Link lub cytat. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48592
Назва: Аналіз тренду погодинного електроспоживання організації на основі лінійної моделі експоненційного згладжування
Інші назви: Trend analysis of hourly electricity consumption of organization based on exponential smoothing linear model
Автори: Ковтун, Світлана Іванівна
Куц, Юрій Васильович
Млинко, Богдана Богданівна
Фриз, Михайло Євгенович
Бібліографічний опис: 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
Дата публікації: тра-2025
Дата внесення: 24-тра-2025
Країна (код): UA
Місце видання, проведення: Інститут відновлюваної енергетики НАН України
УДК: 519.87:620.9
Теми: електроспоживання
енергетична інформатика
часовий ряд
аналіз
прогнозування
тренд
модель
експоненційне згладжування
Короткий огляд (реферат): 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 (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48592
URL-посилання пов’язаного матеріалу: https://www.ive.org.ua/wp-content/uploads/Tezy_2025.pdf
Перелік літератури: 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
Тип вмісту: Conference Abstract
Розташовується у зібраннях:Зібрання статей

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
energy efficiency 2025.pdf433,99 kBAdobe PDFПереглянути/відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.