Открытый доступ Открытый доступ  Ограниченный доступ 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 – 2023 НТФ «Энергопрогресс»


Адрес редакции:
129090, г. Москва, ул. Щепкина, д. 8
Телефон: +7 495 234-74-21
E-mail: energetick@mail.ru, energetik@energy-journals.ru

 

Наши партнеры

                

Выставки: