title: Forecasting power consumption based on historical data
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Денисова Анастасия Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Denisova Anastasia Aleksandrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Бойков Артем Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Bojkov Artem Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Балыкина Юлия Ефимовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Balykina Ulia Efimovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:00Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:00Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 047160
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32228
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Работа посвящена изучению задачи краткосрочного прогнозирования потребления электроэнергии предприятием по историческим данным. Был произведен анализ различных методов и подходов к решению данной задачи. В рамках исследования были реализованы модели на основе множественной линейной регрессии, регрессии опорных векторов, алгоритма случайного леса, а также нейронных сетей с радиальными базисными функциями. Проведен сравнительный анализ результатов прогнозирования на основе различных моделей. Рассмотрены различные способы кодирования исторических, календарных и метеоданных и их влияние на точность прогноза по трем метрикам качества.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The study is focused on the problem of short-term forecasting of electricity consumption by an enterprise based on historical data. Analysis of various methods and approaches to solving this problem is performed. As part of the study, models are implemented based on multiple linear regression, support vector regression, random forest algorithm, as well as neural networks with radial basis functions. A comparative analysis of forecasting results is carried out. Various methods of coding historical, calendar and meteorological data and their influence on the accuracy of the forecast using three quality metrics are considered.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: электропотребление
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: временные ряды
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: forecasting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: power consumption
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: time series
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Forecasting power consumption based on historical data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Прогнозирование электропотребления по историческим данным
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st047160.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32228/1/st047160.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,26 MB
resources.filename: reviewSV_2021_Otzyv_Bojkov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32228/2/reviewSV_2021_Otzyv_Bojkov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 195,66 kB