Порівняльний аналіз методів короткострокового прогнозування електричного навантаження на один крок вперед

dc.contributor.authorЗінькевич, Петро Олексійович
dc.contributor.authorБалюта, Сергій Миколайович
dc.contributor.authorКуєвда, Юлія Валеріївна
dc.date.accessioned2023-11-24T09:13:21Z
dc.date.available2023-11-24T09:13:21Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractКороткострокове прогнозування електричного навантаження (ПЕН) проми-слових підприємств і цивільних об’єктів є важливим та складним науковим зав-данням, оскільки дає змогу реалізувати функції керування електроспоживанням і забезпечити енергоефективні режими функціонування систем електрозабезпе-чення цих та цивільних об’єктів. У статті досліджено математичні моделі на основі статистичних мето-дів і методів штучного інтелекту для прогнозування електричного навантаження (ПЕН) промислових підприємств на один крок вперед. Опрацювання літератури показало, що найбільш ефективні та поширені методи короткострокового ПЕН на один крок вперед такі: авторегресивна інтегрована модель ковзного се-реднього (ARIMA), «наївний» прогноз та адаптивна система нейро-нечіткого висновку (ANFIS). З метою вибору методу ПЕН, який забезпечить вирішення задач керування електроспоживанням та електропостачанням, були проведе-ні розрахункові дослідження вказаних методів ПЕН. При прогнозуванні з викори-станням ANFIS враховувалися такі зовнішні факторі: фактор дня (якщо будній день, то 1, якщо вихідний, то 0), час доби, день тижня. Об’єктом дослідження є методи ПЕН, які проводилися на основі виміряних даних електричного навантаження промислового підприємства з виготовлен-ням пластмасових виробів. Вимірювання проводилися щоденно з 11 січня 2015 ро-ку по 11 червня 2015 року (з урахуванням святкових і вихідних днів) кожні пів години (відповідно, 48 вимірювань на добу). Для оцінки якості моделей прогнозу-вання використовувалася стандартна величина: середньоквадратична похибка (RMSE). Розрахункові дослідження виконані у програмному середовищі MATLAB 2020b, з набором інструментів: Fuzzy Logic Toolbox та Econometrics Toolbox. З використанням методів ARIMA, «наївного» прогнозу та адаптивної систе-ми ANFIS розроблені моделі ПЕН на один крок вперед. Результати розрахункових досліджень показали, що прогнозування з використанням моделі ARIMA (2,1,2) забезпечує найменшу похибку RMSE на рівні 0,0317 і 0,0354 відповідно для нав-чальної й тестової вибірки. В подальших дослідженнях планується розробка моделей багатокрокового прогнозування електричного навантаження.uk_UA
dc.identifier.citationЗінькевич, П. О. Порівняльний аналіз методів короткострокового прогнозування електричного навантаження на один крок вперед / П. О. Зінькевич, С. М. Балюта, Ю. В. Куєвда // Наукові праці НУХТ. – 2021. – Т. 27, №3. – С. 62-76uk_UA
dc.identifier.urihttps://dspace.nuft.edu.ua/handle/123456789/41641
dc.language.isootheruk_UA
dc.subjectкафедра електропостачання і енергоменеджментуuk_UA
dc.subjectANFISuk_UA
dc.subjectARIMAuk_UA
dc.subject«наївний» прогнозuk_UA
dc.subjectкороткострокове ПЕНuk_UA
dc.subjectметоди прогнозуванняuk_UA
dc.subjectshort-term TLFuk_UA
dc.subject«Naive» forecastuk_UA
dc.subjectforecasting methodsuk_UA
dc.titleПорівняльний аналіз методів короткострокового прогнозування електричного навантаження на один крок впередuk_UA
dc.typeArticleuk_UA

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
Порівняльний аналіз методів короткострокового прогнозування електричного навантаження на один крок вперед.pdf
Розмір:
698.6 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
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:

Зібрання