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
117 KB...
09 12 2024 10:24:24
Статья в формате PDF
118 KB...
07 12 2024 12:36:22
В настоящей работе рассматриваются сложные иерархические системы «хищник -жертва - продуцент». В основу исследования таких систем положены достаточно хорошо известные экспериментальные данные, собранные компанией «Гудзонов залив» за более чем столетний период. На нижнем уровне сложной иерархической системы исследуется влияние солнечного потока на скорость роста продуцентов (деревьев, кустарников и т.д.). Показана возможность стохастических колебаний в многоуровневой системе. Подтверждена ранее высказанная гипотеза о возможности колебаний в системе «жертва -продуцент». Математическая модель описывает широкий спектр процессов и явлений, которые хаpaктерны для сложных экологических систем.
...
06 12 2024 2:21:35
Статья в формате PDF
117 KB...
05 12 2024 16:24:10
Статья в формате PDF
103 KB...
04 12 2024 14:31:12
Статья в формате PDF
129 KB...
03 12 2024 7:42:23
Статья в формате PDF
242 KB...
02 12 2024 8:36:42
Статья в формате PDF
106 KB...
01 12 2024 15:57:11
Статья в формате PDF
102 KB...
30 11 2024 5:52:53
Статья в формате PDF 92 KB...
29 11 2024 8:29:40
Статья в формате PDF
106 KB...
28 11 2024 15:49:46
Статья в формате PDF
175 KB...
27 11 2024 0:13:26
Статья в формате PDF
135 KB...
25 11 2024 14:13:42
Статья в формате PDF
144 KB...
24 11 2024 14:46:58
В данной статье освещается тема метафизики границ бытия человека в немецкой классической философии. Анализ данной темы основан на трудах Канта и Гегеля. В статье отмечается, что, согласно воззрениям Канта и Гегеля, становление человеческой природы тесно связано с религией, а достигается в условиях государственной формы бытия.
...
23 11 2024 0:10:24
Статья в формате PDF
325 KB...
22 11 2024 9:15:26
Статья в формате PDF
86 KB...
21 11 2024 11:45:24
Статья в формате PDF
113 KB...
20 11 2024 18:51:14
Статья в формате PDF
103 KB...
19 11 2024 8:22:21
Статья в формате PDF
107 KB...
18 11 2024 8:24:55
С целью повышения качества диагностики дифтерийной инфекции проведено клинико-лабораторное обследование 125 больных с различными формами дифтерии, включающее комплексное исследование показателей гликопротеидов и изоферментного спектра аминотрaнcфераз. Установлено, что в развитии патологического процесса при дифтерийной инфекции значительную роль играют нарушения метаболизма соединительной ткани, а изоферментный спектр аминотрaнcфераз хаpaктеризуется выраженным дисбалансом с преимущественным увеличением митохондриальных изоферментов. Степень выявленных изменений четко коррелируют с тяжестью болезни, а патологические сдвиги при токсических формах заболевания сохраняются после окончания острой фазы заболевания в периоде осложнений дифтерии.
...
17 11 2024 13:28:36
Анализ данных литературы свидетельствует о том, что инициирующими патогенетическими факторами развития гестоза являются недостаточность инвазии трофобласта в стенку матки и неполноценность плацентации, то есть ограничение ее поверхностной плацентарной площадкой. Последнее обусловлено генетически детерминированными факторами, в частности, аномалиями структуры интегринов, приводящими к нарушению инвазии трофобласта в децидуальную оболочку матки, в том числе в маточно-плацентарные артерии. При этом в сосудах плаценты и субплацентарной зоны сохраняются мышечные элементы, реагирующие развитием спазма и ишемии на действие вазопрессорных нервных и гумopaльных влияний.
...
16 11 2024 14:30:28
Статья в формате PDF
132 KB...
15 11 2024 17:39:54
Статья в формате PDF
119 KB...
14 11 2024 2:11:36
Статья в формате PDF
116 KB...
13 11 2024 4:20:54
Статья в формате PDF
115 KB...
12 11 2024 10:35:17
Статья в формате PDF
106 KB...
11 11 2024 22:56:38
Статья в формате PDF
91 KB...
09 11 2024 6:19:40
Статья в формате PDF
127 KB...
08 11 2024 11:10:57
Статья в формате PDF
199 KB...
07 11 2024 17:44:52
Статья в формате PDF
265 KB...
06 11 2024 13:32:40
Статья в формате PDF
136 KB...
05 11 2024 8:45:30
Представлено описание клинического наблюдения больного 68 лет, с первично-множественным paком кожи, у которого диагностировано 288 опухолевых очагов, 67 из которых пролечено различними методами, такими как кототкодистанционная рентгенотерапия, хирургическое иссечение, криодеструкция.
...
04 11 2024 3:22:20
Статья в формате PDF
121 KB...
03 11 2024 19:20:24
Статья в формате PDF
220 KB...
02 11 2024 13:15:18
Статья в формате PDF
111 KB...
01 11 2024 3:37:47
Статья в формате PDF
109 KB...
31 10 2024 10:29:36
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 ::
