Номер: 5
Год: 2018
ISBN:
UDK: 621.314
DOI: 10.25018/0236-1493-2018-5-0-206-213
Авторы: Абрамович Б. Н., Бабанова И. С.

Информация об авторах: Абрамович Борис Николаевич — доктор технических наук, профессор, e-mail: babaramov@mail.ru, Бабанова Ирина Сергеевна — аспирант, e-mail: irina_babanova@mail.ru, Санкт-Петербургский горный университет.

Библиографический список:

1. Постановление Правительства РФ «Об утверждении правил оптового рынка электрической энергии и мощности и о внесении изменений в некоторые акты Правительства Российской Федерации по вопросам организации функционирования оптового рынка электрической энергии и мощности» (утв. 27.12.2010 г. №1172, ред. от 29.02.2016 г).

2. Постановление Правительства РФ «О функционировании розничных рынков электрической энергии, полном и (или) частичном ограничении режима потребления электрической энергии» (утв. 04.05.2012 г. № 442, ред. 22.02.2016 г).

3. Daut M. A.M.; Hassan M. Y.; Abdullah, H.; Rahman H. A.; Abdullah M. P.; Hussin, F. Building electrical energy consumption forecasting analysis using conventional and artificial intelligence methods: A review. Renew. Sustain. Energy Rev. 2017, 70, pp. 1108—1118.

4. Chengdong Li, Zixiang Ding, Dongbin Zhao, Jianqiang Yi? Guiqing Zhang Building Energy Consumption Prediction: An Extreme Deep Learning Approach Energies 2017, 10 (10)

5. Naji S., Keivani A., Shamshirband S, Alengaram U. J., Jumaat M. Z., Mansor Z., Lee M. Estimating building energy consumption using extreme learning machine method. Energy 2016, 97, pp. 506—516.

6. Pérez-Chacón R., Talavera-Llames R. L., Martinez-Alvarez F., Troncoso A. Finding electric energy consumption patterns in big time series data. In Proceedings of the13th International Conference Distributed Computing and Artificial Intelligence, Sevilla, Spain, 1—3 June 2016; Springer: Cham, Switzerland, 2016; pp. 231—238.

7. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. — М.: Вильямс, 2006. — 781 c.

8. Шумилова Г. П., Готман Н. Э., Старцева Т. Б. Прогнозирование электрических нагрузок при оперативном управлении электроэнергетическими системами на основе нейросетевых структур. Сыктывкар: КНЦ УрО РАН, 2008

9. Abramovich B. N., Babanova I. S. Mining sciences and technologies 2016, no 2, pp. 66—77.

10. Устинов Д. А., Бабанова И. С. Обоснование выбора ценовой категории оплаты за электроэнергию с учетом потребителей-регуляторов // Промышленная энергетика. — 2016. — № 11. — С. 9—16.

11. Абрамович Б. Н., Бабанова И. С. Совершенствование алгоритмов управления аппаратами воздушного охлаждения газа с частотно-регулируемым электроприводом для компрессорных станций магистрального газопровода // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2017. — СВ 5—2. Промышленная безопасность предприятий минерально-сырьевого комплекса в XXI веке. — С.310—318.

12. Zhukovskiy Yu. L., Korolev N. A., Babanova I. S., Boikov A. V. The prediction of the residual life of electromechanical equipment based on the artificial neural network IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science 87 (2017) 032056.