Содержание
Список сокращений и обозначений
Введение.
1 Обзор и анализ современных методов и математических моделей прогнозирования электропотребления.
1.1 Временные ряды электропотребления
1.2 Методы анализа и прогнозирования временных рядов электропотребления
1.2.1 Общие положения о методах.
1.2.2 Анализ методов, используемых в настоящее время для прогнозирования электропотребления
1.2.3 Использование искусственных нейронных сетей при прогнозировании электропотребления
1.2.3.1 Многослойный персептрон, как один из способов реализации искусственных нейронных сетей
1.2.3.2 Построение модели многослойного
персептрона.
1.2.3.3 Подготовка исходных данных и обучение нейронной сети
1.3 Проблемы прогнозирования и направления исследования
1.4 Выводы.
2 Анализ временных рядов электропотребления и определяющих его факторов.
2.1 Временные ряды электропотребления и факторы, влияющие
на него
2.2 Сезонные и метеорологические факторы, влияющие
на электропотребление
2.2.1 Инструментальные замеры метеорологических факторов, влияющих на электропотребление
2.2.2 Температура и освещенность анализ их влияния на электропотребление в операционной зоне Ростовского регионального диспетчерского управления.
2.2.3 Продолжительность светового дня.
2.3 Влияние экономических факторов на электропотребление
2.4 Анализ взаимосвязей между факторами, влияющими
на электропотребление
2.4.1 Взаимосвязь облачности и освещенности.
2.4.2 Взаимосвязь электропотребления, освещенности и
статуса дня.
2.4.3 Взаимосвязь электропотребления, температуры и долготы светового дня.
2.4.4 Взаимосвязь электропотребления, освещенности и долготы светового дня.
2.4.5 Взаимосвязь электропотребления, температуры
и освещенности
2.5 Многофакторная регрессионная модель
электропотребления
2.6 Выводы.
3 Модель прогнозирования электропотребления и е программная реализация
3.1 Выбор и обоснование модели прогнозирования электропотребления
3.2 Структура прогнозной модели
3.2.1 Входной и выходной слои нейронов
3.2.2 Глубина погружения авторегрессионной компоненты
и количество скрытых нейронов.
3.3 Основные принципы работы прогнозной модели.
3.3.1 Общая схема работы модели.
3.3.2 Предобработка данных
3.3.3 Алгоритм обратного распространения ошибки.
3.3.4 Интерпретация данных в прогнозной модели
3.4 Интерфейсные элементы программной реализации прогнозной модели
3.5 Выводы.
4 Исследование прогнозной модели электропотребления для различных региональных диспетчерских управлений.
4.1 Влияния учета температуры воздуха, типа дня и дня недели на точность прогнозировния.
4.2 Особенности прогнозирования электропотребления с учетом освещнности в различные сезоны года
4.3 Анализ результатов прогнозирования электропотребления с учетом освещенности в течение суток.
4.4 Исследование способности модели выполнять точное прогнозирование при недостоверной входной информации и при существенных изменениях электропотребления
4.5 Проверка качества прогнозирования на соответствие требованиям ОАО СОЕЭС
4.6 Выводы.
Заключение.
Список использованной литературы
- Київ+380960830922