РАЗВИТИЕ СИСТЕМЫ ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЯ ЖИЛОГО ДОМА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Аннотация

В статье рассматриваются актуальные вопросы энергосбережения в соответствии с программой развития Республики Казахстан до 2050 года и переходом к «зелёной» экономике. Предложена архитектура интеллектуального комплекса, включающего фотоэлектрические панели, малую ветрогенерацию, систему накопления энергии на основе аккумуляторных батарей и инвертор. Для краткосрочного почасового прогнозирования нагрузки применяется многослойный персептрон с раздельным обучением на рабочие, выходные и праздничные дни с учётом сезонности, суток, метеорологических параметров и данных о предыдущем потреблении. Приведён пример практической реализации экспериментальной установки для жилого дома, а также разработанное в среде C# программное обеспечение для мониторинга, визуализации и прогнозирования, интегрированное с платой сбора данных DAQ. Для профилирования и классификации режимов работы используется сеть LVQ (на основе SOM) в сочетании с системой логических решающих правил, определяющих стратегию электроснабжения и энергосбережения. В результате эксперимента получены следующие результаты: средняя ошибка прогнозирования составила 0,65%, точность моделирования – 91%, точность сети LVQ – 80%, чувствительность – 70%, ошибка обобщения – 0,25. Эти результаты подтверждают применимость методов нейронных сетей в качестве практического инструмента для оптимизации потребления и увеличения доли локально покрываемых нагрузок в жилом секторе.