Нейросетевой подход для нормирования энергопотребления образовательных учреждений*

1105

Аннотация

Предложена схема нейросетевого подхода для определения нормативных расходов электрической и тепловой энергии образовательных учреждений. Cозданы нейросетевые модели электро-и теплопотребления. Показаны преимущества нейронных сетей при решении задачи нормирования.

Общая информация

* В статье использованы материалы государственного контракта №14.516.11.0006 от 15.03.2013 с Министерством образования и науки РФ

Ключевые слова: Нормативные расходы, энергопотребление, образовательные учреждения, искусственные нейронные сети

Рубрика издания: Анализ данных

Тип материала: научная статья

Для цитаты: Соснина Е.Н., Шалухо А.В., Бедретдинов Р.Ш. Нейросетевой подход для нормирования энергопотребления образовательных учреждений // Моделирование и анализ данных. 2014. Том 4. № 1. С. 104–108.

Фрагмент статьи

Одним из приоритетных направлений энергетической стратегии России является повышение энергоэффективности в бюджетном секторе. В настоящее время планирование всех государ­ственных расходов осуществляется на основе заданий (пп. 2.3 ст. 69.2 Бюджетного кодекса РФ). При формировании заданий учитываются затраты на коммунальные расходы. Среди организаций бюджетной сферы крупными потребителями являются образовательные учре­ждения (ОУ) – университеты, институты, школы. В структуре коммунальных платежей ОУ определяющими являются платежи за тепло-и электропотребление.

Литература

  1. Чучуева И.А. Модель экстраполяции временных рядов по выборке максимального подо­бия. − Информационные технологии, 2010, № 12, с. 43-47.
  2. Вагин Г.Я., Дудникова Л.В. Исследование эффективности использования энергоносите­лей в образовательных учреждениях. − Энергобезопасность и энергосбережение, №6, 2010.
  3. Соснина Е.Н., Шалухо А.В. Моделирование энергопотребления образовательных учре­ждений. − Информационно-измерительные и управляющие системы, 2011, № 7, с. 66-70.
  4. Гнатюк В. И. и др. − Электрика, 2003, № 2 – 6;2004, № 7; 2005, № 2; 2006, № 1, 7, 12; 2007, № 2, 3, 7, 8, 11, 12; 2008, № 4, 8.
  5. Вороновский Г.К., Махотило К.В., Сергеев С.А. Проблемы и перспективы использова­ния искусственных нейронных сетей в энергетике. − Проблеми загальноi енергетики, 2006, №6.
  6. Соломкин А.В. Применение нейросетевых методов для прогнозирования потребления электроэнергии. − Электроника и информационные технологии, 2009, №3.
  7. Шумилова Г.П., Готман Н.Э., Старцева Т.Б. Прогнозирование нагрузки ЭЭС на базе но­вых информационных технологий. − В кн.: Новые информационные технологии в зада­чах оперативного управления электроэнергетическими системами / Н.А.Манов, Ю.Я.Чукреев, М.И.Успенский и др. Екатеринбург: УрО РАН,2002, с.127−156.

Информация об авторах

Соснина Елена Николаевна, доктор технических наук, доцент, профессор кафедры «Электроэнергетика, электроснабжение и силовая электроника» Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е. Алексеева

Шалухо Андрей Владимирович, кандидат технических наук, доцент кафедры «Электроэнергетика, электроснабжение и силовая электроника» Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е. Алексеева

Бедретдинов Рустам Шамильевич, аспирант кафедры «Электроэнергетика, электроснабжение и силовая электроника» Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е. Алексеева

Метрики

Просмотров

Всего: 1076
В прошлом месяце: 1
В текущем месяце: 1

Скачиваний

Всего: 1105
В прошлом месяце: 1
В текущем месяце: 4