Дослідження режимів споживання навантаження малого непобутового споживача
Loading...
Date
2020
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Дніпровський національний університет транспорту ім. акад В. Лазаряна
Abstract
UKR: Прогнозування електроспоживання є важливою задачею ефективного управління підприємством, що обумовлено його технологічними та економічними потребами. Великим непобутовим споживачам точний прогноз потрібен для наближення заявлених обсягів споживання до фактичних, що дозволяє завчасно закупити електроенергію у постачальник за більш вигідною ціною. Для розподільчих компаній, до яких відноситься АТ «Укрзалізниця», інформація про обсяги передачі електроенергії споживачам у довгостроковій перспективі дозволяє завчасно забезпечити необхідну пропускну здатність мереж, що зменшує значення технологічних втрат електроенергії та попереджує понаднормоване завантаження електротехнічного обладнання.
Оцінка енерговитрат повинна визначатись за адекватними математичними моделями об’єктів дослідження, які враховують багато впливаючих чинників. Однак часто діаграми споживання електроенергії мають складні закономірності, що заважає використовувати класичні підходи до прогнозування та обумовлює використання нейронних мереж для виконання цих задач. Метою роботи є підвищення точності довгострокового прогнозу споживання електроенергії, що передається розподільними мережами залізниці. Об’єкт дослідження – режим споживання електроенергії малого непобутового споживача. Предмет дослідження – обсяг споживаної електричної енергії непобутовими споживачами. Дослідження проводилися з використанням теорії математичного моделювання, теорії штучних нейронних мереж та теорії комп'ютерного моделювання та обробки даних з використання пакету STATISTICA.
ENG: Forecasting electricity consumption is an important task of effective enterprise management, due to its technological and economic needs. Large non-household consumers need an accurate forecast to bring the declared consumption to actual, which allows you to buy electricity in advance from the supplier at a better price. For distribution companies, which include JSC "Ukrzaliznytsia", information on the volume of electricity transmission to consumers in the long run allows you to provide the necessary network capacity, which reduces the value of technological losses of electricity and prevents excessive loading of electrical equipment. Estimation of energy consumption should be determined by adequate mathematical models of research objects, which take into account many influencing factors. However, often the diagrams of electricity consumption have complex patterns, which prevents the use of classical approaches to forecasting and determines the use of neural networks to perform these tasks. The aim of the work is to increase the accuracy of the long-term forecast of electricity consumption transmitted by railway distribution networks. The object of research is the mode of electricity consumption of a small non-household consumer. The subject of research - the amount of electricity consumed by non-household consumers. The research was conducted using the theory of mathematical modeling, the theory of artificial neural networks and the theory of computer modeling and data processing using the STATISTICA package.
ENG: Forecasting electricity consumption is an important task of effective enterprise management, due to its technological and economic needs. Large non-household consumers need an accurate forecast to bring the declared consumption to actual, which allows you to buy electricity in advance from the supplier at a better price. For distribution companies, which include JSC "Ukrzaliznytsia", information on the volume of electricity transmission to consumers in the long run allows you to provide the necessary network capacity, which reduces the value of technological losses of electricity and prevents excessive loading of electrical equipment. Estimation of energy consumption should be determined by adequate mathematical models of research objects, which take into account many influencing factors. However, often the diagrams of electricity consumption have complex patterns, which prevents the use of classical approaches to forecasting and determines the use of neural networks to perform these tasks. The aim of the work is to increase the accuracy of the long-term forecast of electricity consumption transmitted by railway distribution networks. The object of research is the mode of electricity consumption of a small non-household consumer. The subject of research - the amount of electricity consumed by non-household consumers. The research was conducted using the theory of mathematical modeling, the theory of artificial neural networks and the theory of computer modeling and data processing using the STATISTICA package.
Description
Keywords
РЕЖИМИ СПОЖИВАННЯ ЕЛЕКТРОЕНЕРГІЇ,, НЕЙРОННА МЕРЕЖА, СИСТЕМА КОМЕРЦІЙНОГО ОБЛІКУ, ПРОГНОЗУВАННЯ СПОЖИВАННЯ ЕЛЕКТРОЕНЕРГІЇ, НЕПОБУТОВИЙ СПОЖИВАЧ,, ELECTRICITY CONSUMPTION MODES, NON-HOUSEHOLD CONSUMER, NEURAL NETWORK, COMMERCIAL ACCOUNTING SYSTEM, ELECTRICITY CONSUMPTION FORECASTING, ВКР
Citation
Власенко В. В. Дослідження режимів споживання навантаження малого непобутового споживача : дипломна робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра: спец. 141 – електроенергетика, електротехніка та електромеханіка / наук. керівник Д. О. Босий ; Дніпров. нац. ун-т залізн. трансп. ім. акад. В.А. Лазаряна. Дніпро,2020. с.95.