КРАТКОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ
В современных условиях вопросы краткосрочного прогнозирования электропотрeбления промышленных предприятий играют важную роль. В данной статье рассматривается краткосрочный прогноз электропотрeбления с помощью адаптивной нечеткой нейронной сети на примере Н-го угольного разреза.
Данные об электропотрeблении хранятся в базе данных оперативно-информационного комплекса (ОИК) и их можно рассматривать как временной ряд. Существует множество методов прогнозирования временных рядов: AR, MA, ARMA, ARIMA-модели, метод сезонных кривых, нейронные сети, гибридные системы прогнозирования, которые используют методы нейронных сетей, генетического алгоритма и нечеткой логики.
В качестве исходных данных взята информация о часовом электропотрeблении угольного разреза "Н-й". Моделирование системы проведем с помощью Fuzzy Logic Toolbox в системе MatLab.
База знаний такой системы содержит нечетких правила типа Такаги-Сугено:
Правило 1: Если x1 есть L1,x2 есть L2 и x3 есть L3, тогда z есть H;
Правило 2: Если x1 есть H1,x2 есть H2 и x3 есть L3, тогда z есть M;
Правило 3: Если x1 есть H1,x2 есть H2 и x3 есть H3, тогда z есть S;
где x1,x2,x3 - входные переменные, z - выход системы, L1,L2,L3,H1,H2,H3,H,M,S - некоторые нечеткие множества с функциями принадлежности сигмовидного типа (для упрощения записи последующих выкладок функции принадлежности в данном случае обозначены так же, как и соответствующие нечеткие множества):
Для определения выходной переменной используется следующий алгоритм вывода:
1) подсчитывается значения истинности предпосылок для каждого правила:
α1 = L1(a1) ^ L2(a2) ^ L3(a3),
α2 = H1(a1) ^ H2(a2) ^ L3(a3),
α3 = H1(a1) ^ H2(a2) ^ H3(a3),
где a1,a2,a3 - текущие значения входов системы;
2) для каждого правила определяются частные выходы:
3) находиться общий выход системы:
Сеть с подобной архитектурой в англоязычной литературе получили название ANFIS (Adaptive-Neuro-Fuzzy Inference System, то есть адаптивная нечеткая нейронная система вывода)
Корректирование параметров системы здесь производиться либо в соответствие с наиболее распространенным для нейронных сетей алгоритмов обратного распространения ошибки (back propagation), либо комбинированным методом, специально разработанным для гибридных сетей.
Для данного прогнозирования, значения временного ряда хранятся в файле nur.xls в директории C:MATLABR2006awork. Это - файл таблицы Excel, первый столбец содержит значения дискретного времени (t=0,1,...,1200), а второй - значения электропотрeбления угольного разреза кВт·ч (временной ряд).
Для прогнозирования значения временного ряда в данном случае использовали стандартный подход: прогнозированное в текущий момент времени t значение ряда для момента времени (t+6) определяется четырьмя предшествующими значениями ряда в моменты x(t-18),x(t-12),x(t-6),x(t). Особенностью здесь является то, что причинно-следственная связь между предшествующими, текущими и будущим значениями устанавливается с помощью системы нечеткого вывода типа ANFIS, при этом конкретные хаpaктеристики системы определяются по имеющимся экспериментальным данным.
Для формирования матрицы использовалось по 500 значений ряда, соответствующие временные отметкам от 118 до 1117.
В результате проведенного исследования по применению гибридной сети ANFIS для краткосрочного прогнозирования электропотрeбления, основанного на построении аппроксимирующих моделей в виде адаптивной нечеткой нейронной сети, обучаемой на выборках реальных данных ОИК по электропотрeблению угольного разреза Н-й на уровне предприятия за прошлые периоды, установлено, что фактическое электропотрeбление в целом совпадает с расчетными (прогнозируемыми) значениями.
