Повышение точности методов прогнозирования электропотребления в системе управления электроснабжением железнодорожного транспорта

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.

1. Осипова, 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.

2. 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).

3. 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).

4. 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.

5. 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.

6. 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.

7. 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.

8. 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.

9. 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.

10. 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.