Открытый доступ Открытый доступ  Ограниченный доступ Платный доступ или доступ для подписчиков

Разработка программы для решения задач краткосрочного прогнозирования электропотребеления на основе искусственных нейронных сетей

А.С. Ведерников, Е.А. Ярыгина

Аннотация


Прогнозирование электропотребления - основа для принятия решений в планировании оптимальных электроэнергетических режимов и режимов работы генерирующих и энергопотребляющих объектов. Задачу прогнозирования расхода активной мощности на механизмы собственных нужд ТЭЦ решают методом регрессии. Инструментом решения задачи краткосрочного прогнозирования потребления электрической энергии является программный пакет STATISTICA Neural Networks - средство для исследования нелинейных зависимостей. Для получения наиболее точного прогноза разработана математическая модель, основанная на искусственных нейронных сетях, - многослойный персептрон (MLP). Искусственные нейронные сети прошли обучение методами численной оптимизации. С использованием алгоритма обучения Бройдена - Флетчера - Гольдфарба - Шанно получена наименьшая абсолютная ошибка прогноза электропотребления системой собственных нужд ТЭЦ.

Ключевые слова


искусственная нейронная сеть; краткосрочное прогнозирование; собственные нужды; ТЭЦ; электропотребление; artificial neural network; short-term forecasting; own needs; thermal power station; power consumption

Полный текст:

PDF

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


© 1998 — 2019 НТФ «Энергопрогресс»


Адрес редакции:
115280, Москва, 3-й Автозаводский проезд, д. 4, корп. 1
Телефон: +7 495 234-74-21
E-mail: energetick@mail.ru, energetik@energy-journals.ru

 

Наши партнеры:

              

Выставки: