vrgupВестник Ростовского государственного университета путей сообщенияVestnik Rostovskogo Gosudarstvennogo Universiteta Putej Soobshcheniya0201-727XРостовский государственный университет путей сообщения10.46973/0201-727X_2024_4_87vrgup-301Research ArticleТРАНСПОРТНАЯ ЭНЕРГЕТИКАPOWER ENGINEERING ON TRANSPORTПовышение точности методов прогнозирования электропотребления в системе управления электроснабжением железнодорожного транспортаImproving the accuracy of methods for forecasting power consumption in the railway power supply management systemМаниковскийА. С.ManikovskyA. S.

Маниковский Андрей Сергеевич, кафедра «Электроснабжение», старший преподаватель

Manikovsky Andrey Sergeevich, Chair «Power Supply», Senior Lecturer

andrey-18@mail.ruЯковлевД. А.YakovlevD. A.

Яковлев Дмитрий Александрович, кафедра «Электроснабжение», кандидат технических наук, доцент

Yakovlev Dmitriy Aleksandrovich, Chair «Power Supply», Candidate of Technical Sciences, Associate Professor

d5028280@mail.ruМухопадА. Ю.MukhopadA. Yu.

Мухопад Александр Юрьевич, кафедра «Автоматизация производственных процессов», доктор технических наук, профессор

Mukhopad Aleksandr Yurievich, Chair «Automation of Production Processes», Doctor of Engineering Sciences, Professor

jcmg@mail.ruЗабайкальский институт железнодорожного транспорта – филиал ФГБОУ ВО «Иркутский государственный университет путей сообщения» (ЗабИЖТ ИрГУПС)Zabaikalsk Rail Transport Institute, Branch of Irkutsk State Transport University (ZRTI IrSTU)Иркутский государственный университет путей сообщения (ИрГУПС)Irkutsk State Transport University (IrSTU)202430122024048793Copyright © Маниковский А.С., Яковлев Д.А., Мухопад А.Ю., 20242024Маниковский А.С., Яковлев Д.А., Мухопад А.Ю.Manikovsky A.S., Yakovlev D.A., Mukhopad A.Y.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.rgups.ru/jour/article/view/301

Эффективное управление энергетическим комплексом железнодорожного транспорта требует оперативной обработки больших объемов информации, поступающих из автоматизированной системы коммерческого учета электроэнергии. Прогнозные оценки составляют базовую информацию для принятия решений о планировании электропотребления. Точность прогнозов потребления электроэнергии определяет эффективность управления энергетическим комплексом железнодорожного транспорта и обеспечивает экономию электроэнергии и снижение затрат на ее приобретение, поскольку правилами функционирования энергорынков установлена обязанность потребителей по точному планированию объемов электропотребления. Таким образом, актуальность работы заключается в повышении точности методов прогнозирования потребления электрической энергии с применением современных технологий обработки информации, предоставляющих диспетчерскому персоналу возможность выбора и реализации выданных системой эффективных алгоритмов планирования потребления электроэнергии, что позволит существенно улучшить качество управления электропотреблением электроустановок на железнодорожном транспорте.

Effective management of the energy complex of railway transport requires the prompt processing of large amounts of information coming from an automated commercial electricity metering system. Forward-looking estimates provide basic information for decision-making on power consumption planning. The accuracy of forecasts of electricity consumption determines the efficiency of managing the energy complex of railway transport, as well as ensures savings of electric energy and reduction of costs for its purchase, since the rules of operation of energy markets establish the obligation of consumers to accurately plan the volume of electricity consumption. Thus, the relevance of the work lies in improving the accuracy of methods for predicting electric energy consumption using modern information processing technologies, which provide dispatching personnel with the opportunity to select and implement effective algorithms for planning electricity consumption issued by the system, which will significantly improve the quality of power consumption management of electrical installations in railway transport.

