ПРИКАСПИЙСКИЙ ЖУРНАЛ

УПРАВЛЕНИЕ И ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ

Нейронечеткая модель краткосрочного прогнозирования потребления электроэнергии

Читать

Аль-Гунаид Мохаммед Нейронечеткая модель краткосрочного прогнозирования потребления электроэнергии  // Прикаспийский журнал:  управление и высокие технологии. — 2013. — №2. — Стр. 47-56.

Аль-Гунаид Мохаммед - аспирант, Волгоградский государственный технический университет, 400131, Российская Федерация, г. Волгоград, пр. Ленина, 28, mohammadalgunaid@gmail.com

Исследование имеет целью разработку математической модели нечеткой нейронной сети (ННС). Представлена и обоснована структура ННС, позволяющая спрогнозировать величины потребления электроэнергии в условиях неопределенности. Рассматривается решение проблемы краткосрочного прогнозирования потребления электроэнергии с учетом нескольких сезонных паттернов в данных, календаря работ, высокой частоты сбора информации, низкой экспертной поддержки при построении моделей и необходимости интерпретируемости результатов. Приведена реализация метода, включающего последовательное применение алгоритмов формирования нечетких переменных на основе временного ряда, синтеза базы знаний, синтеза нечеткой нейронной сети на основе нечеткой базы знаний, обучения ННС. В качестве решения предлагается ННС с алгоритмом обучения. Представлены результаты вычислительных экспериментов, подтверждающие высокую эффективность предложенного решения.

Ключевые слова: краткосрочное прогнозирование,потребление электроэнергии,сезонные временные ряды,нечеткие нейронные сети,синтез базы знаний,энергосбережение,идентификация,математическая модель,ассоциативные правила,обучение ННС