Авторы: А.Е. Кренева, А.И. Колокольникова

Название статьи: Использование сингулярного спектрального анализа для прогнозирования показателей энергопотребления

Год: 2022, Номер: 3, Страницы: 50-58

Отрасль знаний: 05.09.03 Электротехнические комплексы и системы (технические науки)

Индекс УДК: 004.942

DOI: 10.26730/1816-4528-2022-3-50-58

Аннотация: На основе известных методов сингулярного спектрального анализа временных рядов (SSA) и его модификаций (МSSA и ASSA) разработаны алгоритм и программа долгосрочного прогнозирования показателей энергопотребления. В предлагаемом алгоритме прогнозирования αSSA использование идей регуляризации и взвешивания компонент разложения ряда позволяет получить спектр моделей прогнозирования. В данной работе реализованы в виде алгоритма и программы конкретные способы формирования альтернативных моделей. Для оценки альтернативных моделей сформулирован критерий качества, в котором для оценки эффективности модели используются рассогласования прогнозных и действительных значений ряда. Для целей долгосрочного прогнозирования критерий качества включает оценку точности долгосрочных прогнозов на глубину прогноза, задаваемую в качестве параметра алгоритма. Критерий качества вычисляется на основании долгосрочных прогнозов последних элементов заданного числового ряда. Другой особенностью представленного алгоритма является учет «сезонности» ряда, выражаемый в некоторой похожести суточных почасовых графиков. Прогнозирование для определенного часа суток производится на основании данных для данного часа суток, извлекаемых из почасового графика. Использованный прием позволяет существенно ускорить работу программы, где критической является операция нахождения собственных векторов и собственных значений матрицы. Размерность задачи в этом случае сокращается в 24 раза. Предложенный алгоритм был реализован средствами объектно-ориентированного языка программирования Delphi. Численное исследование проведено на данных энергопотребления в сибирской ценовой зоне. Приведенные примеры прогнозирования доказывают эффективность разработанного алгоритма и созданного приложения.

Ключевые слова: временные ряды долгосрочный прогноз сингулярное разложение анализ сингулярного спектра «Гусеница»-SSA шум

Дата получения: 13.05.2022

Дата одобрения: 20.06.2022

Дата опубликования: 01.07.2022

ЦИТИРОВАНИЕ СКАЧАТЬ