Trend and decomposition approches for electricity consumption processes forecasting

Authors

  • Виталий Николаевич Щелкалин Харьковский национальный университет радиоэлектроники пр. Ленина, 14, г. Харьков, Украина, 61166, Ukraine
  • Андрей Дмитриевич Тевяшев Харьковский национальный университет радиоэлектроники пр. Ленина, 14, г. Харьков, Украина, 61166, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2011.1207

Keywords:

«Сaterpillar»-SSA method, Box-Jenkins method, ARIMA model, decomposition forecasting method

Abstract

The modern methods of electricity consumption processes forecasting  are considered in this papper. Basis of methods consists in forecast and exogenous time series decomposition on determined and remaining components, in further joint use them to forecasting, increasing the accuracy and stability of the models and taking into account the complex latent relationship of processes

Author Biographies

Виталий Николаевич Щелкалин, Харьковский национальный университет радиоэлектроники пр. Ленина, 14, г. Харьков, Украина, 61166

Инженер 1-й категории

Кафедра прикладной математики

Андрей Дмитриевич Тевяшев, Харьковский национальный университет радиоэлектроники пр. Ленина, 14, г. Харьков, Украина, 61166

Доктор технических наук, профессор

Заведующий кафедрой прикладной математики

References

  1. Евдокимов, А. Г. Оперативное управление потокораспределением в инженерных сетях [Текст] / А. Г. Евдокимов, А._Д. Тевяшев. – Х. : Вища школа, 1980. – 144 с.
  2. Бэнн, Д. В. Сравнительные модели прогнозирования электрической нагрузки [Текст] / Бэнн Д.В., Фармер Е.Д. Пер. с англ. – М. : Энергоатомиздат, 1987. – 200 с.
  3. Седов, А. В. Моделирование объектов с дискретно-распределёнными параметрами: декомпозиионный подход [Текст] / А. В. Седов. – М. : Наука, 2010. – 438 с.
  4. Голяндина, Н. Э. Метод «Гусеница»-SSA: прогноз временных рядов [Текст] / Н. Э. Голяндина. Учеб. пособие. – СПб., 2004. – 52 с.
  5. Тевяшев, А. Д. Системный анализ и управление большими системами энергетики [Текст] / А. Д. Тевяшев. – Х.: 2009. – 507 с.
  6. Методика построения комбинированных математических моделей для описания и прогнозирования широкого класса физиологических и психофизиологических процессов [Текст] : сборник трудов первой Международной научно-практической конференции “Высокие технологии, фундаментальные и прикладные исследования в физиологии и медицине”, 23 – 26 апреля 2010 г. Санкт-Петербург, Россия / под ред. А.П. Кудинова, Б. В. Крылова – СПб. : Изд-во Политехн. ун-та, 2010. – С. 457 – 464.
  7. Цифровое моделирование радиосигналов комбинированными нелинейными моделями, основанными на моделях метода «Гусеница»-SSA и сезонной АРССЭ [Текст] : труды 13-й Международной конференции «Цифровая обработка сигналов и её применение – DSPA-2011», 30 марта – 2 апреля 2011 г. Москва – С. 165 – 168.
  8. Клионский Д. М, Декомпозиция на эмпирические моды с параболической интерполяцией огибающих в задачах очистки сигналов от шума [Текст] : труды 13-й Международной конференции «Цифровая обработка сигналов и её применение – DSPA-2011», 30 марта – 2 апреля 2011 г. – С. 120 – 122.
  9. Метод «Гусеница»-SSA – АРПСС – СПОАРУГ и модель АРСПСС – СПОАРУГ для анализа и прогнозирования финансово-экономических временных рядов : сборник трудов второй Международной научно-методической конференции “Математические методы, модели и информационные технологии в экономике”, 4 – 6 мая 2011 г. Черновцы. – С. 306 – 308.
  10. Щелкалин В. Н. От идей методов «Гусеница»-SSA и Бокса-Дженкинса до декомпозиционного метода прогнозирования и декомпозиционной ИНС [Текст] / В. Н. Щелкалин // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. – 2011. - № 4/4 (52). – C. 59 – 69.
  11. «Автоматизированная система анализа и оперативного прогнозирования процессов потребления целевых продуктов в жилищно-коммунальном хозяйстве» [Текст] : Международный конкурс инновационных проектов “Харьковские инициативы”. – Харьков, 2010.
  12. Метод «Гусеница» - АРПССЭ – GARCH и декомпозиционный метод прогнозирования процессов потребления электоэнергии [Текст] : сборник трудов Международного научного семинара им. Ю.Н.Руденко “Методические вопросы исследования надежности больших систем энергетики”, 05 – 11 сентября 2011 г. Ивановская область, Решма, 2011.

How to Cite

Щелкалин, В. Н., & Тевяшев, А. Д. (2011). Trend and decomposition approches for electricity consumption processes forecasting. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(4(53), 30–37. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2011.1207

Issue

Section

Mathematics and Cybernetics - applied aspects