Повышение точности краткосрочного прогнозирования электрической нагрузки с помощью искуственных нейронных сетей с учетом изменения структуры потребления в течение года
Представлен анализ влияния годовой периодичности на точность и стабильность результатов краткосрочного прогнозирования электрической нагрузки. Рассмотрены два подхода, учитывающие различное поведение электрической нагрузки в отопительный сезон и межсезонье. Для прогнозирования использован многослойный персептрон с нелинейной функцией масштабированного экспоненциально-линейного элемента (SELU), используемой в качестве нелинейного преобразования в скрытых нейронах. Эта функция стабилизирует среднее значение и дисперсию слоев, ускоряет процесс обучения. В первом подходе нейронная сеть включала дополнительный входной нейрон, который принимает значения 1 в течение дней, являющихся частью отопительного сезона, и 0 для внесезонных дней. В этом случае такая модель устанавливается на годовые данные. Во втором подходе две отдельные нейронные сети разрабатываются для работы в разные сезоны года. Входной вектор генерировался отдельно для каждой сети. Оценка точности и стабильности результатов прогнозирования была проведена на основе годовых данных реальной электросетевой компании. Библ. 8, рис. 3, таблица.