Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48592| Título: | Аналіз тренду погодинного електроспоживання організації на основі лінійної моделі експоненційного згладжування |
| Outros títulos: | Trend analysis of hourly electricity consumption of organization based on exponential smoothing linear model |
| Authors: | Ковтун, Світлана Іванівна Куц, Юрій Васильович Млинко, Богдана Богданівна Фриз, Михайло Євгенович |
| Bibliographic description (Ukraine): | Ковтун С. І. Аналіз тренду погодинного електроспоживання організації на основі лінійної моделі експоненційного згладжування / С. І. Ковтун, Ю. В. Куц, Б. Б. Млинко, М. Є. Фриз // Відновлювана енергетика та енергоефективність у XXI столітті : матеріали XXVІ міжнародної науково-практичної конференції (Київ, 21-23 травня 2025р.).– К.: Інститут відновлюваної енергетики НАН України, 2025.– C. 98 - 99. DOI: https://doi.org/10.36296/renewable.conf.21-23.05.2025 |
| Data de edición: | May-2025 |
| Date of entry: | 24-May-2025 |
| Country (code): | UA |
| Place of the edition/event: | Інститут відновлюваної енергетики НАН України |
| UDC: | 519.87:620.9 |
| Palabras chave: | електроспоживання енергетична інформатика часовий ряд аналіз прогнозування тренд модель експоненційне згладжування |
| Resumo: | Обґрунтовано застосування методу аналізу трендової компоненти погодинного електроспоживання організації, що ґрунтується на використанні лінійної моделі експоненційного згладжування Голта. Отримано оцінки параметрів моделі для різних режимів роботи організації. |
| URI: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48592 |
| URL for reference material: | https://www.ive.org.ua/wp-content/uploads/Tezy_2025.pdf |
| References (Ukraine): | В. П. Бабак, Ю. В. Куц, М. В. Мислович, М. Є. Фриз, and Л. М. Щербак, Об’єктно-орієнтована ідентифікація стохастичних шумових сигналів. Київ: Наукова думка, 2024. doi: https://doi.org/10.15407/978-966-00-1883-9 V. Babak, A. Zaporozhets, S. Kovtun, Y. Kuts, M. Fryz, and L. Scherbak, “Information Provision for Monitoring the Current State of Electric Power Facilities,” in Advanced System Development Technologies I. Studies in Systems, Decision and Control, M. Bezuglyi, N. Bouraou, V. Mykytenko, G. Tymchyk, and A. Zaporozhets, Eds., Cham: Springer Nature Switzerland, 2024, pp. 283–309. doi: 10.1007/978-3-031-44347-3_8 L. M. Scherbak, M. Y. Fryz, and V. A. Hotovych, “Electricity consumption simulation using random coefficient periodic autoregressive model,” IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci., vol. 1254, no. 1, p. 12027, 2023, doi: 10.1088/1755-1315/1254/1/012027 Mykhailo Fryz and Leonid Scherbak, “Properties of discrete-time conditional linear cyclostationary random processes in the problems of energy informatics,” Syst. Res. Energy, no. 1 (72), pp. 72–79, Apr. 2023, doi: 10.15407/srenergy2023.01.072 R. J. Hyndman, A. B. Koehler, J. K. Ord, and R. D. Snyder, Forecasting with Exponential Smoothing: The State Space Approach. Berlin Heidelberg: Springer, 2008. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-540-71918-2 J. Durbin and S. J. Koopman, Time Series Analysis by State Space Methods, Second. Oxford: Oxford University Press, 2012. doi: https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780199641178.001.0001 |
| Content type: | Conference Abstract |
| Aparece nas Coleccións | Зібрання статей |
Arquivos neste item
| Arquivo | Descrición | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| energy efficiency 2025.pdf | 433,99 kB | Adobe PDF | Ver/abrir |
Todos os documentos en Dspace estan protexidos por copyright, con todos os dereitos reservados