Визначення втрат електричної енергії на основі прогнозів вузлового електричного навантаження

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorШиманюк, П. В.
dc.contributor.authorМірошник, В. О.
dc.contributor.authorБлінов, І. В.
dc.date.accessioned2023-04-21T08:57:47Z
dc.date.available2023-04-21T08:57:47Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractВ дослідженні запропоновано використання методів прогнозування на основі штучних нейронних мереж для розрахунку та прогнозування втрат електричної енергії. Розрахунок втрат електричної енергії виконувався на тестовій мережі CIGRE. Для визначення втрат електричної енергії було розроблено декілька підходів: прогноз втрат електричної енергії за допомогою штучних нейронних мереж, та розрахунку втрат використовуючи прогноз вузлового навантаження на основі штучних нейронних мереж, які порівнювались з класичним методом розрахунку втрат за коефіцієнтами літнього та зимового максимуму навантаження В залежності від задач прогнозування, при використанні штучних нейронних мереж величина втрат електричної енергії в розподільчих мережах зменшилась в тричі у порівнянні з розрахунком втрат за допомогою коефіцієнтів.uk
dc.description.abstractotherThis study proposed the use of forecasting methods based on artificial neural networks for calculating and forecasting energy losses. The calculation of energy losses was performed on the CIGRE test network. Several approaches were developed to determine energy losses: prediction of electrical energy losses using artificial neural networks, and calculation of losses using nodal load prediction based on artificial neural networks, which were compared with the classical method of calculating losses based on summer and winter peak load coefficients. Depending on forecasting problems, when using artificial neural networks, the amount of electrical energy losses in distribution networks decreased by three times compared to the calculation of losses using coefficients.uk
dc.format.pagerangeС. 38-43uk
dc.identifier.citationШиманюк, П. В. Визначення втрат електричної енергії на основі прогнозів вузлового електричного навантаження / П. В. Шиманюк, В. О. Мірошник, І. В. Блінов // Енергетика: економіка, технології, екологія : науковий журнал. – 2022. – № 3. – С. 38-43. – Бібліогр.: 14 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/1813-5420.3.2022.271484
dc.identifier.orcid0000-0002-7585-7493uk
dc.identifier.orcid0000-0001-9036-7268uk
dc.identifier.orcid0000-0001-8010-5301uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/54784
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.relation.ispartofЕнергетика: економіка, технології, екологія : науковий журнал, 2022, № 3uk
dc.subjectвузлове електричне навантаженняuk
dc.subjectкороткострокове прогнозуванняuk
dc.subjectштучні нейронні мережіuk
dc.subjectLSTMuk
dc.subjectвтратиuk
dc.subjectCIGREuk
dc.subjectnodal electrical loaduk
dc.subjectshort-term forecastinguk
dc.subjectartificial neural networkuk
dc.subjectLSTMuk
dc.subjectlossuk
dc.subjectCIGREuk
dc.subject.udc621.311:681.3uk
dc.titleВизначення втрат електричної енергії на основі прогнозів вузлового електричного навантаженняuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
eete2022-3_p38-43.pdf
Розмір:
516.5 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Енергетика: економіка, технології, екологія: науковий журнал, № 3