Standard

РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ СРЕДНЕСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ В ИЗОЛИРОВАННО РАБОТАЮЩИХ ЭНЕРГОСИСТЕМАХ НА ОСНОВЕ АНСАМБЛЕВЫХ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ. / Асанова, Салима Маратовна; Ахьёев, Джавод Саламшоевич; Дмитриев, Степан Александрович et al.
In: Известия НТЦ Единой энергетической системы, No. 1 (84), 2021, p. 32-39.

Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

Harvard

Асанова, СМ, Ахьёев, ДС, Дмитриев, СА, Матренин, ПВ & Сафаралиев, МХ 2021, 'РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ СРЕДНЕСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ В ИЗОЛИРОВАННО РАБОТАЮЩИХ ЭНЕРГОСИСТЕМАХ НА ОСНОВЕ АНСАМБЛЕВЫХ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ', Известия НТЦ Единой энергетической системы, no. 1 (84), pp. 32-39.

APA

Асанова, С. М., Ахьёев, Д. С., Дмитриев, С. А., Матренин, П. В., & Сафаралиев, М. Х. (2021). РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ СРЕДНЕСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ В ИЗОЛИРОВАННО РАБОТАЮЩИХ ЭНЕРГОСИСТЕМАХ НА ОСНОВЕ АНСАМБЛЕВЫХ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ. Известия НТЦ Единой энергетической системы, (1 (84)), 32-39.

Vancouver

Асанова СМ, Ахьёев ДС, Дмитриев СА, Матренин ПВ, Сафаралиев МХ. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ СРЕДНЕСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ В ИЗОЛИРОВАННО РАБОТАЮЩИХ ЭНЕРГОСИСТЕМАХ НА ОСНОВЕ АНСАМБЛЕВЫХ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ. Известия НТЦ Единой энергетической системы. 2021;(1 (84)):32-39.

Author

Асанова, Салима Маратовна ; Ахьёев, Джавод Саламшоевич ; Дмитриев, Степан Александрович et al. / РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ СРЕДНЕСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ В ИЗОЛИРОВАННО РАБОТАЮЩИХ ЭНЕРГОСИСТЕМАХ НА ОСНОВЕ АНСАМБЛЕВЫХ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ. In: Известия НТЦ Единой энергетической системы. 2021 ; No. 1 (84). pp. 32-39.

BibTeX

@article{4dfa6d4a054a4bb2bdc917d2f1eba829,
title = "РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ СРЕДНЕСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ В ИЗОЛИРОВАННО РАБОТАЮЩИХ ЭНЕРГОСИСТЕМАХ НА ОСНОВЕ АНСАМБЛЕВЫХ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ",
abstract = "Рассмотрена задача построения модели среднесрочного прогнозирования графиков нагрузки электропотребления в изолированной ЭЭС. В основе модели положены ансамблевые методы машинного обучения с применением подхода выделения наиболее значимых признаков. Проведено исследование таких моделей, как линейная регрессия, регрессия на основе метода опорных векторов, регрессионное дерево решений, случайный лес, градиентный бустинг над деревьями решений, адаптивный бустинг над деревьями решений, адаптивный бустинг над линейной регрессией. Выделение признаков из временного ряда позволяет применять более простые и устойчивые к переобучению модели. Выполнены расчеты и анализ суммарной погрешности прогнозирования. Результаты исследования предназначены для повышения достоверности прогнозирования при планировании, управлении и эксплуатации изолированных ЭЭС.",
author = "Асанова, {Салима Маратовна} and Ахьёев, {Джавод Саламшоевич} and Дмитриев, {Степан Александрович} and Матренин, {Павел Викторович} and Сафаралиев, {Муродбек Холназарович}",
year = "2021",
language = "Русский",
pages = "32--39",
journal = "Известия НТЦ Единой энергетической системы",
issn = "2307-261X",
publisher = "Научно-технический центр Федеральной сетевой компании Единой энергетической системы",
number = "1 (84)",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ СРЕДНЕСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ В ИЗОЛИРОВАННО РАБОТАЮЩИХ ЭНЕРГОСИСТЕМАХ НА ОСНОВЕ АНСАМБЛЕВЫХ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

AU - Асанова, Салима Маратовна

AU - Ахьёев, Джавод Саламшоевич

AU - Дмитриев, Степан Александрович

AU - Матренин, Павел Викторович

AU - Сафаралиев, Муродбек Холназарович

PY - 2021

Y1 - 2021

N2 - Рассмотрена задача построения модели среднесрочного прогнозирования графиков нагрузки электропотребления в изолированной ЭЭС. В основе модели положены ансамблевые методы машинного обучения с применением подхода выделения наиболее значимых признаков. Проведено исследование таких моделей, как линейная регрессия, регрессия на основе метода опорных векторов, регрессионное дерево решений, случайный лес, градиентный бустинг над деревьями решений, адаптивный бустинг над деревьями решений, адаптивный бустинг над линейной регрессией. Выделение признаков из временного ряда позволяет применять более простые и устойчивые к переобучению модели. Выполнены расчеты и анализ суммарной погрешности прогнозирования. Результаты исследования предназначены для повышения достоверности прогнозирования при планировании, управлении и эксплуатации изолированных ЭЭС.

AB - Рассмотрена задача построения модели среднесрочного прогнозирования графиков нагрузки электропотребления в изолированной ЭЭС. В основе модели положены ансамблевые методы машинного обучения с применением подхода выделения наиболее значимых признаков. Проведено исследование таких моделей, как линейная регрессия, регрессия на основе метода опорных векторов, регрессионное дерево решений, случайный лес, градиентный бустинг над деревьями решений, адаптивный бустинг над деревьями решений, адаптивный бустинг над линейной регрессией. Выделение признаков из временного ряда позволяет применять более простые и устойчивые к переобучению модели. Выполнены расчеты и анализ суммарной погрешности прогнозирования. Результаты исследования предназначены для повышения достоверности прогнозирования при планировании, управлении и эксплуатации изолированных ЭЭС.

UR - https://www.elibrary.ru/item.asp?id=46155787

M3 - Статья

SP - 32

EP - 39

JO - Известия НТЦ Единой энергетической системы

JF - Известия НТЦ Единой энергетической системы

SN - 2307-261X

IS - 1 (84)

ER -

ID: 22844502