Найти

Результаты поиска

• ОЦЕНКА ВОЗДЕЙСТВУЮЩИХ ФАКТОРОВ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ В РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭНЕРГОСИСТЕМЕ С УЧЕТОМ РЕЖИМА ЕЕ ЭКСПЛУАТАЦИИ

  Н. К. Полуянович , М. Н. Дубяго

  2022-05-26

  Аннотация ▼

  Статья посвящена исследованиям вопросов оценки воздействующих факторов и про-
  гнозирования электропотребления в региональной энергосистеме с учетом режимов ее
  эксплуатации. Проведен анализ существующих методов прогнозирования энергопотребле-
  ния. Обоснован выбор метода прогнозирования с использованием искусственной нейронной
  сети. Рассмотрен алгоритм создания нейросети для краткосрочного прогноза электриче-
  ской нагрузки. Актуальность работы обусловлена требованиями действующего законода-
  тельства к прогнозированию электропотребления для решения задачи поддержания балан-
  са мощностей между генерирующей стороной и потреблением электрической энергии.
  При этом одной из основных задач, связанных с генерацией электрической энергии и ее
  потреблением, является задача поддержания баланса мощностей. С одной стороны, при
  увеличении плановой нагрузки могут возникнуть перебои в поставке электроэнергии, с дру-
  гой стороны, уменьшение электропотребления приведет так же к уменьшению КПД элек-
  тростанций, и в конечном счете – к повышению стоимости на электроэнергию как для
  субъекта оптового рынка электроэнергии, так и для конечного потребителя. Разработан-
  ная нейросетевая модель (НС) модель сводит задачу краткосрочного прогнозирования
  электропотребления к поиску матрицы свободных коэффициентов посредством обучения
  на имеющихся статистических данных (активная и реактивная мощность, температура
  окружающей среды, дата и индекс дня). Полученная НС модель краткосрочного прогнози-
  рования электропотребления участка районной электрической сети 10 кВ, учитывает
  факторы: – времени, – метеорологических условий, – отключений отдельных питающих
  линий электропередач, – режима работы потребителей электроэнергии. Получены про-
  гнозные оценки электропотребления энергосистемы по данным потребляемой электро-
  энергии наружной температуры, типу дня и т.д. Модель прогнозирования величины, по-
  требляемой активной и реактивной мощности вполне работоспособна, однако на данном
  этапе все еще имеет довольно высокий уровень погрешности прогнозирования. Для повы-
  шения точности прогнозирования необходимо увеличить базу данных, составляющих обу-
  чающую выборку, т.к. на данный момент имеющиеся данные охватывают временной про-
  межуток длиной лишь 3–4 месяца. Результаты анализа показали, что наибольшие трудно-
  сти вызывает прогнозирование потребления реактивной мощности.

• СПОСОБ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СРЕДСТВ БЫСТРОГО ПРОТОТИПИРОВАНИЯ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ СВЕРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ НА ПЛИС

  В.В. Бахчевников , В. А. Деркачев , А. Н. Бакуменко

  2020-10-11

  Аннотация ▼

  Исследования в области искусственного интеллекта ведутся с возрастающим и н-
  тересом с каждым годом. Области применения искусственного интеллекта довольно
  обширны: автоматизация, анализ большого объема данных, технологии умного дома,
  машинное зрение и т.д. Технологии искусственного интеллекта базируются на использ о-
  вании искусственных нейронных сетей, имеющие в своей основе принципы нервной сис-
  темы животных. При этом актуальным вопросом является реализация искусственных
  нейронных сетей на различных программно-аппаратных платформах: программируемых
  логических интегральных схемах (ПЛИС) типа FPGA (Field Programmable Gate Array), на
  интегральных схемах специального назначения (Application-Specific Integrated Circuit,
  ASIC), GPU, CPU и т.д. ПЛИС наилучшим образом проявляют себя в маломощных мо-
  бильных системах. ASIC демонстрируют наибольшую производительность с н едостат-
  ком: высокая цена разработки. Проблема быстрого прототипирования проектов, осн о-
  ванных на использовании искусственных нейронных сетей, для ПЛИС привычными мет о-
  дами (c помощью HDL-языков, HDL-кодеров, графического программирования) заключа-
  ется в том, что либо такой проект сложен и длителен в отладке (HDL-языки), либо не
  оптимален получающийся код (HDL-кодеры), либо высока длительность разработки
  проекта и сложность реконфигурации нейронной сети (графическое программирование).
  Поэтому в рамках данной работы рассматривается эффективный метод проектирова-
  ния полносвязных и сверточноых нейронных сетей для их реализации на ПЛИС использ о-
  ванием пакета Xilinx System Generator for DSP и Matlab/Simulink. Генерируемые таким
  образом искусственные нейросети легко реконфигурируемы и позволяют решать сле-
  дующие задачи: распознавание изображений, оптимальная фильтрация (например, для
  задач подповерхностной радиолокации).