Известия вузов. Ядерная энергетика

Рецензируемый научно-технический журнал. ISSN: 0204-3327

Предсказание собственного энергопотребления АЭС с использованием методов интеллектуального анализа данных

01.09.2015 2015 - №02 Aтомные электростанции

М.А. Клещёва А.В. Нахабов

DOI: https://doi.org/10.26583/npe.2015.2.02

УДК: 621.317

В процессе работы атомная электростанция потребляет значительный объем электроэнергии, так называемый расход на собственные нужды. При этом существующая в Российской Федерации практика заключается в том, что для АЭС должен быть заранее заказан у оператора энергосистемы необходимый объем закупаемой электроэнергии, причем отклонения фактического энергопотребления от прогнозного в ту или иную сторону влекут за собой определенные штрафные экономические санкции. По этой причине важное значение приобретает точность прогнозирования энергопотребления на ближайший период.

Рассматривается применение различных методов анализа данных для прогнозирования собственного энергопотребления АЭС с использованием фактических данных, сравнение этих методов как между собой, так и с используемым в настоящее время на АЭС. В результате предлагается метод прогнозирования собственного энергопотребления АЭС с существенно более высокой точностью.

Ссылки

  1. Alfares H.K., Nazeeruddin M. Electric Load Forecasting: literature survey and classification оf methods // International Journal of Systems Science. – 2002. –Vol. 33. – № 1. – PP. 23-34.
  2. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов: Учеб. пособие. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 416 с.
  3. Smola A.J., Schцlkopf B A. Tutorial on Support Vector Regression // Statistics and computing. – 2004. – Vol. 14. – № 3. – PP. 199–222.
  4. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. – 1104 с.
  5. Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Методы и модели анализа данных: OLAP и DataMining. – СПб.: БХВ-Петербург, 2004. – 336 с.
  6. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов – М.: Мир, 1976. – 755 с.

атомная станция энергопотребление методы прогнозирования экспоненциальное предсказание метод опорных векторов

Ссылка для цитирования статьи: Клещёва М.А., Нахабов А.В. Предсказание собственного энергопотребления АЭС с использованием методов интеллектуального анализа данных. // Известия вузов. Ядерная энергетика. – 2015. – № 2. – С. 24-31. DOI: https://doi.org/10.26583/npe.2015.2.02 .

Открыть PDF файл