Найти

Результаты поиска

• ОПТИМИЗАЦИЯ СТРУКТУРЫ СИСТЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЯ С АТИПИЧНЫМ ХАРАКТЕРОМ ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЯ

  Н. К. Полуянович , О.В. Качелаев , М.Н. Дубяго , С.Б. Мальков

  2024-08-12

  Аннотация ▼

  Рассматривается создание интеллектуального устройство прогнозирования энергопотреб-
  ления для потребителей с атипичным характером электропотребления, в зависимости от тре-
  буемой точности прогноза, учитывающее кроме целевых параметров электросети (Р, Q) техно-
  логические процессы предприятий, воздействующие факторы: социально-экономические (час су-
  ток; день недели; порядковый номер дня в году; признак праздника или массовых событий d); ме-
  теорологические: (ветро-холодовой индекс). Модель относится к интеллектуальным устройст-
  вам для адаптивного прогнозирования режимов энергопотребления электросети на основе много-
  слойной нейронной сети. Статья посвящена выбору оптимальной архитектуры нейросети (НС) и
  метода ее обучения, обеспечивающих прогнозирование с наименьшей погрешностью. Синтезиро-
  вана и протестирована многофакторная модель электропотребления на основе многослойной НС.
  В рамках проведенного исследования построена НС модель, описывающая архитектуру кибер-
  физической системы (КФС) прогнозирования электропотребления. Установлено, что для каждо-
  го потребителя по причине значительных различий в характере энергопотребления необходимо
  экспериментальным путем и подбирать параметры сети, с целью достижения минимальной по-
  грешности прогнозирования. Показано, что при атипичном электропотреблении т.е. не повто-
  ряющемся за периоды времени (час, день, неделя и т.д.) методы искусственного интеллекта и
  глубокого машинного обучения являются эффективным инструментом решения слабо формали-
  зуемых или не формализуемых задач. Разработанная модель имеет приемлемую точность (откло-
  нение MSE до 15%). Для повышения точности прогноза необходимо проводить регулярное уточне-
  ние модели и её настройку на фактическую ситуацию, учитывать новые аддитивные факторы,
  оказывающие влияние на кривую электропотребления. Возможность использование данного уст-
  ройства в системах технологического управления региональными сетевыми компаниями, состав-
  ляющего основу иерархической автоматизированной информационно измерительной системы
  контроля и учета электроэнергии, за счет учета и прогнозирования активной и реактивной мощ-
  ности электропотребителей.