Шиманюк, П. В.Мірошник, В. О.Блінов, І. В.Черненко, П. О.2023-04-112023-04-112021Аспекти врахування температури повітря для підвищення точності короткострокового прогнозування вузлових навантажень / П. В. Шиманюк, В. О. Мірошник, І. В. Блінов, П. О. Черненко // Енергетика: економіка, технології, екологія : науковий журнал. – 2021. – № 2. – С. 50-58. – Бібліогр.: 15 назв.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/54483Розглянуто особливості впливу даних про температуру повітря на точність прогнозування вузлових навантажень в енергосистемах та зміну точності такого прогнозування в залежності від навчальної вибірки та її обсягу. Показано застосування методу аналізу даних для виявлення аномальних значень та пропусків для зменшення спотворень даних та покращення результатів прогнозування. Для багатофакторного прогнозу вузлових навантажень було використано нейронну мережу глибинного навчання типу LSTM. Для оцінки ефективності точності прогнозу розглянуто різні варіанти вибірок даних для навчання нейронної мережі.ukвузлове електричне навантаженнякороткострокове прогнозуванняштучна нейронна мережарекурентна мережабагатофакторний прогнозnodal electrical loadshort-term forecastingartificial neural networkrecurrent networkmultifactor forecastingArticleС. 50-58621.311:681.30000-0002-7585-74930000-0001-9036-72680000-0001-8010-53010000-0002-5888-4780