Оцінка та прогнозування стану систем електроспоживання об’єктів промисловості

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorКалінчик, Ірина Василівна
dc.contributor.authorKalinchyk, Iryna Vasylivna
dc.contributor.authorКалинчик, Ирина Васильевна
dc.date.accessioned2015-04-16T07:14:39Z
dc.date.available2015-04-16T07:14:39Z
dc.date.issued2013
dc.description.abstractenAn electricity consumption system of industrial object is considered to forecast its state for electricity demand estimation. The electricity consumption system state of industrial object was estimated according to peculiarities of technological process and actual load of equipment. The model for short-term forecasting of electricity consumption basing on fuzzy neuron networks was proposed. The analysis of forecast accuracy was performed. It is shown that short-term load forecasting models based on fuzzy neuron networks have high effectiveness due to their versatility and flexibility concerning input data.uk
dc.description.abstractruРассмотрена система электропотребления промышленного объекта с целью прогнозирования ёё состояния для оценки спроса на электрическую энергию. Проведена оценка состояния систем электропотребления промышленного объекта, учитывая особенности технологического процесса и фактическую нагрузку оборудования. Предложена модель краткосрочного прогнозирования потребления электроэнергии на базе нечетких нейронных сетей. Проведен анализ точности выполненного прогноза. Показано, что модели краткосрочного прогнозирования загрузки на основе нечетких нейронных сетей имеют высокую эффективность в силу своей универсальности и адаптивности к смене входящей информации.uk
dc.description.abstractukРозглядається система електроспоживання промислового об’єкта з метою прогнозування її стану для оцінки попиту на електричну енергію. Проведено оцінку стану систем електроспоживання об’єкта промисловості з урахуванням технологічного процесу та фактичного навантаження устаткування. Запропоновано модель короткострокового прогнозування споживання електроенергії на основі нечітких нейронних мереж. Проведено аналіз точності виконаного прогнозу. Показано, що моделі короткострокового прогнозування навантаження на базі нечітких нейронних мереж мають високу ефективність в силу їхньої універсальності і адаптивності до змін вхідної інформації.uk
dc.format.pagerangeС. 41-46uk
dc.identifier.citationКалінчик, І. В. Оцінка та прогнозування стану систем електроспоживання об’єктів промисловості / І. В. Калінчик // Енергетика: економіка, технології, екологія : науковий журнал. – 2013. – Спецвипуск. – С. 41–46. – Бібліогр.: 7 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/11411
dc.language.isoukuk
dc.publisherНТУУ «КПІ»uk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceЕнергетика: економіка, технології, екологія: науковий журналuk
dc.status.pubpublisheduk
dc.subjectелектроспоживанняuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectоцінкаuk
dc.subjectнавантаженняuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectнечіткі множиниuk
dc.subjectelectricity consumptionen
dc.subjectforecastingen
dc.subjectestimationen
dc.subjectloaden
dc.subjectneuron networksen
dc.subjectfuzzy seten
dc.subjectэлектропотреблениеru
dc.subjectпрогнозированиеru
dc.subjectоценкаru
dc.subjectнагрузкаru
dc.subjectнейронные сетиru
dc.subjectнечеткие множестваru
dc.subject.udc621.311.153uk
dc.titleОцінка та прогнозування стану систем електроспоживання об’єктів промисловостіuk
dc.title.alternativeEstimation and forecasting for electricity consumption system state of industrial objectsuk
dc.title.alternativeОценка и прогнозирование состояния систем электропотребления промышленных объектовuk
dc.typeArticleuk
thesis.degree.level-uk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
7_Kalinchyk_I_Estimation_and_forecasting.pdf
Розмір:
1.76 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Енергетика: економіка, технології, екологія : науковий журнал (спецвипуск-2013)