Прогнозування погодинного споживання електроенергії в Об'єднаній енергетичній системі України на основі адаптивної нейро-нечіткої системи виведення (ANFIS)

Abstract

Об’єкт дослідження – процес погодинного прогнозування електроспоживання в Об'єднаній енергетичній системі України в умовах варіативних метеорологічних та календарних факторів. Предмет дослідження – методи нейро-нечіткого моделювання та програмні засоби побудови веб-системи прогнозування електроспоживання на основі адаптивної нейро-нечіткої системи виведення (ANFIS). Мета роботи – підвищити точність та інтерпретованість короткострокового прогнозу електроспоживання в ОЕС України шляхом розробки веб-системи на основі ANFIS з можливістю інтерактивного сценарного аналізу та пояснення кожного прогнозу через візуалізацію активних нечітких правил. Методи дослідження – теорія нечітких множин, нечітке виведення Сугено, нейро-нечітке моделювання (ANFIS), Ridge regression для підбору консеквентів, time-series split для валідації, статистичний аналіз часових рядів, порівняльна оцінка моделей за метриками MAPE, RMSE, MAE. Розроблено клієнтсерверну веб-систему Energy Forecast UA з моделлю ANFIS (55 правил, 7 лінгвістичних змінних). Навчання моделі виконано на історичних даних споживання 2017–2021 років. Експериментальне тестування показало MAPE 6,17% на тестовій вибірці 2021 року, що перевершує референсні моделі LSTM, Prophet та SARIMAX. Систему розгорнуто на платформах Vercel та Render.com з публічним доступом.