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
291 KB...
07 07 2026 2:33:33
Статья в формате PDF
116 KB...
06 07 2026 9:11:53
Статья в формате PDF
350 KB...
05 07 2026 11:15:14
Статья в формате PDF
119 KB...
04 07 2026 3:26:58
Уникальность того или иного исторического события или явления определяется степенью его «вписанности» в процесс исторического развития. С этой точки зрения история Гражданской войны в России еще долгое время будет предметом жарких споров и многочисленных дискуссий как зарубежных, так и отечественных историков. Ведь, при изучении российской истории в период с 1917 по 1920 гг. сложно использовать как «военные», так и «гражданские» схемы анализа развития основных событий и процессов, они не могут дать исчерпывающего ответа на главный вопрос – почему личная безопасность человека и его выживания были главным мерилом всех ценностей российской государственности в 1917 – 1920 гг. Поэтому поиски ответов на сущностные проблемы понимания феномена Гражданской войны в России лежат в оценочных хаpaктеристиках современников революционных событий начала ХХ в., которые так или иначе связаны с определением государственной самоидентификации.
...
03 07 2026 3:49:41
Статья в формате PDF
293 KB...
02 07 2026 4:13:19
Статья в формате PDF
259 KB...
01 07 2026 20:24:25
Статья в формате PDF
118 KB...
29 06 2026 17:29:31
Статья в формате PDF
88 KB...
27 06 2026 0:14:21
Статья в формате PDF
105 KB...
26 06 2026 20:10:28
Статья в формате PDF
332 KB...
25 06 2026 16:57:18
Статья в формате PDF
86 KB...
23 06 2026 3:44:51
Статья в формате PDF
105 KB...
22 06 2026 23:17:54
Статья в формате PDF
155 KB...
20 06 2026 2:49:40
Статья в формате PDF
112 KB...
17 06 2026 16:46:25
Статья в формате PDF
262 KB...
16 06 2026 7:19:20
Статья в формате PDF
125 KB...
15 06 2026 6:28:48
Статья в формате PDF
122 KB...
14 06 2026 19:52:58
В статье излагается позиция автора о необходимости максимально ответственно относиться к своему здоровью, исходя из объективных предпосылок нашего времени.
...
13 06 2026 2:25:41
Статья в формате PDF
112 KB...
12 06 2026 13:13:56
Статья в формате PDF
129 KB...
11 06 2026 7:45:41
Статья в формате PDF
125 KB...
10 06 2026 14:23:14
Статья в формате PDF
110 KB...
09 06 2026 21:36:22
Статья в формате PDF
104 KB...
08 06 2026 6:40:19
Статья в формате PDF
97 KB...
07 06 2026 14:57:52
В статье рассматриваются теоретические и пpaктические вопросы модернизации реального сектора экономики России. Исследуются факторы и условия, доказывающие необходимость коренных преобразований в базовых отраслях общественного производства. Раскрываются особенности функционирования реального сектора экономики в рыночных условиях современной социально-экономической системы России. Показывается роль научно-технического прогресса в формировании инновационной модели воспроизводства. Обоснована необходимость проведения действенной государственной промышленной и инновационной политики с целью создания целостной и эффективной национальной инновационной системы; создания системы экономических стимулов для производителей при вовлечении в гражданско-правовой оборот результатов интеллектуальной деятельности и обеспечения государственной поддержки дальнейшего развития национальной инновационной инфраструктуры.
...
05 06 2026 17:11:36
Статья в формате PDF
266 KB...
04 06 2026 15:16:41
Статья в формате PDF
102 KB...
03 06 2026 9:26:54
Статья в формате PDF
277 KB...
02 06 2026 20:36:18
Статья в формате PDF
318 KB...
01 06 2026 8:25:28
Статья в формате PDF
263 KB...
31 05 2026 12:18:21
Проведено исследование хаpaктера образования эритроклазических костномозговых кластеров при лихорадке у лабораторных животных. Установлено, что лихорадка сопровождается увеличением клеточности костного мозга, активацией эритроклазического кластерообразования нейтрофильными миелокариоцитами и макрофагами, сопровождающегося усилением экзоцитарного лизиса эритроцитов в кластерах, то есть увеличением цитолитической активности данных миелокариоцитов.
...
30 05 2026 7:48:53
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 ::
