A. Applicability of probabilistic methods in energy calculations, Izv. EN CAS R Energy and transport, 1983, №2. P. 3-11С.

Levin M. S., Leshchinskaya T. B. Methods of the theory of solutions in problems of optimization of power supply systems. – M: Vipkenergo, 1989. – 130 C.

Methods of robust, neuro-fuzzy and adaptive management. / Ed. N, Egupova – M: Publishing house of the Bauman Moscow state technical University, 2002. – 744 С.

Applied fuzzy systems // K. Asai, D. Vatada, C. Iwai, and others. – M: Mir, 1993. – 368 C.

Morhov A. Improvement of methods of calculation of electrical loads and management of a power consumption in terms of fuzzy information/ abstract. Diss. ... doctor – Novocherkassk, 1994. – 17 С.

Demura A.V., Kushnaryov F. A., Nadtoka I. I., Sedov A.V. Forecasting of electricity consumption in the energy system of Rostovenergo. Izv. the universities. Electromechanics, no 4-5, 1994. – 102-110 С.

Shumilova G. P., Gotman A. D., Startseva T. B. Short-term forecasting of electrical using artificial neural networks // Electricity, 1999, № 10. P. 6-12 С.

Benn A. I., Farmer D. U. Comparative predictive model of the electrical load. – M: Energoatomizdat, 1987. – 200 С.

Gursky S. Kaliev Adaptive time series forecasting in the electric power industry. – Minsk.: Science and technology, 1983. – 271 С.

Gupta P. K. Interval daily forecasting of loads with the use of meteorological information. // In the book. Comparative predictive model of the electrical load. – M: Energoatomizdat, 1987. – P. 39-50 С.

Galushkin A. I. Theory of neural networks. – M: IPRRGR, 2000. – 416 С.

##submission.downloads##

Опубліковано

2013-12-12

Номер

Розділ

Електрифікація та автоматизація гірничих робіт