Модель машинного обучения, способную прогнозировать графики потребления электроэнергии, на протяжении трех лет тестировали на реальных данных Центральной энергосистемы Монголии.
Международный коллектив ученых разработал новую систему прогнозирования графиков электропотребления. Испытания новой модели проводили на данных Центральной энергосистемы Монголии, они показали точность полученных результатов в 98,75%, сообщили ТАСС в пресс-службе Уральского федерального университета, ученые которого принимали участие в исследовании. Описание модели и результаты прогнозирования опубликованы в журнале Inventions (https://www.mdpi.com/2411-5134/8/5/114). (https://www.mdpi.com/2411-5134/8/5/114)
«Ученые создали модель, способную прогнозировать суточный график потребления электроэнергии. Модель апробировали на реальных данных Центральной энергосистемы Монголии на протяжении трех лет. Результаты показали: модель имеет высокую точность — в краткосрочном периоде (на сутки вперед) средняя погрешность прогноза составляет 1,25%. Это высокий показатель, поскольку средняя погрешность прогнозирования у аналогов — 1-4%», — сказали в вузе.
Как пояснил ведущий научный сотрудник кафедры электротехники УрФУ Павел Матренин, полученные результаты помогут правильно планировать нагрузку на энергетические объекты, чтобы эффективно распределять электроэнергию среди потребителей. В целом прогнозирование позволит лучше планировать работу всей электроэнергетической системы, добавил ученый. Современные электроэнергетические системы сложны и включают множество структурных элементов, в том числе слабо предсказуемых объектов генерации и потребления.
Фото: © AP Photo/Antonio Calanni
Источник: Энергетическая гостиная