КРАТКОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ

Авторы
Файлы

Южанников А.Ю. Антоненков Д.В. Статья в формате PDF 139 KB

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.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЗАВИСИМОСТИ ПРОРАСТАНИЯ СЕМЯН ОТ СТЕПЕНИ НАБУХАНИЯ

Статья в формате PDF 291 KB...

26 03 2026 5:11:30

ПОДХОДЫ К ПРОЦЕССУ ОБУЧЕНИЯ ХИМИИ НА НЕХИМИЧЕКСИХ СПЕЦИАЛЬНОСТЯХ

Статья в формате PDF 103 KB...

25 03 2026 15:45:28

Исследование работы конденсатоотводчиков различных типов в промышленных условиях

Статья в формате PDF 111 KB...

24 03 2026 6:12:24

Интеграция новых технологий в образовательное прострaнcтво ТывГУ

Статья в формате PDF 117 KB...

23 03 2026 20:22:34

ПЕРСОНАЛ БАНКА КАК ВАЖНЕЙШИЙ ЕГО КАПИТАЛ

Статья в формате PDF 118 KB...

22 03 2026 17:31:47

ИЗУЧЕНИЕ АДСОРБЦИИ СИНТАНОЛА ДС-10 НА ПОВЕРХНОСТИ РАСШИРЕННОГО ГРАФИТА

Статья в формате PDF 95 KB...

21 03 2026 13:13:53

ПСИХОЛОГИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ ЛИЧНОСТИ БОЛЬНЫХ С НЕСПЕЦИФИЧЕСКИМИ БОЛЯМИ В ЖИВОТЕ

Статья в формате PDF 125 KB...

20 03 2026 19:13:36

РЕАКЦИИ 3-АРИЛМЕТИЛЕН-3H-ПИРРОЛ-2-ОНОВ С С-НУКЛЕОФИЛАМИ

Статья в формате PDF 100 KB...

19 03 2026 12:35:47

БИОХИМИЧЕСКАЯ ДЕГРАДАЦИЯ АЛИФАТИЧЕСКИХ И АРОМАТИЧЕСКИХ АМИНОВ

Статья в формате PDF 97 KB...

18 03 2026 5:45:11

ФУНКЦИИ И МОДЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ УСЛУГ САНАТОРНО-РЕАКРЕАЦИОННОЙ ОТРАСЛИ КУРОРТНЫХ РЕГИОНОВ ЮГА РОССИИ

Статья в формате PDF 123 KB...

17 03 2026 22:47:48

МНОГООБРАЗИЕ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ФОРМ ТУБЕРКУЛЕЗА ГОРТАНИ

Статья в формате PDF 196 KB...

16 03 2026 3:11:54

Результаты изучения влияния агрометеорологических условий Краснодарского края на заболеваемость озимой пшеницы фузариозами в первой половине 90-х гг.

Статья в формате PDF 115 KB...

15 03 2026 16:24:55

К ВОПРОСУ О РАЦИОНАЛИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ МУНИЦИПАЛЬНЫМ БОЛЬНИЧНО-ПОЛИКЛИНИЧЕСКИМ КОМПЛЕКСОМ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ МАРКЕТИНГОВОГО АНАЛИЗА И ПРОГНОСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ЕГО ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Статья в формате PDF 133 KB...

14 03 2026 0:48:18

ВНЕСЕНИЕ СО2 ЭКСТРАКТА РОЗМАРИНА В ХЛЕБ

Статья в формате PDF 253 KB...

13 03 2026 10:34:38

ПСИХОЛОГИЯ И ПЕДАГОГИКА (учебное пособие)

Статья в формате PDF 107 KB...

12 03 2026 0:32:13

ГЕЛИОКЛИМАТОЛОГИЯ: ВНЕЗЕМНЫЕ ИСТОЧНИКИ ЗЕМНОГО КЛИМАТА

Проведен анализ поведения 380-летних изменений солнечной активности, температуры, осадков, солнечной радиации, штормистости и СО2. Обнаружена тенденция совпадения всех процессов на ветви роста 400-летних изменений. Показано, что основным фактором климатических изменений на Земле является солнечная активность. Для дальнейших сценариев существования человечества в обозримой перспективе, уже не так важно, что лежит в основе глобального повышения температуры, CO2, осадков … Теперь важно искать пути, как снизить риски глобальных климатических изменений на природу, биосферу и экономику. Важно также оценить факторы положительные экономического развития мирового сообщества в целом и России, в частности, вызванные этими изменениями. Показано, что своевременное отслеживание и прогнозирование изменения активности Солнца и вызванных ею земных явлений позволяют снижать экономические риски и выpaбатывать оптимальную стратегию для предотвращения природных катастроф. ...