ПІДВИЩЕННЯ ТОЧНОСТІ КОРОТКОСТРОКОВИХ ПРОГНОЗІВ ГЕНЕРАЦІЇ СЕС НА ОСНОВІ ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ТА ВРАХУВАННЯ ДОДАТКОВИХ ФАКТОРІВ

Autor: В.О. Мирошник, С.С. Лоскутов

Publikováno v: Технічна електродинаміка, Iss 1, Pp 061-061 (2024)

Статтю присвячено розвитку моделей прогнозування відпуску електроенергії промисловими сонячними електростанціями на основі штучних �

Externí odkaz: https://doaj.org/article/5806e81427694392a7343ca718d0dc23

Building an adaptive hybrid model for short-term prediction of power consumption using a neural network

Autor: Gulnara Ibrayeva, Yuliya Bulatbayeva, Yermek Sarsikeyev

Publikováno v: Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Vol. 2 No. 8 (116) (2022): Energy-saving technologies and equipment; 6-12
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 2 № 8 (116) (2022): Енергозберігаючі технології та обладнання; 6-12

This paper proposes a step-by-step technique for combining basic models that forecast electricity consumption in an artificial neural network by the method of preliminary selection and further hybridization. The reported experiments were conducted us

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::9f28bc54da1638941c65291f2cd59766
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.254477

ВИЗНАЧЕННЯ ВТРАТ ЕЛЕКТРИЧНОЇ ЕНЕРГІЇ НА ОСНОВІ ПРОГНОЗІВ ВУЗЛОВОГО ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ

Publikováno v: Науковий журнал «Енергетика: економіка, технології, екологія»; № 3 (2022)
POWER ENGINEERING: economics, technique, ecology; No. 3 (2022)

This study proposed the use of forecasting methods based on artificial neural networks for calculating and forecasting energy losses. The calculation of energy losses was performed on the CIGRE test network. Several approaches were developed to deter

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=scientific_p::b222340a53d407b34788c9e67dc58c8d
http://energy.kpi.ua/article/view/271484

ОДНОФАКТОРНЕ КОРОТКОСТРОКОВЕ ПРОГНОЗУВАННЯ ВУЗЛОВИХ ЕЛЕКТРИЧНИХ НАВАНТАЖЕНЬ ЕНЕРГОСИСТЕМИ

Autor: П.О. Черненко, В.О. Мірошник, П.В. Шиманюк

Publikováno v: Технічна електродинаміка, Iss 2, Pp 067-067 (2020)

Запропоновано комбіновану архітектуру штучної нейронної мережі глибинного навчання для векторного прогнозування вузлових навантажен

Externí odkaz: https://doaj.org/article/d1213ec61f454e20aad39a8552a7e2b1

Модифікований метод класифікації графіків електричних навантажень

Autor: Волошко, Анатолій Васильович

Актуальність теми: Сучасний стан електроенергетики України свідчить про те, що кількість споживачів електроенергії постійно збільшуєт

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2635::b6cb50396669e7d188470eb9282a2210
https://ela.kpi.ua/handle/123456789/53384