ЗАСТОСУВАННЯ ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ НЕРІВНОМІРНОСТІ СПОЖИВАННЯ ЕЛЕКТРОЕНЕРГІЇ ПРИВАТНИМИ ДОМОГОСПОДАРСТВАМИ

Анотація

У статті розглянуто актуальну проблему переходу на відновлювані джерела енергії в Україні, зокрема, в умовах військового стану, коли централізована енергосистема зазнає значного навантаження й пошкоджень. В умовах енергетичної нестабільності все більше приватних домогосподарств установлюють автономні сонячні електростанції (АСЕС) як джерело безперебійного живлення. Однак генерація електроенергії АСЕС, що має переважно денний профіль, не завжди відповідає нерівномірному добовому споживанню енергії споживачами, що породжує проблему узгодження попиту і пропозиції. Метою дослідження є розроблення підходу до прогнозування добової нерівномірності споживання електроенергії приватним домогосподарством з використанням інструментів штучного інтелекту, зокрема штучних нейронних мереж (ШНМ), реалізованих на основі бібліотеки Keras. Здійснено комплексний аналіз закономірностей електроспоживання на основі статистичних даних реального приватного домогосподарства за певний період. Розглянуто три варіанти класифікації добової нерівномірності, для кожного з них проведено математичне моделювання та розрахунок середньоквадратичної похибки прогнозування, що дало змогу оцінити точність обраних моделей. Результати показали, що найменша похибка прогнозу досягається при аналізі закономірностей у розрізі окремих днів тижня, про що свідчить наявність чітко вираженої поведінкової моделі споживання. У процесі дослідження обрано оптимальну архітектуру нейромережі, методи її навчання й параметри моделі, які забезпечують високу точність прогнозування. Запропонований підхід дає змогу формувати обґрунтовані прогнози щодо споживання електроенергії, що може бути використано як для підвищення енергоефективності домогосподарств, так і для оптимізації роботи автономних енергосистем і систем накопичення енергії. Результати дослідження мають практичну цінність для власників АСЕС, розробників систем «розумного дому» й учасників енергетичного ринку, що працюють у сфері децентралізованого енергопостачання.