Прогнозирование электрических нагрузок промышленных предприятий с помощью вейвлет-нейронных сетей

Abstract

В даній роботі використовується модель прогнозування півгодинних електричних навантажень підприємства з безперервним циклом виробництва, яка ґрунтується на використанні вейвлет-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 0,3-2,2 %, максимальна похибка – 3,26 %. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/24351

В данной работе используется модель прогнозирования получасовых электрических нагрузок предприятия с непрерывным циклом производства, основанная на использовании искусственных вейвлет-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 в большинстве случаев находилась в пределах 0,3-2,2 %, максимальная погрешность- 3,26 %. При цитировании документа, используйте ссылку http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/24351

The electric demand prediction of JSC “SumyKhimprom” with the continuous cycle of production is done. Most perspective 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/123456789/24351