ПРОГНОЗУВАННЯ ТЕПЛОСПОЖИВАННЯ БУДІВЕЛЬ СОЦІАЛЬНО-БЮДЖЕТНОЇ СФЕРИ З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ

Анотація

Запропоновано метод удосконалення процесів підтримки прийняття рішень при управлінні режимами теплозабезпечення закладів
соціально-бюджетної сфери шляхом розроблення моделі прогнозу споживання теплової енергії будівлею. Об’єктом дослідження є
процес вибору найбільш оптимальної архітектури нейронної мережі для вирішення задачі прогнозування теплоспоживання будівлі
соціально-бюджетної сфери. Предмет дослідження становлять моделі прогнозування теплоспоживання будівель соціально-бюджетної
сфери з використанням штучних нейронних мереж. Метою даного дослідження є підвищення достовірності прогнозування потреб
будівель соціально-бюджетної сфери у теплозабезпеченні. Розроблено моделі короткострокового прогнозування теплозабезпечення
об’єктів соціально-бюджетної сфери з використанням штучних нейронних мереж, що враховують вплив погодних умов, коливання
потреби в тепловій енергії в залежності від графіку роботи закладу, а також минулі значення потреб у теплозабезпеченні. Моделі
побудовано на основі архітектур нелінійної мережі типу вхід-вихід, нелінійної авторегресійної мережі, нелінійної авторегресійної
нейронної мережі із зовнішніми входами. Запропоновані моделі реалізовано у програмному середовищі Matlab, для навчання
використано алгоритм Левенберга-Марквардта. Проведено експерименти з дослідження точності розроблених моделей, які показали, що найбільшої точності прогнозу можна досягти при використанні моделі типу NARX. Використання запропонованої моделі в рамках інформаційної системи «HeatCAM» для прогнозування теплоспоживання будівель протягом опалювального сезону дозволяє
підвищити ефективність підтримки процесу прийняття рішень при управлінні режимами теплозабезпечення, що призводить до
зниження споживання теплової енергії.