ELECTRICAL LOAD FORECASTING ON HIERARCHICAL LEVELS OF IPS OF UKRAINE USING LSTM NEURAL NETWORK
The scientific research presents the results of a study of one-factor forecasting of the total electrical load at three hierarchical levels of the integrated power system (IPS) of Ukraine using artificial neural networks, such as LSTM. Based on research, forecasting errors at each hierarchical level...
Збережено в:
| Видавець: | Інститут електродинаміки Національної академії наук України |
|---|---|
| Дата: | 2021 |
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Інститут електродинаміки Національної академії наук України
2021
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://prc.ied.org.ua/index.php/proceedings/article/view/34 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
Організація
Proceedings of the Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine| id |
prciedorgua-article-34 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
prciedorgua-article-342021-09-27T13:32:22Z ELECTRICAL LOAD FORECASTING ON HIERARCHICAL LEVELS OF IPS OF UKRAINE USING LSTM NEURAL NETWORK ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ НА ІЄРАРХІЧНИХ РІВНЯХ ОЕС УКРАЇНИ З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ТИПУ LSTM Лоскутов, С.С. Шиманюк, П.В. прогнозування сумарне електричне навантаження нейронні мережі рекурентні нейронні мережі forecasting total electric load neural networks recurrent neural networks The scientific research presents the results of a study of one-factor forecasting of the total electrical load at three hierarchical levels of the integrated power system (IPS) of Ukraine using artificial neural networks, such as LSTM. Based on research, forecasting errors at each hierarchical level of the power system were analyzed. Methods for improving the quality and stability of forecasts were proposed. The obtained results are the basis for the study of the assessment of the accuracy of forecasting the summary electrical load in the IPS of Ukraine. Ref. 9, fig. 4, table. Наведено результати дослідження однофакторного прогнозування сумарного електричного навантаження на трьох ієрархічних рівнях об’єднаної електроенергетичної системи (ОЕС) України з використанням рекурентних штучних нейронних мереж типу LSTM. На основі виконаних досліджень проаналізовано похибки прогнозування на кожному з ієрархічних рівнів електроенергетичної системи та запропоновано методи підвищення якості та стабільності прогнозів. Отримані результати є основою для виконання досліджень щодо оцінки точності прогнозування сумарного електричного навантаження в ОЕС України. Бібл. 9, рис. 4, таблиця. Інститут електродинаміки Національної академії наук України 2021-09-20 Article Article application/pdf https://prc.ied.org.ua/index.php/proceedings/article/view/34 10.15407/publishing2021.59.081 Proceedings of the Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine; No. 59 (2021): Proceedings of the Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine; 081 Праці Інституту електродинаміки Національної академії наук України; № 59 (2021): Праці Інституту електродинаміки Національної академії наук України; 081 2786-7064 1727-9895 10.15407/publishing2021.59 uk https://prc.ied.org.ua/index.php/proceedings/article/view/34/31 Авторське право (c) 2021 С.С. Лоскутов, П.В. Шиманюк https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |
| institution |
Proceedings of the Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
прогнозування сумарне електричне навантаження нейронні мережі рекурентні нейронні мережі forecasting total electric load neural networks recurrent neural networks |
| spellingShingle |
прогнозування сумарне електричне навантаження нейронні мережі рекурентні нейронні мережі forecasting total electric load neural networks recurrent neural networks Лоскутов, С.С. Шиманюк, П.В. ELECTRICAL LOAD FORECASTING ON HIERARCHICAL LEVELS OF IPS OF UKRAINE USING LSTM NEURAL NETWORK |
| topic_facet |
прогнозування сумарне електричне навантаження нейронні мережі рекурентні нейронні мережі forecasting total electric load neural networks recurrent neural networks |
| format |
Article |
| author |
Лоскутов, С.С. Шиманюк, П.В. |
| author_facet |
Лоскутов, С.С. Шиманюк, П.В. |
| author_sort |
Лоскутов, С.С. |
| title |
ELECTRICAL LOAD FORECASTING ON HIERARCHICAL LEVELS OF IPS OF UKRAINE USING LSTM NEURAL NETWORK |
| title_short |
ELECTRICAL LOAD FORECASTING ON HIERARCHICAL LEVELS OF IPS OF UKRAINE USING LSTM NEURAL NETWORK |
| title_full |
ELECTRICAL LOAD FORECASTING ON HIERARCHICAL LEVELS OF IPS OF UKRAINE USING LSTM NEURAL NETWORK |
| title_fullStr |
ELECTRICAL LOAD FORECASTING ON HIERARCHICAL LEVELS OF IPS OF UKRAINE USING LSTM NEURAL NETWORK |
| title_full_unstemmed |
ELECTRICAL LOAD FORECASTING ON HIERARCHICAL LEVELS OF IPS OF UKRAINE USING LSTM NEURAL NETWORK |
| title_sort |
electrical load forecasting on hierarchical levels of ips of ukraine using lstm neural network |
| title_alt |
ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ НА ІЄРАРХІЧНИХ РІВНЯХ ОЕС УКРАЇНИ З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ТИПУ LSTM |
| description |
The scientific research presents the results of a study of one-factor forecasting of the total electrical load at three hierarchical levels of the integrated power system (IPS) of Ukraine using artificial neural networks, such as LSTM. Based on research, forecasting errors at each hierarchical level of the power system were analyzed. Methods for improving the quality and stability of forecasts were proposed. The obtained results are the basis for the study of the assessment of the accuracy of forecasting the summary electrical load in the IPS of Ukraine. Ref. 9, fig. 4, table. |
| publisher |
Інститут електродинаміки Національної академії наук України |
| publishDate |
2021 |
| url |
https://prc.ied.org.ua/index.php/proceedings/article/view/34 |
| work_keys_str_mv |
AT loskutovss electricalloadforecastingonhierarchicallevelsofipsofukraineusinglstmneuralnetwork AT šimanûkpv electricalloadforecastingonhierarchicallevelsofipsofukraineusinglstmneuralnetwork AT loskutovss prognozuvannâelektričnogonavantažennânaíêrarhíčnihrívnâhoesukraínizvikoristannâmnejronnoímerežítipulstm AT šimanûkpv prognozuvannâelektričnogonavantažennânaíêrarhíčnihrívnâhoesukraínizvikoristannâmnejronnoímerežítipulstm |
| first_indexed |
2024-06-01T14:30:16Z |
| last_indexed |
2024-06-01T14:30:16Z |
| _version_ |
1804810636596609024 |