Сегментация неоднородных объектов в задачах прогнозирования энергопотребления

Об авторах:

Безруков Андрей Сергеевич, аспирант кафедры программного обеспечения Института математики и компьютерных наук Тюменского государственного университета
Воробьева Марина Сергеевна, кандидат технических наук, доцент кафедры программного обеспечения, Тюменский государственный университет; m.s.vorobeva@utmn.ru

Аннотация:

В работе рассмотрены особенности задач прогнозирования энергопотребления, приведены основные методы и модели их решения. В таких задачах важна точность полученного прогноза, зависящая от качественной предварительной обработки значений исследуемых показателей. авторами предлагается новый метод предварительной обработки данных объектов энергопотребления для задач ранжирования и сегментации при построении прогнозов энергопотребления. Рекомендуется математическая модель системы неоднородных объектов, а также подход к моделированию данной системы с использованием ассоциативных правил. Генерация ассоциативных правил производится с использованием аппарата приближенных множеств. Полученная модель позволяет получить адекватное представление сложного объекта для дальнейшей обработки, анализа, прогнозирования. Результаты работы использованы в исследовании зависимостей при построении прогнозных моделей энергопотребления, предварительной подготовке показателей для задач прогнозирования энергопотребления сложных объектов.

Список литературы:

1.             Аюев Б. И. Рынки электроэнергии и их реализация в ЕЭС России / Б. И. Аюев. Екатеринбург: УРО РАН, 2007. 107 с.

2.             Безруков А. С. Моделирование процесса оценки показателей однородных и неоднородных объектов / А. С. Безруков, М. С. Воробьева // Вестник Тюменского Государственного Университета. 2014. № 7. С. 218-225.

3.             Безруков А. С. Применение искусственных нейронных сетей для прогнозирования динамики показателей объекта управления на примере спортивных сооружений / А. С. Безруков // Математическое и информационное моделирование: сборник научных трудов. Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета. 2013. Вып. 13. С. 49-54.

4.             Болдырев М. В. Решение задач с применением нечеткой логики / М. В. Болдырев // Энергосбережение, автоматизация в промышленности, интеллектуальные здания и АСУТП. 2010. Вып. 5. С. 5-7.

5.             Демьяненко Т. С. Прогнозирование потребления электрической энергии на оптовом рынке электроэнергии и мощности / Т. С. Демьяненко, В. Г. Мохов // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. 2014. Т. 8. № 2.

6.             Кирпичникова И. М. Прогнозирование объемов потребления электроэнергии / И. М. Кирпичникова, Л. А. Саплин, К. Л. Соломахо // Вестник ЮУрГУ. Серия: Энергетика. 2014. № 2. С. 16-25.

7.             Ситников Д. Э. Метод поиска логических правил в экспертных системах на основе ассоциативных зависимостей между дискретными признаками / Д. Э. Ситников // Збірник наукових праць Харківського університету Повітряних сил. 2014. № 2. С. 147-150.

8.             Талалаев А. А. Анализ эффективности применения искусственных нейронных сетей для решения задач распознавания, сжатия и прогнозирования / А. А. Талалаев // Искусственный интеллект и принятие решений. 2008. Т. 2. С. 24-33.

9.             Чучуева, И. А. Модель экстраполяции временных рядов по выборке максимального подобия / И. А. Чучуева // Информационные технологии. 2010. № 12. С. 43-47.

10.           Щербаков М. В. Специфика применения интеллектуальных моделей анализа данных для повышения энергетической эффективности / М. В. Щербаков // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2010. Вып. 9. № 11 (71). С. 72-76.