Введение
Глава 1 Задачи краткосрочного прогнозирования электрической нагрузки на современном этапе развития электроэнергетики 12
1.1 Задача учёта и контроля электрической энергии 12
1.2 Статистические исследования электрических нагрузок 27
1.3 Повышение эффективности прогноза за счёт внедрения интеллектуальных информационных технологий для решения задачи прогнозирования 29
1.4 Актуальность задачи прогнозирования в условиях рынка электрической энергии 36
1.5 Выводы 43
Глава 2 Модели и методы прогнозирования электрической нагрузки 44
2.1 Постановка задачи прогнозирования 44
2.2 Цели использования и особенности реализации методов прогнозирования 45
2.3 Обзор традиционных методов прогнозирования 55
2.4 Методы обучения нейронных сетей и анализ нейросетевого прогнозирования 65
2.5 Выбор нейросетевого алгоритма для решения задачи краткосрочного прогнозирования электрической нагрузки 83
Глава 3 Исследование нейросетевого алгоритма прогнозирования электрической нагрузки 89
3.1 Постановка задачи прогнозирования 89
3.2 Анализ развития промышленных предприятий 91
3.3 Предлагаемая методология прогнозирования электрической нагрузки с помощью интеллектуальных информационных технологий 98
3.4 Описание нейросетевого алгоритма прогнозирования электрической нагрузки 103
3.5 Практическая реализация задачи прогнозирования электрической нагрузки 107
Глава 4 Модель авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего для прогнозирования электрической нагрузки 126
4.1 Постановка задачи 126
4.2 Построение модели авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего при краткосрочном прогнозировании нагрузки 127
4.3 Модель ARIMA для машиностроительного завода 132
4.4 Модель ARIMA для газонефтеперерабатывающего завода 141
4.5 Сравнительный анализ и обсуждение результатов расчёта 145
Глава 5 Сравнение эффективности нейросетевых методов прогнозирования электрической нагрузки промышленных предприятий 148
5.1 Постановка задачи 14 8
5.2 Сравнительный анализ алгоритмов обучения многослойных персептро-нов 149
5.3 Определение минимально достаточного периода предистории для задачи краткосрочного прогнозирования 162
5.4 Краткосрочное прогнозирование электрической нагрузки с учётом изменяющейся топологии электрической сети 164
5.5 Выводы 166
Заключение 169
