Короткотермінове прогнозування процесів споживання електричної енергії на основі нейронних мереж з неітераційним навчанням - Автореферат

Для реалізації коротко-, середньо-і довготривалих прогнозів часових послідовностей в галузі електроенергетики на даний час прийнято використовувати статистичні методи, зокрема, дисперсійний, коваріаційний аналізи, кореляційні методи, регресію, факторний аналіз. Більшості переліченим підходам властиві серйозні недоліки: формули залежностей одних факторів від інших є занадто загрубленими; складно сформувати критерії достатньої і необхідної кількості факторів; через невизначеності у вхідних даних важко побудувати точну модель; складність процесу не дозволяє синтезувати математичну модель із достатньою кількістю параметрів корекції. (розробка нової архітектури неітераційного комплексу на нейромоделі ФМТФ, з використанням методу „найближчих сусідів”) та 0105U000601 "Нейромережеві ситуаційні карти особливостей для візуалізації режимів в електроенергетичних системах енергопостачальних компаній" 2005-2006 рр. (розробка програмних модулів вдосконаленої методики попередньої обробки вхідної інформації та застосування і обґрунтовання методу „околу точки”), в яких автор був виконавцем. розроблено практичні рекомендації щодо застосування ІАС „Прогноз” для забезпечення ефективного розвязування задач передбачення та прогнозування в галузі електроенергетики. Розроблені методи і методики підвищення точності короткотермінових прогнозів споживання ЕЕ використано при програмній реалізації модулів попередньої обробки даних у рамках держбюджетних тем: „Розробка базових компонентів імунно-нейронних технологій обробки зображень” та "Нейромережеві ситуаційні карти особливостей для візуалізації режимів в електроенергетичних системах енергопостачальних компаній", які виявляють і усувають 90-98% втрачених і частково суперечливих даних і додатково створюють умови для здійснення високоточного прогнозу статистичними і нейромережними методами прогнозування; у ВАТ “Львівобленерго” як окремі функціональні блоки експлуатаційно-дослідного варіанту оперативно-інформаційного керуючого комплексу підсистеми оперативно-диспетчерського керування режимами споживання електричної енергії знайшли практичне застосування і впровадження, розроблені програмні модулі верифікації вхідної інформації (в ролі експлуатаційно-дослідного варіанту); в навчальному процесі при проведенні лабораторних робіт з курсів "Основи системного аналізу обєктів і процесів компютеризації" і "Нейронні мережі та елементи адаптивних систем" на кафедрі “Автоматизовані системи управління” Національного університету "Львівська політехніка".У вступі наведено загальну характеристику роботи, обґрунтовано її актуальність, сформульовано мету та основні задачі досліджень, визначено основні методи оптимального розвязання сформульованих задач за критеріями точності й швидкості отримання результатів, визначено наукову новизну роботи і практичну цінність отриманих результатів. Здійснено важливі первинні етапи системного аналізу, зокрема, визначення обєкта дослідження, структури досліджуваної системи і порівняльний аналіз математичних та індуктивних моделей, які використовують для здійснення прогнозів в електроенергетичних мережах, а також постановка завдань, які підлягають розвязку в даній роботі. На підставі проведеного системного аналізу проаналізовано особливості застосування існуючих методів прогнозування споживання ЕЕ з врахуванням неповних і частково суперечливих вхідних даних, а саме статистичних та нейромережних. Запропоновано і реалізовано методику виявлення втрачених даних із врахуванням добового ходу регулярної складової часового ряду процесу споживання ЕЕ, в основу якої покладену адитивну модель сигналу. Особливістю методу “найближчих сусідів” є те, що на вхід ШНМ ФМТФ будемо подавати не лише вектор ( - деяка множина опірних точок), а весь кластер , ( - множина вхідних векторів отримана методом “найближчих сусідів”).

2. ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

1. Павлюк О. М. Верифікація даних у задачах прогнозування в електроенергетиці. // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. №496. “Компютерна інженерія та інформаційні технології”, Львів, 2004 р. - с. 189-194.

2. Ткаченко Р. О. Павлюк О. М. Когут Р. М. Лінеаризація задач передбачення шляхом фазифікації // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. №521. “Компютерна інженерія та інформаційні технології”, Львів, 2004 р. - с. 214-219.

3. Ткаченко Р. О., Павлюк О. М., Ткаченко П. Р. Особливості тренування нейромереж прямого поширення за методом „ найближчих сусідів”. // Міжвідомчий збірник статей ФМІ „Відбір і обробка інформації” №20(96), Львів, 2004р. - с. 121-126.

4. Ткаченко Р. О., Павлюк О. М. Прогнозування споживання електричної енергії у Львівській області за допомогою штучних нейронних мереж. // Компютерна інженерія та інформаційні технології. Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. №450. - Львів, 2002. - с. 76-80.

5. Ткаченко Р., Павлюк О. Підходи до прогнозу споживання електричної енергії в енергопостачальних компаніях. // Компютерна інженерія та інформаційні технології. Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. №468. - Львів, 2002. - с. 145-151.

6. Данилюк О. В., Дяченко С. В., Майоров А. Ю., Павлюк О. М. Математична модель оцінювання стану електричних мереж електроенергетичних систем. // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. №449 “Електроенергетичні та електромеханічні системи”, Львів, 2002 р. - с. 75 - 82.

7. Юрчак І. Ю., Павлюк О. М. Застосування нейронних мереж для прогнозування чисел Вольфа. // Міжвідомчий збірник статей ФМІ „Відбір і обробка інформації” №17(93), Львів, 2002р. - с. 136 - 141.

8. Юрчак І. Ю., Павлюк О. М. Швидке прогнозування чисел Вольфа за допомогою нейромереж з неітераційним навчанням. // Збірник тез доповідей XVII відкритої науково-технічної конференції молодих науковців і спеціалістів Фізико-механічного інституту ім. Г.В.Карпенка НАН України КМН-2002 - Львів, 2002р. - с. 141-144.

9. Павлюк О. М. Короткотермінове прогнозування споживання електричної енергії у Львівській області. // Збірник тез доповідей XVIII відкритої науково-технічної конференції молодих науковців і спеціалістів Фізико-механічного інституту ім. Г.В.Карпенка НАН України КМН-2003. - 2003. -С. 263-266.

10. Павлюк О. М. Побудова інформаційної моделі для задач прогнозування в енергетиці за допомогою апарату штучних нейронних мереж. // Збірник тез доповідей 60-тої студентської науково-технічної конференції Національного університету “Львівська політехніка”, Львів, 2002 р. - с. 75-76.