Інтелектуальна система ідентифікації та прогнозування електроспоживання комплексу електротехнічних об'єктів виробничих систем
Ескіз недоступний
Дата
2019-12
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Прогнозування електричних навантажень в даний час є однією з основних областей дослідження в електроенергетиці, так як прогнози навантаження відіграють вирішальну роль при ціноутворенні на електроенергію. З розвитком теорії нових інформаційних технологій в останнє десятиріччя було запропоновано вирішення завдання прогнозування навантаження нетрадиційними методами, а саме з використанням моделей на основі експертних систем і штучних нейронних мереж (ШНМ).
Традиційні методи статистичного прогнозування не дозволяють враховувати фактори, що впливають на навантаження, в повній мірі. Тому, останнім часом для розв'язання задачі прогнозування навантаження використовуються штучні нейронні мережі (ШНМ). Найчастіше подібні завдання вирішуються нейронними мережами Кохонена і багатошаровими персептронними мережами.
Ідея роботи.
Створення нейронної мережі, яка призначена для прогнозування енергетичних режимів на певний період часу.
Об’єкт досліджень.
Багатошарові нейронні мережі-емулятори у середовищі Matlab
Предмет дослідження.
Залежність між впливом типу і структури ШНМ, виду функцій активації та обраним методом навчання на якість ідентифікації стохастичного процесу в часі та його подальше прогнозування.
Опис
Ключові слова
прогнозування, ідентифікація, нейронна мережа, електроенергія
Бібліографічний опис
Гриценко, М. В. Інтелектуальна система ідентифікації та прогнозування електроспоживання комплексу електротехнічних об'єктів виробничих систем : магістерська дис. : 141 Інжиніринг енергетичних систем / Гриценко Максим Вадимович. – Київ, 2019. – 133 с.