Прогнозирование суточного графика нагрузки с коррекцией для Центральной энергосистемы Монголиистатья из журнала
База данных: Каталог библиотеки СФУ (П 783)
Библиографическое описание: Прогнозирование суточного графика нагрузки с коррекцией для Центральной энергосистемы Монголии / Сидиков Ш. Н., Осгонбаатар Т., Русина А. Г., Матренин П. В. - (Диспетчерское управление). - Текст : : непосредственный // Электрические станции. - 2025. - № 5. - С. 24-29 : 2 рис., 4 табл. - Библиогр.: с. 28-29 (20 назв. ). - ISSN 0201-4564.
Аннотация: В настоящее время для решения задач прогнозирования процессов в электроэнергетике, в том числе электропотребления, популярны методы машинного обучения. Однако для повышения эффективности и робастности моделей машинного обучения требуется проведение дополнительных исследований, помимо настройки гиперпараметров и оптимизации архитектуры. Цель данного исследования состоит в разработке модели прогнозирования суточного графика нагрузки с коррекцией. Для решения поставленной задачи был использован ансамблевый алгоритм адаптивного бустинга. Программная реализация осуществлялась с помощью библиотеки машинного обучения Sklearn на языке программирования Python. Оъектом исследования является Центральная энергосистема Монголии, а в качестве исходных данных были взяты ее фактические данные энергопотребления и метеофакторы за период с 01. 01. 2019 по 10. 10. 2024. Следует отметить, что апробация моделей была проведена в процессе опытной эксплуатации разработанной системы с 01. 12. 2024 по 10. 12. 2024. Выявлено, что модель адаптивного бустинга позволяет прогнозировать суточный график нагрузки со средней погрешностью 31, 4 МВт, или 2, 4% на сутки вперед, а модель для корректировки на час вперед снижает погрешность вдвое. Предлагаемый двухэтапный алгоритм, основанный на модели адаптивного бустинга, показывает высокую эффективность на практике в задаче прогнозирования суточного графика нагрузки.
Год издания: 2025
Авторы: Сидиков Ш. Н. , Осгонбаатар Т. , Русина А. Г. , Матренин П. В.
Источник: Электрические станции
Выпуск: № 5
Номера страниц: 24-29
Количество экземпляров:
- Читальный зал технических наук (пр. Свободный, 79, к. Б4-04): свободно 1 из 1 экземпляров
Ключевые слова: адаптивный бустинг, ансамблевые модели, машинное обучение, прогнозирование электропотребления, суточные графики нагрузки, температура воздуха, электропотребление, энергопотребление, языки программирования
Рубрики: Энергетика,
Электрические системы в целом / Монголия / 2024 г.
Электрические системы в целом / Монголия / 2024 г.
ISSN: 0201-4564
Идентификаторы: полочный индекс П 783, шифр elst/2025/5-276061