Нейросетевые модели оценки и планирования потерь электроэнергии в электроэнергетических системах

ВВЕДЕНИЕ
1. ОСОБЕННОСТИ ЗАДАЧ И МЕТОДОВ РАСЧЕТА И ПЛАНИРОВАНИЯ ПОТЕРЬ МОЩНОСТИ И ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ В ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЕТЯХ
1.1. Задача планирования потерь мощности и электроэнергии в электрических сетях энергосистемы
1.2. Применение искусственных нейронных сетей в электроэнергетических задачах
1.3. Актуальность проблемы прогнозирования и планирования потерь электроэнергии в электрических сетях на рынках электроэнергии
1.4. Анализ состояния вопросов расчета, нормирования, прогнозирования потерь мощности и электроэнергии в электрических сетях
1.5. Выводы и постановка задач исследования
2. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ПОТЕРЬ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ В ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЕТЯХ ЭНЕРГОСИСТЕМЫ
2.1. Постановка задачи
2.2. Существующие методы расчета потерь электроэнергии
2.2.1. Детерминированные расчеты потерь электроэнергии
2.2.2. Вероятностностатистические расчеты потерь электроэнергии
2.3. Обоснование применения искусственных нейронных сетей в задачах анализа, планирования, нормирования потерь мощности и электроэнергии в электрических сетях энергосистемы
2.4. Общие положения искусственных нейронных сетей
2.5. Выводы
ИССЛЕДОВАНИЕ ПРИМЕНЕНИЯ НЕЙРОСЕТЕВОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ РАЗРАБОТКИ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ПРИ ПЛАНИРОВАНИИ ПОТЕРЬ МОЩНОСТИ
3.1. Постановка задачи
3.2. Формулирование задачи оценки при планировании потерь мощности и электроэнергии в нсйросетевом базисе и методика вычислительного эксперимента
3.3. Формирование обучающей и тестовой выборки
3.4. Анализ архитектуры и функции активации искусственной нейронной сети
3.5. Алгоритмы обучения искусственной нейронной сети и методика выбора
3.6. Выводы
РАЗРАБОТКА НЕЙРОСЕТЕВОГО АЛГОРИТМА ОЦЕНКИ ПРИ ПЛАНИРОВАНИИ ПОТЕРЬ МОЩНОСТИ В МАГИСТРАЛЬНЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЕТЯХ ЦЕНТРА
4.1. Описание объекта и постановка задачи
4.2. Оценка при планировании потерь мощности с помощью вероятностного метода
4.3. Оценка при планировании потерь мощности в нейросетевом базисе
4.3.1. Методика вычислительного эксперимента и формирование входного вектора в нейросетевом базисе
4.3.2. Выбор оптимальной архитектуры искусственной нейронной сети
4.3.3. Выбор оптимального алгоритма обучения искусственной нейронной сети
4.3.4. Тестирование оптимальной искусственной нейронной сети
4.4. Выбранная архитектура искусственной нейронной сети при
изменении оперативного состояния электрической схемы
4.5. Выводы
5. ИССЛЕДОВАНИЕ ПРИМЕНЕНИЯ НЕЧЕТКИХ НЕЙР1НЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ПРИ ПЛАНИРОВАНИИ ПОТЕРЬ МОЩНОСТИ
5.1. Постановка задачи
5.2. Общие положения нечетких нейронных сетей
5.3. Построение модели оценки при планировании потерь мощности в электрических сетях на основе нечетких нейронных сетей
5.3.1. Методика вычислительного эксперимента, формирование входного вектора, обучающей и тестовой выборки
5.3.2. Анализ архитектур и функции активации искусственной нейронной сети и нечеткой нейронной сети
5.3.3. Алгоритмы обучения нечеткой нейронной сети
5.4. Сравнительный анализ моделей оценки при планировании потерь мощности на основе искусственной нейронной сети и нечеткой нейронной сети
5.5. Выводы ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