Search academic texts

Information × Registration Number 0421U103395, Candidate dissertation Status Кандидат технічних наук Date 07-09-2021 popup.evolution o Title Short-term forecasting of the electrical load of the power systems using deep learning neural network. Author Miroshnyk Volodymyr Oleksandrovych, popup.head Blinov Igor Victorovych popup.opponent Lezhnyuk Petro Demianovych popup.opponent Bardyk Evgen Ivanovych Description Об’єкт дослідження: сумарне електричне навантаження енергосистеми. Мета роботи: удосконалення методів, розроблення моделей та засобів для підвищення точності та надійності результатів короткострокового прогнозування сумарного електричного навантаження енергосистеми з суттєвою часткою енергоємних підприємств та відновлюваних джерел енергії. Методи дослідження: математична статистика, методи чисельної оптимізації, методи аналізу часових рядів, методи машинного навчання, математичне моделювання, комп’ютерне моделювання. Теоретичні та практичні результати і новизна: полягають у розробленні архітектури штучної нейронної мережі глибокого навчання застосування якої підвищує точність та стабільність короткострокового прогнозування сумарного електричного навантаження; рекомендацій щодо врахування графіків споживання електричної енергії великими виробництвами при прогнозуванні сумарного електричного навантаження енергосистеми; рекомендацій щодо підвищення якості виявлення та заміни аномальних даних в часових рядах електричного навантаження; рекомендацій щодо підвищення точності та стабільності короткострокового прогнозування обсягів відпуску електричної енергії електростанціями з ВДЕ з застосуванням розробленої штучної нейронної мережі глибокого навчання. Предмет і ступінь впровадження: результати роботи впроваджено у вигляді аналітичних довідок щодо вдосконалення методів прогнозування обсягів відпуску електричної енергії виробниками з ВДЕ для ДП «Енергоринок» та ДП «Гарантований покупець», а також у вигляді рекомендації щодо вдосконалення методики розрахунку похибки прогнозування обсягів відпуску електричної енергії виробниками з ВДЕ для Міністерства енергетики та захисту довкілля України. Також результати роботи використано в навчальному процесі під час викладання дисциплін з підготовки магістрів наукового та професійного спрямування за спеціальностями 144 «Теплоенергетика» та 141 «Електроенергетика, електротехніка та електромеханіка» в Інституті енергозбереження та енергоменеджменту НТУУ «КПІ ім. І. Сікорського». Ефективність впровадження: отримано значний техніко-економічний ефект, що полягає в підвищенні надійності роботи енергосистеми та зниженні вартості небалансів учасників оптового ринку електричної енергії. Сфера використання: електроенергетичні системи. Registration Date 2021-09-21 popup.nrat_date 2021-09-21 Close