Разработка и исследование нейросетевых алгоритмов краткосрочного прогнозирования нагрузки центральной электроэнергетической системы Монголии
Диссертация
Апробация работы. Основные положения и научные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на 10-й ежегодной международной научно-технической конференции студентов и аспирантов ^ «Радиотехника, электротехника и энергетика» (г. Москва, 2004 г.) — на региональной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Наука. Техника. Инновации» (г. Новосибирск… Читать ещё >
Список литературы
- Автоматизация управления энергообъединениями / Под ред. Совалова С. А. -М.: Энергия, 1979. 432 с.
- Арзамасцев Д.А., Бартоломей П. И., Холян A.M. АСУ и оптимизация режимов энергосистем М.: Высшая школа, 1983, 208 с.
- Арзамасцев Д.А., Ананычева С. С., Мардер Л. И., Мызин А. Л. Разработка методических положений по прогнозированию электропотребления и составлению балансов мощности энергосистем и энергоузлов / Отчет о НИР 12 004 ТМ, т. 1, Свердловск, УрЭСП, 1986, 137 с.
- Баринов В.А., Гамм А. З., Кучеров Ю. Н. и др. / Под общ. ред. Руденко Ю. Н. и Семенова В. А. Автоматизация диспетчерского управления в электроэнергетике М.: изд-во МЭИ, 2000, 647 с.
- Баринов В.А., Совалов С. А. Режимы энергосистем: методы анализа и управления-М.: Энергоатомиздат, 1990, 439 с.
- Боровиков В. Statistica. Искусство анализа данных на компьютере: Для профессионалов. 2-е изд. СПб.: Питер, 2003, 688 с.
- Боровиков В.П., Ивченко Г. И. Прогнозирование в среде Statistica в среде Windows, Основы теории и интенсивная практика на компьютере М.: Финансы и статистика, 2000, 384 с.
- Бэнн Д.В., Фармер Е. Д. Сравнительные модели прогнозирования электрической нагрузки / Пер. с англ. Меламеда A.M.: под ред. Тимченко В. Ф. -М.: Энергоатомиздат, 1987, 196 с.
- Васильев В.И. Распознающие системы / Справочник Киев: Наукова думка, 1983,422 с.
- Ю.Веников В. А., Журавлев В. Г., Филиппова Т. А. Оптимизация режимов электростанций и энергосистем М.: Энергоатомиздат, 1990, 350 с.
- И. Владимирова Л. П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка М.: изд. дом «Дашков и К0», 2000, 307, с.
- Волков Э.П. Проблемы и перспективы развития электроэнергетики России -М.: Энергоатомиздат, 2001, 432 с.
- Гаврилов А.В. Гибридные интеллектуальные системы Новосибирск, 2003, 163 с.
- Гаврилов А.В. Системы искусственного интеллекта / Учеб. пос. Ч. I-Новосибирск, 2002, 78 с.
- Галушкин А.И. Нейрокомпьютеры М.: Радиотехника, 2000, 524 с.
- Гелиг А.Х. Динамика импульсных систем и нейронных сетей Ленинград, изд-во ЛГУ, 1982, 191 с.
- Гмошинский В.Г. Инженерное прогнозирование М.: Энергоатомиздат, 1982, 208 с.
- Головкин П.И. Энергосистема и потребители электрической энергии М.: Энергоатомиздат, 1984, 359 с.
- Головко В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. Кн.4: учеб. пособие для вузов /Общая ред. Галушкина А. И. ИПРЖР, 2001, 256 с.
- Горбань А.Н., Бунин-Барковский В.Л., Кидрин А. Н. Нейроинформатика / Отв. Ред. Новиков Е. А. Новосибирск, Наука, Сибирское предприятие РАН, 1998,296 с.
- Горбань А.Н., Россиев Д. А. Нейронные сети на персональном компьютере -Новосибирск, Наука, Сибирское предприятие РАН, 1996, 275 с.
- Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей М.: СП ПараГраф, 1990, 159 с.
