Прогнозирование электрических нагрузок при оперативном управлении электроэнергетическими системами на основе нейросетевых структур

Detalles Bibliográficos
Autor principal:	Шумилова Г. П. Галина Петровна
Autor Corporativo:	Российская академия наук (РАН) Уральское отделение (УрО) Институт социально-экономических и энергетических проблем Севера (ИСЭиЭПС)
Otros Autores:	Готман Н. Э. Наталья Эрвиновна, Старцева Т. Б. Татьяна Богдановна
Sumario:	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.
Lenguaje:	ruso
Publicado:	Екатеринбург, УрО РАН, 2008
Materias:	Электроэнергетические системы > Управление > Системные методы ЭЭС электроэнергетические системы электрические нагрузки прогнозирование информационные технологии искусственные нейронные сети нечеткие множества нечеткие нейронные сети инверсия методы модели узловые нагрузки
Formato:	Libro
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=168384