energyЭнергетика. Известия высших учебных заведений и энергетических объединений СНГENERGETIKA. Proceedings of CIS higher education institutions and power engineering associations1029-74482414-0341BNTUenergy-430Research ArticleЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКАELECTRICAL POWER ENGINEERINGПрогнозирование электрической нагрузки энергосистемы на следующие сутки с использованием метода искусственных нейронных сетейForecasting of Power System Electric Load for Next 24 Hours while Using Method of Artificial Neuron NetworksКороткевичМ. А.KorotkevichM. A.

Доктор технических наук, профессор

energy@bntu.byКурачинскийВ. В.KurachinskyV. V.

Инженер

energy@bntu.byБелорусский национальный технический университетБеларусьBelarusian National Technical UniversityBelarus20102804201002511Copyright © Короткевич М.А., Курачинский В.В., 20102010Короткевич М.А., Курачинский В.В.Korotkevich M.A., Kurachinsky V.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://energy.bntu.by/jour/article/view/430

Рассматривается метод прогнозирования электрической нагрузки энергосистемы Республики Беларусь на основе использования метода искусственных нейронных сетей (ИНС). Разработана конфигурация нейронной сети и рассмотрен процесс ее обучения. Составлен прогноз электрической нагрузки энергосистемы с использованием ИНС.

The paper considers a methodology for forecasting electric load of power system in theRepublicofBelaruson the basis of an artificial neuron network method. A configuration of the neuron network has been developed and the process of its training has been considered in the paper. Forecasting of power system electric load has been prepared while using artificial neuron networks.

ReferencesМеламед, М. А. Современные методы анализа и прогнозирования режимов электропотребления в электроэнергетических системах / М. А. Меламед // Итоги науки и техники. Сер. Энергетические системы и их автоматизация. – 1988. – Т. 4. – С. 4–11.Меламед, М. А. Современные методы анализа и прогнозирования режимов электропотребления в электроэнергетических системах / М. А. Меламед // Итоги науки и техники. Сер. Энергетические системы и их автоматизация. – 1988. – Т. 4. – С. 4–11.Методические указания прогнозирования электропотребления в ОЭС Беларуси / сост. А. М. Короткевич. – Минск : Белэнерго, 2001. – 4 с.Методические указания прогнозирования электропотребления в ОЭС Беларуси / сост. А. М. Короткевич. – Минск : Белэнерго, 2001. – 4 с.Шумилов, Г. П. Прогнозирование электрических нагрузок ЭЭС с использованием методов искусственного интеллекта / Г. П. Шумилова, Н. Э. Готман, Т. Б. Старцева // Сборник трудов Российского национального симпозиума по энергетике, Казань, 10–14 сент. 2001 г. – М. : КГЭУ, 2001. – С. 103–106.Шумилов, Г. П. Прогнозирование электрических нагрузок ЭЭС с использованием методов искусственного интеллекта / Г. П. Шумилова, Н. Э. Готман, Т. Б. Старцева // Сборник трудов Российского национального симпозиума по энергетике, Казань, 10–14 сент. 2001 г. – М. : КГЭУ, 2001. – С. 103–106.Хайкин, С. Нейронные сети : полный курс / С. Хайкин. – 2-е изд. – М. : Издательский дом «Вильямс», 2006. – 1104 с.Хайкин, С. Нейронные сети : полный курс / С. Хайкин. – 2-е изд. – М. : Издательский дом «Вильямс», 2006. – 1104 с.Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский ; пер. с польск. И. Д. Рудинского. – М. : Горячая линия–Телеком, 2008. – 452 с.Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский ; пер. с польск. И. Д. Рудинского. – М. : Горячая линия–Телеком, 2008. – 452 с.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.