Articolul precedent |
Articolul urmator |
765 5 |
Ultima descărcare din IBN: 2023-12-05 14:20 |
Căutarea după subiecte similare conform CZU |
620.9+621.311 (28) |
Economia energiei în general (550) |
Electrotehnică (1155) |
SM ISO690:2012 БАЛАМЕТОВ, А., ХАЛИЛОВ, Э.. Прогнозирование потерь мощности электроэнергетических систем для анализа и управления. In: Energetica Moldovei. Aspecte regionale de dezvoltare, Ed. Editia II, 2012, 4-6 octombrie 2012, Chișinău. Chișinău, Republica Moldova: Institutul de Energetică al Academiei de Științe a Moldovei, 2012, Ediția II, pp. 92-99. |
EXPORT metadate: Google Scholar Crossref CERIF DataCite Dublin Core |
Energetica Moldovei. Aspecte regionale de dezvoltare Ediția II, 2012 |
||||||
Conferința "Energetica Moldovei" Editia II, 2012, Chișinău, Moldova, 4-6 octombrie 2012 | ||||||
|
||||||
CZU: 620.9+621.311 | ||||||
Pag. 92-99 | ||||||
|
||||||
Descarcă PDF | ||||||
Rezumat | ||||||
Одним из универсальных методов прогнозирования переменных потерь в электроэнергетической системе является методы регрессионного анализа. Для прогнозирования потерь в электроэнергетической системе предлагается использовать подходы имитационного моделирования и получения регрессионных зависимостей методом факторного планирования экспериментов и методом наименьших квадратов. Для повышения точности прогнозирования предлагается использование метода группового учета аргументов и нейросетевых технологий. Приводится сопоставление методов получения регрессионных зависимостей на тестовых примерах. |
||||||
Cuvinte-cheie электроэнергетическая система, потери мощности, искусственная нейронная сеть, установившиеся режимы, регрессионные модели |
||||||
|
Cerif XML Export
<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?> <CERIF xmlns='urn:xmlns:org:eurocris:cerif-1.5-1' xsi:schemaLocation='urn:xmlns:org:eurocris:cerif-1.5-1 http://www.eurocris.org/Uploads/Web%20pages/CERIF-1.5/CERIF_1.5_1.xsd' xmlns:xsi='http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance' release='1.5' date='2012-10-07' sourceDatabase='Output Profile'> <cfResPubl> <cfResPublId>ibn-ResPubl-57845</cfResPublId> <cfResPublDate>2012</cfResPublDate> <cfVol>Ediția II</cfVol> <cfStartPage>92</cfStartPage> <cfISBN></cfISBN> <cfURI>https://ibn.idsi.md/ro/vizualizare_articol/57845</cfURI> <cfTitle cfLangCode='RU' cfTrans='o'>Прогнозирование потерь мощности электроэнергетических систем для анализа и управления</cfTitle> <cfKeyw cfLangCode='RU' cfTrans='o'>электроэнергетическая система; установившиеся режимы; потери мощности; регрессионные модели; искусственная нейронная сеть</cfKeyw> <cfAbstr cfLangCode='RU' cfTrans='o'><p><em>Одним из универсальных методов прогнозирования переменных потерь в электроэнергетической системе является методы регрессионного анализа. Для прогнозирования потерь в электроэнергетической системе предлагается использовать подходы имитационного моделирования и получения регрессионных зависимостей методом факторного планирования экспериментов и методом наименьших квадратов. Для повышения точности прогнозирования предлагается использование метода группового учета аргументов и нейросетевых технологий. Приводится сопоставление методов получения регрессионных зависимостей на тестовых примерах. </em> </p></cfAbstr> <cfAbstr cfLangCode='EN' cfTrans='o'><p><em>One of the generic variables predict the losses in the power system is the method of regression analysis. To predict the losses in the power system is proposed to use the approaches of simulation and obtaining a regression method factor experimental design and the method of least squares. To improve the accuracy of forecasting suggests the use of group method of data and neural network technology. A comparison of methods for regression in tests is given</em>. </p></cfAbstr> <cfAbstr cfLangCode='RO' cfTrans='o'><p><em>Una din metodele universale de prognozare a pierderilor variabile în sistemele energetice sunt metodele de analiză regresivă. Pentru prognozarea pierderilor în sistemul energetic se propune utilizarea metodelor de imitare a modelării şi obţinerea dependenţelor regresive prin metoda planificării factoriale a experimentelor şi metoda pătratelor minime. Pentru majorarea exactităţii de prognozare se propune utilizarea dependenţelor regresive pe baza exemplelor de test.</em></p></cfAbstr> <cfResPubl_Class> <cfClassId>eda2d9e9-34c5-11e1-b86c-0800200c9a66</cfClassId> <cfClassSchemeId>759af938-34ae-11e1-b86c-0800200c9a66</cfClassSchemeId> <cfStartDate>2012T24:00:00</cfStartDate> </cfResPubl_Class> <cfResPubl_Class> <cfClassId>e601872f-4b7e-4d88-929f-7df027b226c9</cfClassId> <cfClassSchemeId>40e90e2f-446d-460a-98e5-5dce57550c48</cfClassSchemeId> <cfStartDate>2012T24:00:00</cfStartDate> </cfResPubl_Class> <cfPers_ResPubl> <cfPersId>ibn-person-54755</cfPersId> <cfClassId>49815870-1cfe-11e1-8bc2-0800200c9a66</cfClassId> <cfClassSchemeId>b7135ad0-1d00-11e1-8bc2-0800200c9a66</cfClassSchemeId> <cfStartDate>2012T24:00:00</cfStartDate> </cfPers_ResPubl> <cfPers_ResPubl> <cfPersId>ibn-person-54756</cfPersId> <cfClassId>49815870-1cfe-11e1-8bc2-0800200c9a66</cfClassId> <cfClassSchemeId>b7135ad0-1d00-11e1-8bc2-0800200c9a66</cfClassSchemeId> <cfStartDate>2012T24:00:00</cfStartDate> </cfPers_ResPubl> </cfResPubl> <cfPers> <cfPersId>ibn-Pers-54755</cfPersId> <cfPersName_Pers> <cfPersNameId>ibn-PersName-54755-1</cfPersNameId> <cfClassId>55f90543-d631-42eb-8d47-d8d9266cbb26</cfClassId> <cfClassSchemeId>7375609d-cfa6-45ce-a803-75de69abe21f</cfClassSchemeId> <cfStartDate>2012T24:00:00</cfStartDate> <cfFamilyNames>Баламетов</cfFamilyNames> <cfFirstNames>А.</cfFirstNames> </cfPersName_Pers> </cfPers> <cfPers> <cfPersId>ibn-Pers-54756</cfPersId> <cfPersName_Pers> <cfPersNameId>ibn-PersName-54756-1</cfPersNameId> <cfClassId>55f90543-d631-42eb-8d47-d8d9266cbb26</cfClassId> <cfClassSchemeId>7375609d-cfa6-45ce-a803-75de69abe21f</cfClassSchemeId> <cfStartDate>2012T24:00:00</cfStartDate> <cfFamilyNames>Халилов</cfFamilyNames> <cfFirstNames>Э.</cfFirstNames> </cfPersName_Pers> </cfPers> </CERIF>