RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Автоматика и телемеханика // Архив

Автомат. и телемех., 2020, выпуск 7, страницы 148–172 (Mi at15358)

Эта публикация цитируется в 8 статьях

Интеллектуальные системы управления, aнализ данных

Элементы рандомизированного прогнозирования и его применение для предсказания суточной электрической нагрузки энергетической системы

Ю. С. Попковab, А. Ю. Попковa, Ю. А. Дубновac

a Федеральный исследовательский центр “Информатика и управление” РАН, Москва
b Институт проблем управления, Москва
c Национальный исследовательский университет “Высшая школа экономики”, Москва

Аннотация: Развит метод рандомизированного прогнозирования, основанный на генерации ансамблей энтропийно-оптимальных прогнозных траекторий. Последние генерируются рандомизированными моделями динамической регрессии, содержащими случайные параметры, измерительные шумы и случайный вход. Функции плотности распределения вероятностей случайных параметров и измерительных шумов оцениваются с использованием реальных данных в рамках процедуры рандомизированного машинного обучения. Генерация ансамблей прогнозных траекторий осуществляется путем сэмплирования энтропийно-оптимальных распределений вероятностей. Предлагаемая процедура применяется для рандомизированного прогнозирования суточной нагрузки региональной энергетической системы. Синтезирована стохастическая модель колебательной динамической регрессии. Построены одно- двух- и трехсуточные прогнозы и исследованы их погрешности.

Ключевые слова: прогнозирование, иерархическая рандомизация, колебательная динамическая регрессия, энтропийный функционал, эмпирический баланс, суточная нагрузка энергетической системы, сэмплирование функций ПРВ.

Статья представлена к публикации членом редколлегии: А. И. Кибзун

Поступила в редакцию: 14.10.2019
После доработки: 11.12.2020
Принята к публикации: 30.01.2020

DOI: 10.31857/S0005231020070107


 Англоязычная версия: Automation and Remote Control, 2020, 81:7, 1286–1306

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2025