прогнозирование электропотребленияуправление электропотреблениемнейронная сетьуправляющий автоматтяга поездовpower consumption forecastingpower consumption managementneural networkcontrol automatontrain tractionReferencesОсипова, В. Э. Применение нейросетевых методов прогнозирования электропотребления на железнодорожном транспорте / В. Э. Осипова, Д. А. Яковлев // Современные информационные технологии и ИТ-образование. – 2022. – Т. 18, № 1. – С. 107–118. – DOI 10.25559/SITITO.18.202201.107-118.Osipova, V. E. Application of neural network methods for predicting power consumption in railway transport / V. E. Osipova, D. A. Yakovlev // Modern information technologies and IT-education. – 2022. – Vol. 18, No. 1. – P. 107–118. – DOI 10.25559/SITITO.18.202201.107-118.Староверов, Б. А. Схемы взаимодействия поставщиков и получателей прогнозов электропотребления на основе использования нейросетевой информационной системы / Б. А. Староверов // Инженерный вестник Дона. – 2018. – № 1 (48). – URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2018/4784 (дата обращения: 29.11.2024).Staroverov, B. A. Ways of interaction between providers and consumers of forecasts of electrical power consumption based on the use of a neural network information system / B. A. Staroverov, I. V. Semenov // Engineering Journal of Don. – 2018. – No. 1 (48). – URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2018/4784 (date of access: 11/29/2024).Кретов, Д. А. Прогнозирование электропотребления энергосбытовой компании с использованием искусственной нейронной сети / Д. А. Кретов, Р. В. Рузанов // Инженерный вестник Дона. – 2015. – № 2–1 (35). – URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2015/2880 (дата обращения: 29.11.2024).Kretov, D. A. Forecasting the electricity consumption of an energy supply company using an artificial neural network / D. A. Kretov, R. V. Ruzanov // Engineering Journal of Don. – 2015. – No. 2–1 (35). –– URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2015/2880 (date of access: 11/29/2024).Использование рекуррентных сетей для прогнозирования потребления электроэнергии / С. Л. Подвальный, М. А. Лихотин, А. В. Михайлусов, А. К. Донских // Вестник Воронежского государственного технического университета. – 2022. – Т. 18, № 3. – С. 45–50. – DOI 10.36622/VSTU.2022.18.3.005.Using recurrent networks to predict electricity consumption / S. L. Podvalny, M. A. Likhotin, A. V. Mikhailusov, A. K. Donskikh // The Bulletin of the Voronezh State Technical University. – 2022. – Vol. 18, No. 3. – P. 45–50. – DOI 10.36622/VSTU.2022.18.3.005.Маниковский, А. С. Автоматизация процесса прогнозирования электропотребления на железнодорожном транспорте с применением управляющего автомата / А. С. Маниковский, Д. А. Яковлев, А. Ю. Мухопад // Известия Транссиба. – 2024. – № 3 (59). – С. 128–136. – ISSN 2220-4245.Manikovsky, A. S. Automation of the process of forecasting power consumption in railway transport using a control automaton / A. S. Manikovsky, D. A. Yakovlev, A. Yu. Mukhopad // Journal of Transsib Railway Studies. – 2024. – No. 3 (59). – P. 128–136. – ISSN 2220-4245.Структурная организация управляющих автоматов вычислительных и информационно-измерительных систем / Ю. Ф. Мухопад, А. Ю. Мухопад, Д. Ц. Пунсык-Намжилов, А. С. Маниковский // Автометрия. – 2021. – Т. 57, № 4. – С. 65–73. – DOI 10.15372/AUT20210408.The structural organization of control automata for computing and information-measuring systems / Yu. F. Mukhopad, A. Yu. Mukhopad, D. Ts. Punsyk-Namzhilov, A. S. Manikovsky // Avtometriya. – 2021. – Vol. 57, No. 4. – P. 388–395. – DOI 10.3103/S8756699021040087.Патент № 2793301 C1. Российская Федерация, МПК G11C 11/00. Управляющий автомат с контролем состояний / А. Ю. Мухопад, А. С. Маниковский. – № 2022118502 ; заявл. 05.07.2022 ; опубл. 31.03.2023. – EDN OAAKOK.Patent No. 2793301 C1. Russian Federation, IPC G11C 11/00. Control automaton with state monitoring / A. Yu. Mukhopad, A. S. Manikovsky. – No. 2022118502 ; declared 05.07.2022 ; publ. 31.03.2023. – EDN OAAKOK.Шурова, Н. К. Применение программного комплекса MATLAB к прогнозированию электропотребления на тягу поездов / Н. К. Шурова, В. Н. Ли // Транспорт Азиатско-Тихоокеанского региона. – 2021. – № 3 (28). – С. 43–49. – EDN GVGLRN.Shurova, N. K. Application of the MATLAB software package to forecasting power consumption for hauling operations / N. K. Shurova, V. N. Li // Transport of the Asia-Pacific region. – 2021. – No. 3 (28). – P. 43–49. – EDN GVGLRN.Дзгоев, А. Э. Разработка методов краткосрочного и оперативного прогнозирования электропотребления в системе управления электроснабжением региона : диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук : 05.13.01 / Дзгоев Алан Эдуардович. – Владикавказ, 2011. – 157 с. – EDN QFFRTR.Dzgoev, A. E. Development of methods for short-term and operational forecasting of electricity consumption in the power supply management system of the region : dissertation for the degree of candidate of technical sciences : 05.13.01 /Dzgoev Alan Eduardovich. – Vladikavkaz, 2011. – 157 p. – EDN QFFRTR.Митрофанов, А. Н. Прогнозирование и управление электропотреблением тяги поездов : диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук : 05.22.07 / Митрофанов Александр Николаевич. – Самара, 2006. – 501 с. – EDN NOHBVD.Mitrofanov, A. N. Forecasting and management of electric consumption of train traction : dissertation for the degree of doctor of technical sciences : 05.22.07 / Mitrofanov Alexander Nikolaevich. – Samara, 2006. – 501 p. – EDN NOHBVD.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.