По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 621.31

К задаче моделирования прогноза электропотребления с использованием элементов искусственного интеллекта

Павлюков В. С. Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск
Павлюков С. В. Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск

В работе предлагается для решения задачи прогнозирования с целью совершенствования технологии управления процессами электропотребления такой подход к моделированию функций времени; он направлен на устранение недостатков, связанных с применением традиционных и громоздких моделей в виде рядов Эйлера-Фурье, Вольтера, факторного моделирования, вероятностных моделей стационарного Марковского процесса, метода Сааренда и др.

Литература:

1. Хайкин С. Нейронные сети: Полный курс. – М.: ИД Вильямс, 2006.

2. Фомин Н.И., Павлюков В.С. Метод определения потерь электроэнергии в питающей сети для задачи комплексной оптимизации схем распределительных электрических сетей // Электробезопасность. – 1999. – № 3–4.

3. Павлюков В.С., Павлюков С.В. Моделирование потоков электроэнергии с учетом индивидуализации распределения по ветвям питающей сети на основе технологии искусственных нейронных сетей // Электротехнологии, электропривод, электрооборудование предприятий: Тр. Всероссийской научно-технической конференции. – Уфа: УГНТУ, 2007. Т. 1.

Разработка математических моделей систем управления электротехнологическими объектами в современных условиях должна основываться на развитии и применении новых методологий. Главное значение при разработке современных подходов – требование точности моделирования процессов управления электротехническими коммуникациями и объектами. Таким требованиям отвечает в условиях бережного электропотребления применение элементов искусственного интеллекта в развитии теории управления, основанной на прогнозировании временных функций. Моделирование процессов на их основе является универсальным и актуальным подходом, что позволит принимать правильные и обоснованные решения при управлении электротехническими системами в области энергосберегающих технологий и при прогнозе оптимального распределения нагрузок.

Исходя из указанной задачи в работе решены следующие вопросы:

• определен набор исходных данных для функций времени в зависимости от интервала их прогнозирования;

• исследовано влияние функций активации для анализа точности работы нейросети как элемента искусственного интеллекта;

• разработан подход к прогнозированию функций времени, учитывающих технологические процессы, с использованием математического аппарата искусственных нейронных сетей.

Современное развитие некоторых новых разделов математики и постоянное прогрессирование технологий вычислительной техники позволяют развивать сложные и важные задачи управления и эксплуатации электротехнологическими объектами. Одной из таких задач является прогноз изменения функций времени, используемых в системах управления технологическими процессами. Эффективность решения задачи будет зависеть от значимости информационного обеспечения и дифференцируемых промежутков времени, которые могут измеряться в разрезе суток, часов и еще меньших отрезков времени. Наборы исходных переменных представляют предметную область, которая в общем случае состоит из числовых и символьных данных. Входные переменные отражают технологические и метеорологические процессы.

Для Цитирования:
Павлюков В. С., Павлюков С. В., К задаче моделирования прогноза электропотребления с использованием элементов искусственного интеллекта. Главный энергетик. 2016;11.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: