Search academic texts

Information × Registration Number 0405U004507, Candidate dissertation Status к.т.н. Date 09-11-2005 popup.evolution o Title Short-range forecast processes consumption of electric energy on the basis of neural networks with not iterative training Author Pavlyuk Olena Mykolaivna, popup.head Tkachenko Roman Oleksiyovych popup.opponent Сеньківський Всеволод Миколайович popup.opponent Олексів Богдан Ярославович Description Дисертація присвячена вдосконаленню та розвитку методик системного аналізу процесів прогнозування споживання електричної енергії, заданих неповними, спотвореними та частково суперечливими даними. Вдосконалено та експериментально досліджено методику попередньої обробки вхідної інформації, яка виявляє й усуває 90-98% втрачених і частково суперечливих даних, а також додатково створює умови для здійснення прогнозу статистичними і нейромережними методами прогнозування із вищою точністю. Застосовано і обґрунтовано метод „околу точки” на основі принципу "найближчого сусіда", який забезпечує розширення вимірності простору вхідних даних у два рази, що покращує якість коротко- та середньотермінового нейромережного прогнозу на 2-3%. Розроблено метод побудови та застосування нейромережних інформаційних моделей на основі принципу „k найближчих сусідів” для нейромоделі типу „функціонал на множині табличних функцій”. В цій нейромоделі штучно розширено простір реалізацій в N раз (NєR), що забезпечило покращення точності прогнозу на 2-5% і одночасно дозволило здійснити кластеризацію вхідних даних. Вдосконалено архітектуру прогнозуючої штучної нейронної мережі типу „функціонал на множині табличних функцій” з розширенням кількості входів на основі фазифікації вхідних даних, що дозволило використовувати скорочені навчальні вибірки в темпі їх надходження і підвищило точність коротко- та середньотермінових прогнозів на 2-4%. Адаптовано методику системного аналізу побудови ІАС до задач прогнозу споживання ЕЕ на основі застосування нейромережних засобів моделювання та прогнозування, що дозволило підвищити точність короткотермінового нейромережного прогнозу на 30-50%, середньотермінового на 20-30%, та дозволяє ефективно використовувати її в задачах “реального часу”. Створено програмну ІАС “Прогноз” і застосовано її в енергопостачальній компанії ВАТ „Львівобленерго”, що забезпечило підвищення точності управлінських рішень диспетчера за рахунок можливості опрацювання і представлення прогнозів споживання ЕЕ в режимі реального часу Registration Date 2005-11-09 popup.nrat_date 2020-04-04 Close