Прогнозирование динамики энергопотребления города Севастополя при использовании нейросетевых алгоритмов

Мировое потребление электрической энергии с каждым годом заметно возрастает, что приводит к повышению интереса крупных потребителей и производителей электроэнергии к такой процедуре, как прогнозирование энергопотребления. Информация, полученная в результате прогнозирования, может быть использована для рационального распределения текущей нагрузки во времени, а также корректного расчета перспективной нагрузки; помимо этого становится возможным уменьшение продолжительности пиковых нагрузок, что позволит повысить надежность энергопотребления. Благодаря результатам прогноза компании - производители электроэнергии смогут выстроить более точную экономическую модель развития и принять решение о целесообразности расширения уже имеющейся инфраструктуры. Из вышеуказанного следует, что прогноз энергопотребления позволит уменьшить финансовые потери компаний - производителей и потребителей электроэнергии. Предложена методика выявления типовых профилей суточной динамики энергопотребления, основывающаяся на методах нейросетевого анализа и нейросетеваой классификации.