Прогнозирование электрических нагрузок промышленных предприятий с помощью радиально-базисных нейронных сетей

Abstract

У даній роботі використовується модель прогнозування півгодинних електричних навантажень підприємства з безперервним циклом виробництва, яка ґрунтується на використанні радіально-базисних нейронних мереж. Програмним шляхом на ЕОМ був виконаний прогноз півгодинних навантажень, при цьому отримані результати, представлені в графічному і табличному вигляді. Точність прогнозних значень досягала в більшості випадків 0,3-1,5 %, в найгіршому випадку – 3,8 %. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/24126

В данной работе используется модель прогнозирования получасовых электрических нагрузок предприятия с непрерывным циклом производства, основанная на использовании радиально-базисных искусственных нейронных сетей. Программным путем на ЭВМ был выполнен прогноз получасовых электрических нагрузок, при этом полученные результаты представлены в графическом и в табличном виде. Точность прогнозируемых значений составила в большинстве случаев 0,3-1,5 %, в наихудшем случае- 3,8 %. При цитировании документа, используйте ссылку http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/24126

The electric demand prediction of JSC “SumyKhimprom” with the continuous cycle of production is done. The most advanced is a method based on the use of artificial neuron networks. Adequacy of application of this method is well-proven by a number of theorems, and the developed programmatic tool allows to predict the electric demand without implementation of additional operations. In the paper the structure of neural network was proposed. When you are citing the document, use the following link http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/24126