Zastosowanie algorytmów sztucznych sieci neuronowych do prognozowania zużycia energii elektrycznej

W artykule przestawiono algorytm przewidywania zużycia energii elektrycznej budynków mieszkalnych z wykorzystaniem informacji o produkcji i warunkach atmosferycznych. W artykule została zaproponowana własna metoda predykcji z wykorzystaniem wielowarstwowej jednokierunkowej sztucznej sieci neuronowej. W pracy zostały przedstawione podstawowe pojęcia z zakresu sieci neuronowych oraz testy działania programu prognozującego na podstawie rzeczywistych danych pomiarowych. Głównym zadaniem badawczym było sprawdzenie dokładności algorytmu predykcji do prognozowania zużycia energii elektrycznej. Ma to na celu uzyskanie programu, którego wyniki o charakterze ilościowym będą wykorzystywane do prognozowania potrzeb zakupowych na TGE (Towarowej Giełdzie Energii) przy udziale metody zakupu energii elektrycznej na Rynku Dnia Następnego.

This paper presents a flexible approach to forecasting of energy consumption in residential buildings, using time series analysis and neural networks. Our goal is to develop a one day-ahead forecasting model based on an artificial neural network using information about temperature of air. The article has been proposed neural network prediction method using a multilayered feed-forward artificial neural network with the backpropagation training algorithm. Experimental results have showed that the proposed neural network can faithfully reproduce the curve of daily energy consumption with a percentage error less than 3.74%.