Категориальное прогнозирование связного энергопотребления в коммунально-бытовом секторе
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2009.20397Keywords:
prognostication, domestic electro-consumption, neuron networksAbstract
The task of increase of prediction precision of daily domestic power consumption alteration sign and range is considered. It is suggested to pass from the task of regression to the task of classification . The optimum set of categories is determined. The categorical power consumption predictor based on cascade correlation neural network synthesized.
References
- Меламед А. Современные методы анализа и прогнозирования режимов электропотребления в электроэнергетических системах / А. М. Меламед // В кн.: Прогнозирование и управление электропотреблением в электроэнергетических системах. Сер. «Энергетические системы и их автоматизация» (Итоги науки и техники) / А. М. Меламед – М.: ВИНИТИ, 1988. – Т.4. – С.4–111.
- Бэнн Д. В., Сравнительные модели прогнозирования электрической нагрузки / Д. В. Бэнн, Е. Д. Фармер. – М.: Энергоатомиздат., 1987. – 200 с.
- Вороненко Д. В. Опыт синтеза и применения предикторов на базе искусственных нейронных сетей для прогнозирования спроса на электроэнергию в бытовом секторе / Д. В. Вороненко, Г. К. Вороновский // Информационные технологии в энергетике : труды 3-й научно-практической конференции, 2004 г.– Киев, ИПМЭ, 2004. –– С.45–51.
- Автоматизация диспетчерского управления в электроэнергетике / [Баринов В. А., Гамм А. З. и др.] – М.: МЭИ, 2000. – 648 с.
- Вороновский Г.К. Усовершенствование практики оперативного управления крупными теплофикационными системами в новых экономических условиях / Геннадій Кирилович Вороновський. – Х.: Изд-во «Харьков», 2002. – 240с.
- Использование каскадных нейросетей Фалмана для прогнозирования связного потребления электричества и тепла / Д. В. Вороненко // Вісник Національного технічного університету “Харківський політехнічний інститут”. Збірник наукових праць. Тематичний збірник наукових праць “Проблеми автоматизованого електроприводу Теорія і практика”, – Харків: НТУ”ХПІ”, 2004 – Т. 1, №43. – С. 93–97.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2014 Дмитрий Иванович Вороненко, Константин Владимирович Махотило
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
The consolidation and conditions for the transfer of copyright (identification of authorship) is carried out in the License Agreement. In particular, the authors reserve the right to the authorship of their manuscript and transfer the first publication of this work to the journal under the terms of the Creative Commons CC BY license. At the same time, they have the right to conclude on their own additional agreements concerning the non-exclusive distribution of the work in the form in which it was published by this journal, but provided that the link to the first publication of the article in this journal is preserved.
A license agreement is a document in which the author warrants that he/she owns all copyright for the work (manuscript, article, etc.).
The authors, signing the License Agreement with TECHNOLOGY CENTER PC, have all rights to the further use of their work, provided that they link to our edition in which the work was published.
According to the terms of the License Agreement, the Publisher TECHNOLOGY CENTER PC does not take away your copyrights and receives permission from the authors to use and dissemination of the publication through the world's scientific resources (own electronic resources, scientometric databases, repositories, libraries, etc.).
In the absence of a signed License Agreement or in the absence of this agreement of identifiers allowing to identify the identity of the author, the editors have no right to work with the manuscript.
It is important to remember that there is another type of agreement between authors and publishers – when copyright is transferred from the authors to the publisher. In this case, the authors lose ownership of their work and may not use it in any way.
