Повышение качества краткосрочного прогнозирования электропотребления группы точек поставки электроэнергии сельхозпроизводителей с помощью инструментов машинного обучения
В настоящее время проблема прогнозирования потребления электроэнергии стала значительно актуальнее. От точности краткосрочного прогноза электропотребления зависят как финансовые результаты участников оптового рынка электроэнергии и мощности, так и надежность функционирования электроэнергетической системы. Для прогнозирования временного ряда почасового потребления электроэнергии с высокой точностью необходимо учитывать множество влияющих факторов. Поэтому данная задача относится к слабо формализуемым. Современный уровень развития информационных технологий позволяет использовать искусственные нейронные сети (ИНС) для решения подобных задач. Настоящая статья посвящена проблеме повышения качества краткосрочного прогнозирования почасового электропотребления группы точек поставки электроэнергии гарантирующего поставщика, включающих крупных сельхозпроизводителей, с помощью ИНС. Рассмотрены вопросы выбора парадигмы обучения, оптимальной архитектуры и алгоритма обучения нейронной сети. Определено оптимальное количество и размер скрытых слоев многослойного персептрона с помощью правила геометрической пирамиды. Исследована степень влияния скорости обучения и момента инерции на способность нейронной сети к поиску глобального минимума на поверхности ошибки в пространстве свободных параметров сети. Произведено теоретическое и практическое обоснование применения адаптивных в процессе обучения параметров скорости обучения и момента инерции. Рассмотрены основные техники борьбы с переобучением нейронных сетей. Проанализировано увеличение вычислительной эффективности ансамбля искусственных нейронных сетей по сравнению с единичной сетью большего размера. Рассмотрены вопросы кодировки факторного пространства, а также предварительной обработки и масштабирования исходных данных, предназначенных для обучения и тестирования нейронной сети. Рассмотрена практическая реализация ИНС различной архитектуры и конфигурации с помощью современных средств машинного обучения на языке программирования Python 3.6. Произведен сравнительный анализ точности прогнозирования почасовых объемов электропотребления группы точек поставки электроэнергии, полученного с помощью ИНС и метода экспертных оценок.