Достовіризація вихідної інформації про електричне навантаження енергоємних підприємств

Abstract

Показано переваги і недоліки трьох методик виявлення та відновлення аномальних значень електричного навантаження енергооб’єктів, що ґрунтуються на методах статистичного аналізу часових рядів та математичному апараті штучних нейронних мереж. Ефективність запропонованих алгоритмів достовіризації апробовувалась на реальних даних електричних навантажень енергоємних підприємств Дніпропетровської області.

Показаны преимущества и недостатки трех методик идентификации и восстановления аномальных значений электрической нагрузки энергообъектов, основанные на методах статистического анализа временных рядов и математическом аппарате искусственных нейронных сетей. Эффективность предложенных алгоритмов достоверизации апробировалась на реальных данных электрических нагрузок энергоемких предприятий Днепропетровской области.

This paper presents the advantages and disadvantages of three methods for the identification and recovery of anomalous values of electric power load based on the methods of statistical time series analysis and mathematical apparatus of artificial neural networks. The effectiveness of the proposed anomaly detection algorithms has been tested on real data of electrical loads of energy-intensive enterprises of Dnipropetrovsk region.