Нейросетевые технологии прогнозирования и управления электропотреблением в энергетических системах с использованием генетического метода

Рассматриваются нейросетевые технологии прогнозирования в задачах управления электропотреблением в энергетических системах с использованием генетического метода. Доказано, что с целью реализации системы технологического управления региональной сетевой компании можно применять техническую и информационную платформу иерархической автоматизированной информационно-измерительной системы контроля и учета электроэнергии. Рассматривается задача повышения точности краткосрочного прогнозирования потребления электроэнергии с использованием методов глубокого машинного обучения. Новизна работы заключается в использовании разработанного генетического алгоритма для подбора гиперпараметров нейронной сети, которые влияют на качество ее работы, но не определяются в процессе обучения. Разработаны модели нейронных сетей, проведено исследование по поиску оптимальной структуры нейронной сети и влияния задаваемых гиберпараметров нейронных сетей на погрешность прогнозирования электропотребления. Проработанная методика и технологии управления применены в структуре программно-моделирующей системы, чтобы управлять региональной энергосистемой автономных потребителей. По итогам обучения и тестирования генетический алгоритм подтвердил возможность автоматизации подбора оптимальных гиперпараметров и получения прогнозов большей точности.