- Гужов Н.П. Статистическое прогнозирование режимов электропотребления -Новосибирск, 1992, 106 с.
- Драймз Ф. Распределенные лаги / пер. с англ. Конакова В. Д., Певцова Д. В. под ред. Ершова Э.Б.- М.: Финансы и статистика, 1982, 383 с.
- Дьяконов В., Круглов В. Математические программы расширения Matlab. Специальный справочник Питер, 2001, 475 с.
- Ежов А.А., Шумский С. А. Нейрокомпьютинг и его приложения в экономике и бизнесе М.: Мифи, 1998, 222 с.
- Ивахненко А.Г., Мюллер И. А. Самоорганизация прогнозирующих моделей -Киев: Технпса, 1985, Берлин: Феб Ферлаг Техник, 1984, 223 с.
- Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей / Перевод с англ. М.: Изд-й дом «Вилъямс», 2001, 287 с.
- Кильдишев Г. С., Френкель А. А. Анализ временных рядов и прогнозирования -М.: Статистика, 1973, 103 с.
- Корнеев В.В., Гареев А. Ф., Васютин С. В. и др. Базы данных М.: Издатель Молгачева С. В., 2001, 494 с.
- Кравецкий А.С., Каневский М. Ф., Савельева Е. А. и др. Прогнозирование электропотребления при помощи многослойного персептрона. Препринт № IBRAE-2000−07. М.: Институт проблем безопасного развития атомной энергетики РАН, 2000, 22 с.
- Кричевский M.JI. Введение в искусственные нейронные сети / Учеб.пос. ч. П -СПб,. 1999. 140 с/
- Круглов В.В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика М.:
- Куравский JI.C., Баранов С. Н., Малых С. Б. Нейронные сети в задачах прогнозирования, диагностики и анализа данных М.: Русавиа, 2003, 99 с.
- Левин В.М., Мошкин Б. Н. Управление электропотреблением энергетической системы / учеб. пос. Новосибирск, НГТУ,. .с.
- Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования М.: Статистика, 1978, 243 с.
- Манусов В.З., С. Мунхжаргал. Краткосрочное прогнозирование нагрузки с применением искусственных нейронных сетей // Сборник научных трудов НГТУ Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2004. — Вып. 2(36). — с. 107- 113.
- Манусов В.З., С. Мунхжаргал. Оперативное прогнозирование нагрузки с использованием нейросетевого алгоритма // Сборник научных трудов -Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2004. Вып. 3(37). — с.
- Медведев B.C., Потемкин В. Г. Нейронные сети. Matlab 6 М.: Диалог. Мифи, 2002,489 с.
- Меламед A.M. Современные методы анализа и прогнозирования электропотребления в электроэнергетических системах / Итоги науки и техники. Энергетические системы и их автоматизация М.: ВИНИТИ, Т. 4, 1988, с. 4−111.
- Мельников Н.А. Электрические сети и системы М.: Энергия, 1975, 463 с.
- Минаев Ю.Н., Филимонова О. Ю., Бенамеур Лиес, Методы и алгоритмы идентификации и прогнозирования в условиях неопределенности в нейросетевом логическом базисе М.: Горячая линия — Телеком, 2003, 206 с.
- Миркес Е.М. Нейрокомпьютер. Проект стандарта Новосибирск: Наука, 1998,337 с.
- Назаров А.В., Лоскутов А. И. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем СПб.: Наука и Техника, 2003, 384 с.
- Нейрокомпьютеры. Кн.1. Галушкин А. И. Теория нейронных сетей М.: Радиотехника, 2000, 524 с.
- Нейрокомпьютеры. Кн.5. Цыпкин Я. З. Нейронные сети: история развития теории М.: Радиотехника, 2000, 256 с.
- Нейрокомпьютеры. Кн.8. Терехов В. А., Ефимов Д. В., Тюкин И. Ю. Нейросетевые системы управления М.: Радиотехника, 2001,479 с.
- Нейронные сети Statistica neural networks М.: Горячая линия — Телеком, 2001,182 с.
