Taqsimlovchi elektr tarmoqlarida elektr energiyasi isroflarini prognozlash modellarini ma’lumotlar murakkabligi mezoni asosida tanlash
Referat
Dolzarbligi: : 0,4 kV taqsimlovchi tarmoqlarda elektr energiyasi isroflarini prognozlashda bir xil model barcha vaqt qatorlari uchun bir xil samaradorlikni ta'minlamaydi. AMI va smart-meter ma'lumotlari hajmining ortishi ma'lumotlar tuzilishiga mos modelni tanlash masalasini alohida ilmiy vazifaga aylantiradi.
Maqsad: ma'lumotlar hajmi va variativligini birlashtiruvchi integral mezon asosida Regression, GMDH, ARIMA, MLP va DBSCAN-MLP modellarining ratsional qo'llanish diapazonlarini aniqlash.
Usullari: 2021-2023-yillardagi 912 ta real ekspluatatsion kuzatuv, korrelyatsion tahlil, Fisher o'zgartirishi va Z-mezon, polinomial regressiya, ARIMA, GMDH, MLP, DBSCAN-MLP hamda MAPE baholash mezonidan foydalanildi. Model tanlash uchun mezoni qo'llanildi.
Natijalar: 20 ta bir omilli va 20 ta ko'p omilli tanlanma tahlili asosida model tanlashning empirik chegaralari olindi. Umumiy MAPE qiymatlari Regression, ARIMA, GMDH, MLP va DBSCAN-MLP uchun mos ravishda 5,01; 3,15; 5,05; 2,58 va 2,10 % ni tashkil etdi. Ko'p omilli ma'lumotlarda gibrid modelga o'tish chegarasi θ≥3,9, bir omilli ma'lumotlarda θ≥4,2 deb aniqlandi.
