Использование искусственного интеллекта для прогнозирования электропотребления энергосбытовой компании
В настоящей работе проанализированы существующие подходы использования искусственного интеллекта в обучении нейронной сети с помощью приложения Нейросимулятор 5.0 для прогнозирования потребления электроэнергии по данным предыдущего периода, а также сделан вывод о целесообразности развития этого направления расчетов для прогнозирования и проектирования систем электроснабжения. Статья посвящена проблеме выбора модели прогнозирования электропотребления при решении задачи оперативного суточного планирования поставок электроэнергии на оптовом рынке. Особую актуальность задача прогнозирования потребления электроэнергии приобрела после появления оптового рынка электроэнергии: занижение прогноза приводит к необходимости запуска дорогостоящих аварийных электростанций, а завышение - к увеличению издержек на поддержку в рабочем состоянии излишних мощностей. Аргументируется выбор искусственных нейронных сетей для этой цели. Наиболее подходящей архитектурой искусственной нейронной сети для решения рассматриваемой нами задачи является многослойный перцептрон, содержащий несколько слоев нейронов: входной, один или несколько скрытых слоев и слой выходных нейронов. Передача информации, как правило, происходит в одном направлении - от входного слоя к выходному. Рассмотрен пример прогнозирования энергопотребления по результатам ближайших замеров во временной области и определена ошибка аппроксимации. Результаты аппроксимации и прогноза электропотребления показали, что среднеквадратичная относительная погрешность не превышала 6,32 %, но имеется выброс в одной точке до 34 %. Резервом повышения точности прогноза является исследование влияния дополнительных факторов - температуры окружающего воздуха и фактора дня, учитывающего распределение нагрузки по дням недели.