|
|
|
|
| LEADER |
00000n m0a2200000 4500 |
| 001 |
168384 |
| 005 |
20231101222744.0 |
| 010 |
|
|
|a 5769119772
|
| 035 |
|
|
|a (RuTPU)RU\TPU\book\182696
|
| 090 |
|
|
|a 168384
|
| 100 |
|
|
|a 20091028d2008 k y0rusy50 ca
|
| 101 |
0 |
|
|a rus
|
| 102 |
|
|
|a RU
|
| 105 |
|
|
|a a z 001zy
|
| 200 |
1 |
|
|a Прогнозирование электрических нагрузок при оперативном управлении электроэнергетическими системами на основе нейросетевых структур
|f Г. П. Шумилова, Н. Э. Готман, Т. Б. Старцева
|g Российская академия наук (РАН), Уральское отделение (УрО), Коми научный центр (КомиНЦ), Институт социально-экономических и энергетических проблем Севера
|
| 210 |
|
|
|a Екатеринбург
|c УрО РАН
|d 2008
|
| 215 |
|
|
|a 88 с.
|c ил.
|
| 320 |
|
|
|a Библиогр.: с. 82-86.
|
| 330 |
|
|
|a Рассмотрены вопросы прогнозирования электрических нагрузок ЭЭС с использованием аппарата искусственных нейронных сетей и нечеткой логики. Кратко изложена теория новых информационных технологий, применяемых для построения нейросетевых моделей прогнозирования нагрузок. Сопоставлены два типа моделей оперативного краткосрочного и долгосрочного прогнозирования нагрузки по энергосистеме в целом, реализованные на персональных ЭВМ, по точности прогноза, а также два временных диапазона модели сбалансированного прогноза узловых нагрузок - внутрисуточный и суточный. Приведены результаты тестирования разработанных нейросетевых моделей на графиках нагрузки ОДУ Урала, и в связи с этим даны рекомендации по использованию моделей в других энергосистемах. Книга адресована специалистам и исследователям, занимающимся вопросами оперативного управления режимами электроэнергетических систем.
|
| 606 |
1 |
|
|a Электроэнергетические системы
|x Управление
|x Системные методы
|2 stltpush
|3 (RuTPU)RU\TPU\subj\21060
|9 46108
|
| 610 |
1 |
|
|a ЭЭС
|
| 610 |
1 |
|
|a электроэнергетические системы
|
| 610 |
1 |
|
|a электрические нагрузки
|
| 610 |
1 |
|
|a прогнозирование
|
| 610 |
1 |
|
|a информационные технологии
|
| 610 |
1 |
|
|a искусственные нейронные сети
|
| 610 |
1 |
|
|a нечеткие множества
|
| 610 |
1 |
|
|a нечеткие нейронные сети
|
| 610 |
1 |
|
|a инверсия
|
| 610 |
1 |
|
|a методы
|
| 610 |
1 |
|
|a модели
|
| 610 |
1 |
|
|a узловые нагрузки
|
| 675 |
|
|
|a 621.311:658.5.012
|v 3
|
| 700 |
|
1 |
|a Шумилова
|b Г. П.
|g Галина Петровна
|
| 701 |
|
1 |
|a Готман
|b Н. Э.
|g Наталья Эрвиновна
|
| 701 |
|
1 |
|a Старцева
|b Т. Б.
|g Татьяна Богдановна
|
| 712 |
0 |
2 |
|a Российская академия наук (РАН)
|b Уральское отделение (УрО)
|b Институт социально-экономических и энергетических проблем Севера (ИСЭиЭПС)
|c (Сыктывкар)
|c (1998- )
|2 stltpush
|3 (RuTPU)RU\TPU\col\3922
|
| 801 |
|
1 |
|a RU
|b 63413507
|c 20091028
|
| 801 |
|
2 |
|a RU
|b 63413507
|c 20091207
|g RCR
|
| 942 |
|
|
|c BK
|
