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

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.