DEVELOPMENT OF FUZZY ALGORITHMS FOR FORECASTING AND ELECTRICITY CONSUMPTION

Authors

  • Kirill Dmitrievich Rubtsov Krasnoyarsk Institute of Railway Transport
  • Dmitry Eduardovich Krongauz Krasnoyarsk Institute of Railway Transport

Keywords:

artificial intelligence, fuzzy logic, forecasting, consumption, electricity, training, fuzzy model, uzzy neural networks

Abstract

This article examines the issues related to the use of fuzzy logic and mathematical methods for modeling and forecasting electrical energy consumption. The main objective of this work is to improve the process of managing electricity consumption., which can reduce losses and increase the economic efficiency of electricity use. In the course of the research, attention is drawn to fuzzy algorithms, due to their potential to adapt to the uncertainty and complexity of power supply systems. The article describes the process of developing fuzzy algorithms: from the definition of input and output variables to the selection of suitable membership functions and the definition of decision-making rules. The authors present the results of experiments conducted to verify the developed fuzzy neural prediction model.

References

Жмак Е.И. Регулирование напряжения в электроэнергетических системах на основе нечёткой логики [Электронный ресурс]: Дис. Канд. техн. наук: 05.14.02. – М.: РГБ, 2005 (Из фондов Российской Государственной библиотеки).

Вятченин Д.А. Нечёткие методы автоматической классификации: Монография / Д.А. Вятченин – Мн.: УП «Технопринт», 2004 – 219 с.

Аль-Гунаид, М. А. Метод формирования нечетких переменных на основе временного ряда / М. А. Аль-Гунаид, М. В. Щербаков // Городу Камышину – творческую молодежь (посвящается 15-летию Камышинского технол. ин-та (филиала) ВолгГТУ): матер. III реигон. Н.-практ. студ. конф., 22–23 апр. 2009 г. / ВолГТУ, КТИ (филиал) ВолГТУ. – Камышин, 2009. – Т. 2. – С. 42–43.

Тарков, М. С. Нейрокомпьютерные системы // URL http://www.intuit.ru/department/expert/neuro/15/2.html (дата обращения: 27.05.2023).

Специфика применения интеллектуальных моделей анализа данных для повышения энергетической эффективности / М. В. Щербаков, Н. Л. Щербакова, Д. П. Панченко, А. Бребельс, А. П. Тюков, М. А. Аль-Гунаид // Известия ВолгГТУ : межвуз. сб. науч. ст. № 11 / ВолгГТУ. – Волгоград, 2010. – (Серия «Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах» ; вып. 9). – С. 72–76.

Published

2023-08-30

How to Cite

Рубцов, К. Д., & Кронгауз , Д. Э. (2023). DEVELOPMENT OF FUZZY ALGORITHMS FOR FORECASTING AND ELECTRICITY CONSUMPTION. The Electronic Scientific Journal "Young Science of Siberia", (2(20). Retrieved from https://ojs.irgups.ru/index.php/mns/article/view/1340

Issue

Section

Energy, railway electrification