Прогнозування потужності навантаження у Microgrid методом множинної регресії

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorМарченко, Р. С.
dc.contributor.authorКлен, К. С.
dc.date.accessioned2022-11-30T13:21:34Z
dc.date.available2022-11-30T13:21:34Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractenThe article presents the results of load power forecasting in Microgrid systems by multiple regression with a forecast range of one day. energy sources, as well as tools for storage, redundancy and load management. The design and construction of such systems is cost-effective, as these systems are powered by renewable energy sources, which is attractive due to subsidies and discounts on energy distribution - the so-called "green tariff". depends on weather conditions, such as temperature, pressure, humidity, wind speed and direction, cloudiness, etc., the task of predicting the load capacity depending on environmental parameters is relevant. Therefore, a forecast model of load capacity based on environmental data is developed and its software implementation is given. The daily curves of changes in load power with a discreteness of one hour are presented. Daily curves of load capacity changes on weekdays and weekends are also provided. A free resource has been selected to download the environmental database. A specific day is set for load forecasting. Hourly values of environmental data (temperature, pressure, humidity) for a given day are given. The criteria for finding such days according to the environmental data are selected and the allowable percentage difference of mathematical expectation and variance of the relevant data is established. The parameters of mathematical expectation and variance of a given day are calculated. The statistical dependence between load data and environmental data is calculated. Regressive equations of the found similar days are constructed, on the basis of which the regressive forecast equation of loading capacity for days ahead is received. The daily curve of the forecasted load is presented and the comparative schedule of the forecasted with the real value of the load is constructed. The accuracy of the prediction is estimated using the average absolute error of MAPE. The algorithm and results of work of the developed program on which search of a similar day and calculation of forecast value for forecasting of power of loading for days ahead are represented are resulted.uk
dc.description.abstractukУ статті наведено результати прогнозування потужності навантаження у системах Microgrid методом множинної регресії з дальністю прогнозу в одну добу. Розроблено прогнозну модель потужності навантаження за даними навколишнього середовища та наведено алгоритм та скріншоти її програмної реалізації. Представлені добові криві зміни потужності навантаження з дискретністю в одну годину. Наведено погодинні значення даних навколишнього середовища (температури, тиску, вологості). Обрані критерії знаходження подібних днів за даними навколишнього середовища та встановлена допустима відсоткова різниця математичного очікування та дисперсії відповідних даних. Побудовано регресійне рівняння знайдених схожих днів, на основі яких отримано регресійне прогнозне рівняння потужності навантаження на добу наперед. Точність прогнозування оцінюється за допомогою середньої абсолютної похибки MAPE. Наведено алгоритм та результати роботи розробленої програми для прогнозування потужності навантаження на добу наперед.uk
dc.format.pagerangeС. 236697-1-236697-7uk
dc.identifier.citationМарченко, Р. С. Прогнозування потужності навантаження у Microgrid методом множинної регресії / Марченко Р. С., Клен К. С. // Мікросистеми, Електроніка та Акустика : науково-технічний журнал. – 2022. – Т. 27, № 1(120). – С. 236697-1-236697-7. – Бібліогр.: 39 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/2523-4455.mea.236697
dc.identifier.orcid0000-0002-1506-2146uk
dc.identifier.orcid0000-0002-6674-8332uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/51239
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.sourceМікросистеми, Електроніка та Акустика : науково-технічний журнал, 2022, Т. 27, № 1(120)uk
dc.subjectпрогнозування навантаженняuk
dc.subjectрегресійний аналізuk
dc.subjectкореляціяuk
dc.subjectMicrogriduk
dc.subjectсистеми розосередженої генераціїuk
dc.subjectload predictionuk
dc.subjectregression analysisuk
dc.subjectcorrelationuk
dc.subjectdistributed generation systemsuk
dc.subject.udc621.314uk
dc.titleПрогнозування потужності навантаження у Microgrid методом множинної регресіїuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
MEA_1_2022_03_236697-1-236697-7.pdf
Розмір:
741.83 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
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

Мікросистеми, Електроніка та Акустика: науково-технічний журнал, Т. 27, № 1(120)