Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0405U004507, Кандидатська дисертація На здобуття к.т.н. Дата захисту 09-11-2005 Статус Запланована Назва роботи Короткотермінове прогнозування процесів споживання електричної енергії на основі нейронних мереж з неітераційним навчанням Здобувач Павлюк Олена Миколаївна, Керівник Ткаченко Роман Олексійович Опонент Сеньківський Всеволод Миколайович Опонент Олексів Богдан Ярославович Опис 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 Дата реєстрації 2005-11-09 Додано в НРАТ 2020-04-04 Закрити