Статья в формате PDF
257 KB...
07 11 2026 15:59:47
Статья в формате PDF
225 KB...
06 11 2026 19:19:29
Статья в формате PDF
115 KB...
05 11 2026 6:46:38
Статья в формате PDF
113 KB...
03 11 2026 3:29:51
Статья в формате PDF
267 KB...
02 11 2026 16:23:19
Статья в формате PDF
122 KB...
01 11 2026 22:41:16
Статья в формате PDF
104 KB...
31 10 2026 12:24:18
Статья в формате PDF
120 KB...
30 10 2026 23:18:10
Статья в формате PDF
110 KB...
28 10 2026 11:46:26
Статья в формате PDF
102 KB...
27 10 2026 6:35:16
Статья в формате PDF
107 KB...
26 10 2026 19:33:51
Статья в формате PDF
316 KB...
25 10 2026 12:30:34
Статья в формате PDF
184 KB...
24 10 2026 3:14:10
Статья в формате PDF
98 KB...
23 10 2026 19:45:51
Статья в формате PDF
140 KB...
22 10 2026 7:21:54
Статья в формате PDF
131 KB...
21 10 2026 3:23:58
Проведено исследование ведущих показателей метаболизма порфиринов и железа в сопоставлении с функциональным состоянием печени у 100 больных с гемохроматозом (ГХ), в динамике. Дана объективная оценка их роли в своевременной и правильной постановке вторичной печеночной порфирии на ранних этапах развития патологического процесса. Порфириновый обмен при наследственном гемохроматозе (НГХ) хаpaктеризуется глубоко нарушенными и нестабильными показателями, затрагивающими все этапы синтеза гема гемоглобина (Hb). У больных с НГХ и с сопутствующими поздней кожной порфирией (ПКП) и инфекционными вирусными гепатитами В и С, независимо от типа мутации гена HFE (С289Y или H63D) изменения в обмене железа коррелируют с нарушенным синтезом аминолевулиновой кислоты (АЛК) и порфобилиногена (ПБГ). У больных диагностическую ценность в определении функционального состояния печени наряду с трaнcаминазами представляет исследование экскреции копропорфирина (КП) с мочой. Выявленные изменения в порфириновом обмене при гомозиготной форме НГХ носят постоянный, часто необратимый хаpaктер, ухудшая прогноз заболевания.
...
20 10 2026 22:15:38
Статья в формате PDF
149 KB...
19 10 2026 22:25:12
Статья в формате PDF
105 KB...
18 10 2026 19:38:38
Статья в формате PDF
286 KB...
17 10 2026 19:29:13
Статья в формате PDF
129 KB...
16 10 2026 20:58:40
Статья в формате PDF
303 KB...
15 10 2026 12:11:36
В статье рассмотрено техническое решение инженерной экологии, которое может быть использовано при мониторинге качества проб речной воды тестированием роста корней определенных видов тестовых растений.
...
14 10 2026 12:53:17
Статья в формате PDF
123 KB...
13 10 2026 7:44:32
Предложено устранять внутриутробную гипоксию и асфиксию плода путем искусственной вентиляции его легких дыхательным газом. Для искусственного дыхания внутриутробного плода разработано специальное устройство, названное внутриматочным аквалангом. Внутриматочный акваланг включает аппарат искусственной вентиляции легких и дыхательный контур со специальной раскладной (раздувной) дыхательной маской, надеваемой внутри матки на голову плода наподобие сетчатого шлема. Разработана контролируемая с помощью УЗИ технология введения маски внутрь матки через естественное отверстие в шейке матки, технология одевания дыхательной маски на голову внутриутробного плода при головном его предлежании и технология вентилирования легких внутриутробного плода дыхательным газом.
...
12 10 2026 17:19:27
Статья в формате PDF
115 KB...
11 10 2026 20:45:41
Статья в формате PDF
174 KB...
10 10 2026 14:59:35
Статья в формате PDF
140 KB...
09 10 2026 9:49:23
Статья в формате PDF
102 KB...
08 10 2026 14:29:55
Статья в формате PDF
392 KB...
06 10 2026 12:21:59
Статья в формате PDF
118 KB...
05 10 2026 3:44:51
Статья в формате PDF
292 KB...
03 10 2026 4:51:56
Статья в формате PDF
100 KB...
02 10 2026 9:31:15
Статья в формате PDF
119 KB...
01 10 2026 8:36:32
Статья в формате PDF
430 KB...
29 09 2026 13:44:36
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::
