ПОКРАЩЕННЯ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ ПОПЕРЕДНЬОЇ ПІДГОТОВКИ ДАНИХ

Borys Leonardovych Tyshevych

Анотація


Пропонується інтелектуальна система, на базі штучної нейронної мережі з використанням попередньої підготовки даних, для покращення короткострокового прогнозування навантаження в енергосистемах. Покращення пов’язано з вилученням гармонійних складових високого порядку в послідовності даних навантаження, які створюють випадковий «шум».


Ключові слова


інтелектуальна система; штучна нейронна мережа; попередня підготовка даних; короткострокове прогнозування.

Повний текст:

PDF

Посилання


Electric load forecasting using an artificial neural network [Text] / D.C. Park, M.A. El-Sharkawi, R.J. Marks and other // IEEE Trans. Power Systems, vol. 6, no. 2, May 1991, pp. 442-449.

Practical experiences with an adaptive neural network short-term load forecasting system [Text] / O. Mohammed, D. Park, R. Merchant and other // IEEE Trans. Power Systems, vol.10, no.1, February 1995, pp. 254-265.

Gross, G. Short term load forecasting [Text] / G.Gross, F.D. Galiana // Proceedings of IEEE, vol. 75, no. 4, December 1987, pp. 1558-1573.

Experience with FNN models for medium term power demand predictions [Text] / E. Doveh, P. Feigin, D. Greig, L. Hyams // IEEE Trans. Power Systems, vol. 14, no. 2, May 1999, pp. 538-546.




DOI: https://doi.org/10.20535/2079-5688.2015.29.58687

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.


Copyright (c) 2016 Борис Леонардович Тишевич

Creative Commons License
Ця робота ліцензована Creative Commons Attribution 4.0 International License.

ґрунтовий масив; циліндричний заряд; консолідаційне ущільнення; анізотропія ґрунтів; пилувато-глиністі ґрунти; піщані ґрунти; видобуток блочного каменю; гірниче виробництво; буровибухові роботи; свердловина; вибухова справа; активна забійка; тріщиноутворення; обсадна колона; камуфлетний газовий вибух; стійкість капітальних виробок; двоступеневе нагнітання; руйнування забоїв; питома енергоємність; вентильний двигун; трифазні кола змінного струму; споживання електричної енергії; метод попарного порівняння; пилогазова хмара; охорона праці; прийняття рішень

ISSN 2079-5688 (Print),  ISSN 2519-2167 (Online)