Применение нейросетевого моделирования для прогнозирования нагрузки электрических сетей: выпускная квалификационная работа магистра: 13.04.02 - Электроэнергетика и электротехника ; 13.04.02_02 - Электроэнергетические системы, сети, электропередачи, их режимы, устойчивость и надежность

Укконен, Михаил Вячеславович; Сорокин, Евгений Владимирович

С 17 марта 2020 г. для ресурсов (учебные, научные, материалы конференций, статьи из периодических изданий, авторефераты диссертаций, диссертации) ЭБ СПбПУ, обеспечивающих образовательный процесс, установлен особый режим использования. Обращаем внимание, что ВКР/НД не относятся к этой категории.

Details

	Table	Card	RUSMARC

Title:	Применение нейросетевого моделирования для прогнозирования нагрузки электрических сетей: выпускная квалификационная работа магистра: 13.04.02 - Электроэнергетика и электротехника ; 13.04.02_02 - Электроэнергетические системы, сети, электропередачи, их режимы, устойчивость и надежность
Creators:	Укконен Михаил Вячеславович
Scientific adviser:	Сорокин Евгений Владимирович
Organization:	Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт энергетики и транспортных систем
Imprint:	Санкт-Петербург, 2018
Collection:	Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects:	Электроэнергетические системы — Нагрузка; Электрическая энергия — Потребление; Нейронные сети
UDC:	004.032.26
Document type:	Master graduation qualification work
File type:	PDF
Language:	Russian
Speciality code (FGOS):	13.04.02
Speciality group (FGOS):	130000 - Электро- и теплоэнергетика
Links:	Отзыв руководителя; Рецензия
DOI:	10.18720/SPBPU/2/v18-2472
Rights:	Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions: –

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Произведен анализ методов краткосрочного прогнозирования нагрузки. С помощью программного комплекса Microsoft Excel исследовано воздействие внешних факторов на временные ряды нагрузки. На основании данных для Ленинградского РДУ построена модель простейшего персептрона для прогнозирования нагрузки. При помощи алгоритма роя части модель оптимизирована для получения более точных результатов.

Document access rights

	Network		User group		Action
	ILC SPbPU Local Network		All
	Internet		Authorized users
	Internet		Anonymous

Usage statistics

Access count: 144
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics