Порівняльний аналіз методів короткострокового прогнозування електричного навантаження на один крок вперед
dc.contributor.author | Зінькевич, Петро Олексійович | |
dc.contributor.author | Балюта, Сергій Миколайович | |
dc.contributor.author | Куєвда, Юлія Валеріївна | |
dc.date.accessioned | 2023-11-24T09:13:21Z | |
dc.date.available | 2023-11-24T09:13:21Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.description.abstract | Короткострокове 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.citation | Зінькевич, 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. 62-76 | uk_UA |
dc.identifier.uri | https://dspace.nuft.edu.ua/handle/123456789/41641 | |
dc.language.iso | other | uk_UA |
dc.subject | кафедра електропостачання і енергоменеджменту | uk_UA |
dc.subject | ANFIS | uk_UA |
dc.subject | ARIMA | uk_UA |
dc.subject | «наївний» прогноз | uk_UA |
dc.subject | короткострокове ПЕН | uk_UA |
dc.subject | методи прогнозування | uk_UA |
dc.subject | short-term TLF | uk_UA |
dc.subject | «Naive» forecast | uk_UA |
dc.subject | forecasting methods | uk_UA |
dc.title | Порівняльний аналіз методів короткострокового прогнозування електричного навантаження на один крок вперед | uk_UA |
dc.type | Article | uk_UA |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- 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
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 1.71 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: