Метод прогнозування споживання електроенергії на основі апарату канонічних розкладань випадкових процесів

Автор(и)

  • І. П. Атаманюк Миколаївський національний аграрний університет, вул. Паризької комуни, 9, м. Миколаїв, Україна, 54020, Україна
  • Ю. В. Волосюк Миколаївська філія Європейського університету, вул. Бузника, 5/1, м. Миколаїв, Україна, 54020, Україна

Ключові слова:

споживання електроенергії, прогнозування, випадковий процес, канонічне розкладання, середній квадрат похибки екстраполяції

Анотація

Запропоновано метод прогнозування споживання електроенергії на основі апарату канонічних розкладань випадкових процесів. Метод повністю враховує особливості процесу споживання електроенергії (нестаціонарність, значна післядія, наявність нелінійних стохастичних зв’язків), що дозволяє підвищити якість вирішення задачі прогнозування. Результати чисельного експери-менту на основі статистичних даних підтвердили високу ефективність запропонованого методу. 

Біографії авторів

І. П. Атаманюк, Миколаївський національний аграрний університет, вул. Паризької комуни, 9, м. Миколаїв, Україна, 54020

Доктор технічних наук, доцент кафедри вищої та прикладної математики

Ю. В. Волосюк, Миколаївська філія Європейського університету, вул. Бузника, 5/1, м. Миколаїв, Україна, 54020

Кандидат технічних наук, доцент кафедри інформатики та соціально-гуманітарних дисциплін

Посилання

1. Dovgiy, S. O., Bidyuk, P. I., Trofimchuk, O. M. and Savenkov, O. I. (2011). Forecasting methods in systems decision support. Kiev: Azimuth-Ukraine. 608 p.

2. Rozanov, Y. A. (1990). Stationary random processes. Moscow: Science. 272 p.

3. Yaglom, A. M. (1995). Introduction to the theory of stationary random functions. Uspehi matematicheskih nauk, Vol. 7, № 5(51), 3–168.

4. Tihonov, V. I. and Mironov, M. A. (1977). Markov processes. Moscow: Soviet radio. 488 p.

5. Pugachev, V. S. and Sinitsyin, I. N. (1985). Stochastic differential systems. Moscow: Science. 560 p.

6. Kudritskiy, V. D. (2001). Filtering, extrapolation and recognition of realizations of random functions. Kiev: FADA, LTD. 176 p.

7. Atamanyuk, I. P. (2002). A polynomial algorithm for optimal extrapolation of the parameters of stochastic systems. Upravlyayuschie sistemyi i mashinyi, Vol. 1, 16–19.

8. Atamanyuk, I. P. (2009). Optimal Polynomial Extrapolation of Realization of a Random Process with a Filtration of Measurement Errors. Journal of Automation and Information Sciences, Vol. 41, № 8, 38–48.

9. Atamanyuk, I. P. (2011). Algorithm to determine the optimal parameters of a polynomial Wiener filter–extrapolator for nonstationary stochastic processes observed with errors. Cybernetics and Systems Analysis, Vol. 47, № 2, 305–310.

10. Atamanyuk, I. P. (2000). Polynomial canonical decomposition of a scalar random process changes of parameters of radio-electronic devices. Visnik ZhITI. Tehnichni nauki, Vol. 13, 99–101.

11. Atamanyuk, I. P., Kondratenko, V. Y., Kozlov, O. V. and Kondratenko, Y. P. (2012). The algorithm of optimal polynomial extrapolation of random processes. Modeling and Simulation in Engineering, Economics and Management. New–York: Springer, 78–87.

##submission.downloads##

Опубліковано

2015-03-22

Номер

Розділ

Автоматизація та управління механіко-технологічними системами та комплексами