Программный модуль прогнозирования выработки энергии от возобновляемых источников на основе рекуррентных нейронных сетей с оптимизацией гиперпараметров модели «OptRNN 1.0»
Прогнозирование Оптимизация гиперпараметров Нейронные сети Возобновляемые источники энергии
Программный модуль прогнозирования выработки энергии от возобновляемых источников на основе рекуррентных нейронных сетей с оптимизацией гиперпараметров модели «OptRNN 1.0» предназначен для оценки и прогнозирования возобновляемых источников энергии, таких солнечная, ветровая и гидроэнергия, позволяя оценить на основе исторических наборов данных объемы вырабатываемой энергии.
Для реализации данного модуля использовались различные методы машинного обучения, в частности такие как: модели линейной регрессии, случайного леса, LSTM, GRU. Используемый набор моделей позволяет произвести выбор наиболее подходящей из них для конкретных условий и имеющегося набора данных, позволяя обеспечить большую точность оценки технического потенциала ВИЭ. Использование оптимизационного подхода позволяет скорректировать первоначальные параметры модели, повышая ее точность и устойчивость к изменению входных параметров. Для реализации процедуры оптимизации использовалась библиотека Optuna. Для удобного взаимодействия с пользователем реализован графический интерфейс, позволяющий выбрать интересующую нас модель, произвести оптимизацию параметров, отобразить результаты в удобном графическом представлении с сохранением полученных результатов в различных форматах представления текстовых и графических данных. Тестирование модуля на экспериментальном наборе данных показало приемлемую точность, достигающую порядка 91-95% в зависимости от используемой модели.
Программный модуль прогнозирования выработки энергии от возобновляемых источников на основе рекуррентных нейронных сетей с оптимизацией гиперпараметров модели «OptRNN 1.0»  может быть использован для подбора гиперпараметров математических моделей машинного обучения, что позволяет повысить точность прогноза выработки энергии от возобновляемых источников. Модуль может использоваться организациями и лицами, принимающими решения, для выработки и оценки альтернатив по внедрению возобновляемых источников в энергосистему.
28.23.29
Программная реализация интеллектуальных систем
Павел
Бучацкий
Юрьевич
"Кандидат технических наук"
"Доцент"
"-"
"57195320756"
"532898"
"0000000231616567"
РОССИЯ
Дмитрий
Лисов
Николаевич
"Отсутствует"
"Отсутствует"
"-"
"-"
"-"
"-"
РОССИЯ
Стефан
Онищенко
Владимирович
"Отсутствует"
"Отсутствует"
РОССИЯ
Семен
Теплоухов
Васильевич
"Кандидат технических наук"
"Отсутствует"
"-"
"57189343297"
"798043"
"0000000300990369"
РОССИЯ
МИНОБРНАУКИ РОССИИ
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
1187746579690
Петр
Мордовской
Григорьевич
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные казенные учреждения
ФГБОУ ВО "АГУ"
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "АДЫГЕЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
1020100698750
ДАУД
МАМИЙ
КАЗБЕКОВИЧ
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения