Модель прогнозирования электрических нагрузок энергосистемы с использованием искусственных нейронных сетей и нечеткой логики

Программная модель прогнозирования электрических нагрузок в энергоузлах и по энергосистеме в целом. Прогнозирование нагрузок необходимо для текущего планирования и оперативного управления режимами функционирования энергосистемы. Продукт представляет собой программную модель прогнозирования электрических нагрузок на основе нейросетевых структур. Время упреждения прогноза от нескольких минут до нескольких суток. Среднеквадратичная погрешность внутрисуточного прогноза суммарной по энергосистеме нагрузки находится в пределах 1,25%, суточного прогноза - в пределах 3%, на неделю вперед – до 4,5%. Погрешность суточного прогноз узловых нагрузок не превышает 5% (для сравнения: погрешность прогноза с использованием коэффициентов пропорциональности для этих же данных до 10%). Полученные результаты говорят о применимости методов искусственного интеллекта (нечеткие нейронные сети) для прогнозирования электрической нагрузки. Исследования нечетких нейронных сетей являются необходимыми и могут быть связаны с более точной и тонкой настройкой структуры сети, изменением числа входных переменных. Современные требования практики к точности прогнозных расчетов приводят к тому, что ранее разработанные методы не всегда обеспечивают требуемую точность результатов. Поэтому в настоящей модели предлагаются, разрабатываются, внедряются новые подходы к прогнозированию электрической нагрузки. К таким новым методам относятся нейронные сети и нечеткие нейронные сети.