Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКА ГЛАЗАМИ МОЛОДЕЖИ - 2016; Казань; Казань
Год издания: 2016
Ключевые слова: краткосрочное прогнозирование, планирование, электропотребление, машинное обучение, дерево регрессии, случайный лес, ансамбль
Аннотация: Краткосрочное прогнозирование электропотребления является необходимым условием эффективного управления энергосистемой страны на ее различных уровнях. Традиционно для решения данной задачи используются статистические модели прогнозирования на основе параметрического линейного подхода. Представляется актуальным исследование возможносПоказать полностьюти повышения качества краткосрочных прогнозов электропотребления за счет применения современных методов машинного обучения (в частности, непараметрических нелинейных на основе ансамбля). В статистической среде R осуществлена разработка моделей краткосрочного прогнозирования электропотребления на основе методов дерева регрессии и случайного леса (на примере энергосистемы Республики Хакасия). Использована информация о календарных и погодных факторах в качестве предикторов моделей. Произведена оценка качества прогнозов на тестовом множестве. Разработаны модели краткосрочного прогнозирования электропотребления города Абакана на основе методов дерева регрессии и случайного леса. Проведен сравнительный анализ используемых методов и сделан вывод о преимуществе метода случайного леса. Результаты проведенного исследования могут быть использованы Системным оператором и участниками оптового рынка электроэнергии и мощности с целью обеспечения краткосрочного прогнозирования электропотребления
Журнал: ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКА ГЛАЗАМИ МОЛОДЕЖИ - 2016
Выпуск журнала: 2
Номера страниц: 124-127
Место издания: Казань
Издатель: Казанский государственный энергетический университет