» » нейронные сети и спортивный прогноз
Спортивные ставки
 
Букмекерские конторы
Школа ставок

Эксперт рассказал, почему нейронные сети умнее компьютеров.


Программа развития электросетевой компании «Россети» (rosseti14.kerrygun.ru/strategic-report/prospects-of-development) предусматривает переход к интеллектуальным сетям (Smart Grid), которые обладают качественно новыми характеристиками надежности, эффективности, доступности, управляемости и позволяют учитывать конкретные запросы клиентов в каждый момент времени.Для реализации этой программы, компании требуется, в частности, выйти на среднемировые показатели всех этих характеристик.Прогнозирование играет ключевую роль при формировании баланса элекроэнергии в энергосистеме, влияя на выбор режимных параметров и расчетных электрических нагрузок.Баланс производства и потребления электроэнергии — это основа технологической устойчивости энергосистемы, его нарушение сказывается на качестве электроэнергии (происходит деградация частоты и напряжения в сети), что снижает эффективность работы оборудования.Кроме того, правильный прогноз позволяет обеспечить оптимальное распределение нагрузки между объектами энергосистемы.

MAGOS - сеть нейронных сетей для предсказывания курса.

Это дает возможность управлять стоимостью покупки электроэнергии путем регулирования загрузки оборудования, переводя, например, основные объемы генерации электроэнергии в часы и зоны оптового рынка энергии с наименьшей ценой.Особую актуальность задача прогнозирования потребления электроэнергии приобрела после появления в России оптового рынка электроэнергии: цена ошибки в прогнозах может оказаться очень высокой, так как снижается качество управления электроснабжением и ухудшается экономичность сложных режимов энергосистемы.За отклонения фактических почасовых показателей от прогнозных на участников накладываются штрафные санкции, что увеличивает стоимость электроэнергии: занижение прогноза приводит к необходимости запуска обычно дорогостоящих аварийных электростанций, а завышение — к увеличению издержек на поддержку в рабочем состоянии излишних мощностей.До недавнего времени самыми распространенными методами прогнозирования были однофакторные прогнозы по временным рядам, основанные на регрессионных методах.Однако такие прогнозы неспособны учитывать влияние на потребление электроэнергии таких нерегулярных факторов, как погодные явления, колебания цен на топливо, поломки оборудования, поэтому на практике следует применять многофакторное прогнозирование, позволяющее строить прогноз с точностью, значительно превышающей точность по временным рядам.

Прогнозирование с помощью нейронных сетей - Апшеронск

Среди всех многофакторных подходов особо выделяется метод на базе искусственных нейронных сетей, позволяющий устанавливать связи между выходными характеристиками системы и входными факторами [1].Такие связи позволяют вычислить будущие значения параметров и достаточно точно кластеризовать группы объектов, например группы потребителей электроэнергии.Кроме того, нейронные сети хорошо масштабируются и справляются с так называемым проклятием размерности, не позволяющим моделировать линейные зависимости при большом количестве переменных.Каждая сеть состоит из нейронов (элементарных процессоров), получающих и передающих сигналы (рис.

Нейронные сети вместо синоптиков где узнать прогноз с. -

Все процессоры соединены в сеть связями (синапсами), имеющими определенный вес.Пороговое значение выходного сигнала нейрона используется при вычислении сигнала активации, равного разности между взвешенной суммой входных значений (сигналов) и пороговым значением.