Прогнозування напруги електричної мережі гідроелектростанції методами машинного навчання

Abstract

Дослідження присвячено прогнозуванню напруги в гідроелектричній мережі з використанням сучасних методів машинного навчання, зокрема нейронних мереж. В рамках експерименту реалізовано та порівняно кілька моделей, включно з LSTM, GRU, трансформерами та TCN. Отримані результати демонструють суттєве покращення точності прогнозування порівняно з традиційними лінійними моделями, такими як авторегресія. Новизна роботи полягає у використанні сучасних нейронних мереж для врахування як короткострокових, так і довгострокових залежностей у даних.