- Осовский С. Нейронные сети для обработки информации М.: Финансы и статистика, 2002, 343 с.
- Оперативно-диспетчерское управление при эксплуатации высоковольтных распределительных сетей / Авт. Кол. Фишов А. Г., Фишов В. А., Чекмазов Э. М., Шойко В. П., Лизалек Н. Н. Новосибирск: НГТУ, 2003, 139 с.
- Петросов А.А. Стратегическое планирование и прогнозирование / уч.пос. -М.: изд-во МГТУ, 2001, 464 с.
- Рабочая книга по прогнозированию / Авт. кол. Бестужев-Лада И.В., Саркисян С. А., Минаев Э. С., Мельникова Е. Н-М.: Мысль, 1982, 429 с.
- Редкозубов С.А. Статистические методы прогнозирования в АСУ М.: Энергоатомиздат, 1981, 151 с.
- Семенов В.А. Оптовые электроэнергии за рубежом М.: ЭНАС, 1998, 189 с.
- Суровцев И.С., Клюкин В. И., Пивоварова Р. Н. Нейронные сети: введение в современную информационную технологию Воронеж, 1994, 103 с.
- Теория прогнозирования и принятия решений / Под ред. Саркисяна С. А. М.: Высшая школа, 1977, 351 с.
- Тимченко В.Ф. Колебания нагрузки и обменной мощности энергосистем / под ред. ВениковаВ.А. -М.: Энергия, 1975, 209 с.
- Тимченко В.Ф., Меламед A.M., Скрипко О. А. Прогнозирование режимов электропотребления нерегулярных дней / «Электрические станции», 1987, № 5, 52−57.
- Уоссерман Ф. Нейрокомпьютерная техника. Теория и практика М.: Мир, 1990, 240с.
- Уотшем Т. Дж., Паррамоу К. Количественные методы в финансах М.: Юнити, 1999, 527 с.
- Хачатурова С.М., Русин Г. Л., Сарычева О. М. Идентификация и моделирование систем Новосибирск, 1985, 79 с.
- Черныш Е.А., Молчанова Н. П. и др. Прогнозирование и планирование М.: Экспертное бюро, 1999, 172 с.
- Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования М.: Статистика, 1977, 200 с.
- Чокин Ш. Ч., Лойтер Э.Э Управление нагрузкой электроэнергосистем изд-во «Наука» Казахской ССР, Алма-Ата, 1985, 286 с.
- Электрические системы. Автоматизированные системы управления режимами энергосистем / Под ред. Веникова В. А. кн. 7. М.: Высшая школа, 1979,448 с.
- Alexandre P. Alves da Silva, Luciano S. Moulin. Confidence intervals for neural network based short-term load forecasting. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 15, No. 4, November 2000, p. 1191−1196.
- Alfuid A.S., El-Sayed M.A., Mahmoud M.S. Cascaded artificial neural networks for short-term load forecasting. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 12, No. 4, November 1997, p. 1524−1530.
- Alizera Khotanzad, Reza Afkhami-Rohani, Dominic Maratukulam. ANNSTLF -artificial neural networks short-term load forecaster generation three. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 13, No. 4, November 1998, p. 1413−1422.
- Alves da Silva A.P., Ferreira C., Zambroni de Souza, Lambert-Torres G. A new constructive ANN and its application to electric load representation. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 12, No. 4, November 1997, p. 1569−1576.
- Benjamin F. Hobbs, Suradet Zitprapaikulsarn, Sreenivas Konda and others. Analysis of the value for the unit commitment of improved load forecasting. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 14, No. 4, November 1999, p. 1342−1348.
- Bostanci M., Koplowitz J., Taylor C.W. Identification of power system load dynamics using artificial neural networks. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 12, No. 4, November 1997, p. 1468−1473.
- Charytoniuk W., Chen M.S., P. Van Olinda. Nonparametric based short-term load forecasting IEEE Transactions on Power Systems, vol. 13, No. 3, August 1998, p. 725−730.
