ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕЙ В ПРОГНОЗИРОВАНИИ СПРОСА НА ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЮ: ОПИСАНИЕ ПРОБЛЕМЫ И ЕЕ РЕШЕНИЕ
Ключевые слова:
электроэнергия, прогнозирование, прогнозирование спроса, нейронная сеть, прогноз , потребление, эффективность, энергосистемаАннотация
В статье рассматривается применение нейросетей в задаче прогнозирования спроса на электроэнергию. В качестве основного подхода предлагается использование рекуррентных нейронных сетей (RNN). RNN отличаются тем, что сохраняют внутреннее состояние, которое позволяет учесть контекст и историю данных при прогнозировании будущего спроса на электроэнергию. Для демонстрации эффективности предложенного подхода приводятся результаты сравнения прогнозов нейросетей с традиционными методами прогнозирования на реальных данных. Данная научная статья предлагает новый подход к прогнозированию спроса на электроэнергию, основанный на применении нейросетей, что может значительно повысить точность прогнозов спроса и, следовательно, способствовать более эффективному планированию и оптимизации работы энергосистем.
