Классификация метеорологических сценариев для использования в предикторах энергопотребления жилых массивов города
Închide
Conţinutul numărului revistei
Articolul precedent
Articolul urmator
877 2
Ultima descărcare din IBN:
2023-12-04 17:34
SM ISO690:2012
VORONENKO, D.. Классификация метеорологических сценариев для использования в предикторах энергопотребления жилых массивов города . In: Problemele Energeticii Regionale, 2008, nr. 3(8), pp. 1-10. ISSN 1857-0070.
EXPORT metadate:
Google Scholar
Crossref
CERIF

DataCite
Dublin Core
Problemele Energeticii Regionale
Numărul 3(8) / 2008 / ISSN 1857-0070

Классификация метеорологических сценариев для использования в предикторах энергопотребления жилых массивов города

Pag. 1-10

Voronenko D.
 
Харьковский Политехнический Институт
 
Disponibil în IBN: 17 decembrie 2013


Rezumat

Работа посвящена поиску и классификации метеорологических сценариев, для использования в качестве дополнительной входной информации в предикторах связного потребления электрической и тепловой энергии в коммунально-бытовом секторе. В качестве математического аппарата для кластеризации погодных данных использованы самоорганизующиеся карты Кохонена. Результаты работы позволили улучшить качество прогнозов энергопотребления.

Lucrarea este consacrată cercetării şi clasificării scenariilor meteorologice pentru utilizarea lor în calitate de informaţie suplimentară de ieşire în predictoarele consumulului coerent al energiei electrice şi termice în sectorul comunal. În calitate de aparat matematic pentru analiza de cluster a condiţiilor meteo sunt utilizate hărţile autoorganizatoare ale lui Kohonen. Rezultatele lucrării au dat posibilitatea îmbunătaţirii calităţii pronosticurilor consumului de energie.

The work is dedicated to identification and classification of meteorological scenarios for using them as additional input information in predictors of coherent consumption of electrical and thermal energy in residential area. Kohonen self-organized maps were used as mathematical apparatus for clusterization of weather data. Research results led to quality improvement of energy consumption forecasts.

Cuvinte-cheie
прогнозирование электропотребления, метеосценарий, карты Кохонена