РИД
№ 625061700086-9«Программа для прогнозирования потребления электрической энергии по графику нагрузки»
17.06.2025
Программа предназначена для прогнозирования энергопотребления на основе исторических данных с использованием методов машинного обучения. Программа моделирует изменения нагрузки в зависимости от временных интервалов и предсказывает значение нагрузки на следующий временной шаг. Это позволяет планировать потребление энергии и предотвращать перегрузки в электрических сетях.
ГРНТИ
62.01.21 Организация научно-исследовательских работ
Ключевые слова
НЕЙРОННАЯ СЕТЬ (LSTM)
ПРОГНОЗ
ЭНЕРГИЯ СОЛНЕЧНЫХ ПАНЕЛЕЙ
Детали
НИОКТР
Тип РИД
Программа для ЭВМ
Сферы применения
Программа может использоваться при планировании работы оборудования для снижения пиковых нагрузок и затрат.
Ожидается
Исполнитель
Исполнители
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "КУБАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ"
Заказчик
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "КУБАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ"
Похожие документы
Программный комплекс прогнозирования электропотребления
0.922
РИД
Программа прогнозирования потребления электроэнергии на основе машинного обучения
0.915
РИД
Система повышения энергоэффективности предприятия за счет прогнозирования его электропотребления
0.901
РИД
Программа краткосрочного прогнозирования графиков нагрузки в узлах электроэнергетической системы на основе ансамблевых моделей машинного обучения и рангового анализа
0.901
РИД
Интеллектуальная система прогнозирования объемов энергопотребления и цен на оптовом рынке электроэнергии
0.898
РИД
Программа прогнозирования объема потребляемой электроэнергии
0.896
РИД
Программа краткосрочного прогнозирования потребления электрической энергии предприятием на базе моделей машинного обучения с учетом метеорологических и производственных факторов
0.895
РИД
«Программа краткосрочного/среднесрочного прогнозирования потребления электрической мощности предприятием на основе модели XGBoost с учётом факторов праздничного дня и известных данных за последние 72 часа» (2024661630)
0.894
РИД
Программа краткосрочного прогнозирования потребления электрической мощности предприятием на основе модели градиентного бустинга решающих деревьев(2023687088)
0.887
РИД
Обучаемая рекуррентная нейронная сеть и модель скользящих средних
0.886
РИД