- Dash P.K., Liew A.C., Rahman S. A real-time short-term load forecasting system using functional link network. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 12, No. 2, May 1997, p. 675−680.
- Doveh E., Feigin P., Hyams L. Experience with FNN models for medium term power demand predictions. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 14, No. 2, May 1999, p. 538−546.
- Drezga I., Rahman S. Input variable selection for ANN-based short-term load forecasting. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 13, No. 4, November 1998, p. 1238−1244.
- Drezga I., Rahman S., Short-term load forecasting with local ANN predictions. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 14, No. 3, August 1999, p. 844−858.
- Henrique Steinherz Hippert, Carlos Eduardo Pedreira, Reinaldo Castro Souza. Neural networks for short-term load forecasting: a review and evaluation. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 16, No. 1, February 2001, p. 44−55.
- Hiroyuki Mori, Atsushi Yuihara. Deterministic annealing clustering for ANN-based short-term load forecasting. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 16, No. 3, August 2001, p. 545−551.
- Hisham Choueiki M., Clark A. Mount-Campbell, Stanley C. Ahart. Building a 'quasi optimal' neural network to solve the short-term load forecasting problem. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 12, No. 4, November 1997, p. 14 321 439.
- Hyeonjoong Yoo, Russell L. Pimmel. Short-term load forecasting using self-supervised adaptive neural network. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 14, No. 2, May 1999, p. 779−784.
- James W. Taylor, Roberto Buizza. Neural network load forecasting with weather ensemble predictions. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 17, No. 3, August 2002, p. 626−632.
- Kandil M.S., El-Debeiky S.M., Hasanien N.E. Long-term load forecasting for fast developing utility using knowledge-based expert system. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 17, No. 2, May 2002, p. 491−496.
- Kassaei H.R., Keuhani A., Woung Т., Rahman M., A hybrid fuzzy neural network load modeling and predication. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 14, No.24, May 1999, p. 718−724.
- Kwang Y Lee, Arthit Sode-Yome, June Ho Park. Adaptive Hopfield neural networks for economic load dispatch. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 13, No. 2, May 1998, p. 519−526.
- Kwang-Ho Kim, Hyoung-Sun Yuon, Yong-Cheol Kang. Short-term load # forecasting for special days in anomalous load conditions using neural networksand fuzzy inference methods. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 15, No. 2, May 2000, p. 559−565.
- Lalit Mohan Saini, Mahender Kumar Soni. Artificial neural network-based peak load forecasting using conjugate gradient methods. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 17, No. 3, August 2002, p. 907−912.
- Nima Amjady. Short-term load forecasting using time-series modeling with peak load estimation capability. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 16, No. 6, m August 2001, p. 498−505.
- Okubo H., Otsuko Т., Kato K., Hayakawa N., Nikita M. Electric field optimization of high voltage electrode based neural network IEEE Transactions on Power Systems, vol. 12, No. 4, November 1997, p. 1413−1418.
- Padhy N.P. Unit commitment hybrid models a comparative study for dynamic programming, expert system, fuzzy system and genetic algorithms. Electrical Power and Energy Systems 23 (2000) 827−326.
- Ъ 90. Yuan-Yih Hsu, Feng-Chang Lu. A combined artificial neural network-fuzzydynamic programming approach to reactive power/voltage control in distributionsubstation. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 13, No. 4, November 1998, p. 1265−1271.
- Zhang Li, Peter B. Luh, Krishnan Kasiviswanathan. Energy clearing price prediction and confidence interval estimation with cascaded neural networks. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 18, No. 1, February 2003, p. 99−105.
- Zhihong Chen, Jean-Claud Maun. Artificial neural network approach to single-ended fault locator for transmission lines. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 15, No. 1, February 2000, p. 370−375.
- Khotanzad A. and oth. An adaptive modular artificial neural network hourly forecaster and its implementation at electric utilities. IEEE Trans, on Power System, vol.1, No3, August 1996.
- Srinivasan D. and oth. Demand forecasting using fuzzy neural computation with special emphasis on weekend and public holiday forecasting. IEEE Trans, on Power Systems, vol.10, No 4, November, 1995 p.
