Рассмотрены вопросы прогнозирования электрических нагрузок ЭЭС с
использованием аппарата искусственных нейронных сетей и нечеткой
логики. Кратко изложена теория новых информационных технологий,
применяемых для построения нейросетевых моделей прогнозирования
нагрузок. Составлены 2 типа моделей оперативного краткосрочного и
долгосрочного прогнозирования нагрузки по энергосистеме в целом
реализованные на ПЭВМ, по точности прогноза, а также 2 временных
диапазона модели сбалансированного прогноза узловых нагрузок -
внутрисуточный и суточный. Приведены результаты тестирования
разработанных нейросетевых моделей на графиках нагрузки ОДУ Урала,
и в связи с этим даны рекомендации по использованию моделей в
других энергосистемах.
Книга адресована специалистам и исследователям, занимающимся вопросами оперативного управления режимами электроэнергетических систем.
Шумилова Г. П., Готман Н. Э., Старцева Т. Б., Прогнозирование электрических нагрузок при оперативном управлении электроэнергетическими системами на основе нейросетевых структур. Екатеринбург: УрО РАН, 2008, 89с.
Книга адресована специалистам и исследователям, занимающимся вопросами оперативного управления режимами электроэнергетических систем.
Шумилова Г. П., Готман Н. Э., Старцева Т. Б., Прогнозирование электрических нагрузок при оперативном управлении электроэнергетическими системами на основе нейросетевых структур. Екатеринбург: УрО РАН, 2008, 89с.