ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ У СУЧАСНИХ МЕТОДАХ ПРОГНОЗУВАННЯ ЕНЕРГОСПОЖИВАННЯ
DOI:
https://doi.org/10.20535/2079-5688.2014.23.28642Ключові слова:
нейронні мережі, ідентифікація електричних навантажень, прогнозування енергоспоживання моделі нейронних мережАнотація
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
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2016 B.L. Tyshevych
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Наше видання використовує положення про авторські права CREATIVE COMMONS для журналів відкритого доступу.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