- Nishimura K. and oth. Methods to Build Neural networks for Evaluation of state Variable Patterns. IEEE trans. Power Deliver, 1989, 4 N 2, pp. 978−985.
- Aggoune M. and oth. Preliminary results on using artificial neural networks for ф security assessment. IEEE Trans. On power system, 1989 4 (252−258).
- El-Keib A.A., Ma X. Application of artificial neural networks in voltage stability assessment. IEEE Trans, on Power Systems, vol.10, No 4, November, 1995, p.
- La Scala M, Trovato M., Torelli F. A neural network based method for voltage security monitoring. IEEE Trans, on Power Systems, vol.11, No3, August, 1996, p.
- Kolla S.R. Digital protection of power transformers using artificial neural networks. 1995.
- Scheduling of hydroelectric generation using artificial neural networks. R.H.Liang, Y.-Y.Hsu (Dept. of Electr. Eng., Nat. Taiwan Univ., Taipei, Taiwan). IEE Proc., Gener. Transm. Distrib. (UK), vol.141, no.5, p.452−8 (Sept. 1994).
- A neural network controlled unity power factor three phase current source PWM front-end rectifier for adjustable speed drives. A. Losleay, N.R. Zargari, G. Joost (Concordia Univ., Montreal, Que., Canada). Fifth International Conference on
- Power Electronics and Variable-Speed Drives (Conf. Pudl. No.399), London, UK, 26−28 Oct. 1994 (London, UK: IEE 1994), p.251−5.
- Tahan S.A. A Two-factor Saturation Model for synchronous Machines with multiple motor circuits. IEEE Power Engineering Review, Dec. 1995.
- Tsai H. and oth. Development of a neural network based saturation model for synchronous generator analysis. IEEE Trans, on Energy Conversion, vol.10, N 4, December, 1995.
- A practical method based on structured neural networks to optimize power system operation / Sakural Kyoko, Nishimura Kazuo, Hayashi Hideki // Proc. Int. Jt Conf. Neural Networks, nagoya, Oct. 25−29, 1993: IJCNN'93 Nagoya. Vol.1.1. Nagoya, 1993, p.873.
- Zhang Y and oth. Artificial neural network power system stabilizers in multi-machine power system environment. IEEE Trans, on Energy Conversion, vol.10, N1, March, 1995.
- M.A.El-Sharkawi and oth. Localization of winding shorts using fuzzified neural networks. IEEE Trans, on Energy Conversion, vol.10, N1, March, 1995.
- Chaudhry S.R. and oth. An artificial neural network methodfor the identification of saturated turbogenerator parameters based on a coupled finite-element/state4 space computational algorinhm. IEEE Trans, on Energy Conversion, vol.10, N4,1. Dec. 1995.
- Jeng L.H. and oth. Damping of torsion oscillations in a parallel AC/DC System using an artificial neural network tuned supplemental sub synchronous damping controller. Proc. Natl. Sci. Connc. Roc (A), vol.20, N2,1996 (174−184).
- Harashima F. and oth. Application of neural network to power Converter Control JNNC-91, Syngapoure, 1991.
- Hiyyama T. and oth. Identification of optimal Operating Point of PV Modules using neural network for real time maximum power tracking control. IEEE Trans, on Energy Conversion, v. 10, N2, June, 1995.
- Djukanovic M. and oth. Neural-net based coordinated stabilizing control for the exciter and governor loops of low head hydropower plants. IEEE Trans, on Energy Conversion, vol.10, No 4, December, 1995.
- Trzynadlowski A.M. and oth. Application of neural networks to the optimal control of three-phase voltage-controlled inverters. IEEE Trans, on Power Electronics, vol.9, No 4, July, 1994.
- Expert system for power systems. Matsumoto Keinosuke, «Mitsubishi electric advance», 1986, 34, 23−26.
- Fuzzy expert systems an application to short-term load forecasting. Hsu Y-Y, Ho K.L. IEE Proc. 1992 -139, No 6, p. 471−477.