Статья: СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОВЕДЕНИЯ ПОТРЕБЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ НА КАЖДЫЙ ЧАС СУТОК С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ (2025)

Читать онлайн

Потребление электроэнергии является ключевым фактором устойчивого развития в энергетической отрасли, и точное прогнозирование его изменений имеет важное значение для эффективного управления большими электро-энергетическими системами и ресурсами. Целью данного исследования является разработка математической (регрессионной) модели для прогнозирования поведения электропотребления на каждый час следующих суток для энергосбытовых компаний современными методами машинного обучения и искусственного интеллекта. Рассматриваются различные методы искус-ственного интеллекта, применяемые для моделирования и прогнозирования потребления электроэнергии. К этим методам относятся: линейная модель, случайный лес и две реализации градиентного бустинга над решающими деревьями. Научный подход, основанный на технологии искусственного интеллекта Boosting, позволяет максимально снизить ошибку прогнозирования электропотребления в крупных энергетических компаниях. Авторами разработана новая, полезная и качественная регрессионная модель, адекватно описывающая экспериментальные данные по потреблению электроэнергии за каждый час суток. Выполнено тестирование разработанной регрессионной моде-ли на реальных производственных данных энергетической компании. Проведенное исследование и полученные результаты позволяют авторам сделать вывод о том, что разработанная математическая модель методом машин-ного обучения LightGBM может быть использована энергосбытовыми компаниями для почасового планирования электропотребления при подаче заявок на оптовый рынок электроэнергии и мощности (ОРЭМ) на несколько дней вперед. Исследование было выполнено на языке программирования Python.

Ключевые фразы: моделирование электропотребления, обработка дан-ных, оценка качества моделей, математическая статистика, регресси-онная модель, искусственный интеллект
Автор (ы): Дзгоев А. Э. (Dzgoev A. E.), Лагунова Анна Дмитриевна (Lagunova A. D.), Карацев Станислав Таймуразович (Karatsev S. T.), Конюшок Илья Андреевич (Konyushok I. A.), Комаров Иван Александрович (Komarov I. A.), Хузмиев Игорь Маратович (Huzmiev I. M.), Гладышев Олег Ярославович (Gladyshev O. Y.)
Журнал: УПРАВЛЕНИЕ БОЛЬШИМИ СИСТЕМАМИ: СБОРНИК ТРУДОВ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

ББК
22.172. Математическая статистика
22.18. Математическая кибернетика и дискретная математика
УДК
004.6. Данные
004.8. Искусственный интеллект
004.942. Исследование поведения объекта на основе его математической модели
303.732.4. Системный анализ
519.2. Теория вероятностей и математическая статистика
519.7. Математическая кибернетика
Для цитирования:
ДЗГОЕВ А. Э., ЛАГУНОВА А. Д., КАРАЦЕВ С. Т., КОНЮШОК И. А., КОМАРОВ И. А., ХУЗМИЕВ И. М., ГЛАДЫШЕВ О. Я. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОВЕДЕНИЯ ПОТРЕБЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ НА КАЖДЫЙ ЧАС СУТОК С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ // УПРАВЛЕНИЕ БОЛЬШИМИ СИСТЕМАМИ: СБОРНИК ТРУДОВ. 2025. № 114
Текстовый фрагмент статьи
Моя история просмотров (10)