Современные статистические методы прогнозирования потребления электроэнергии

В ходе обучения демонстрируются современные методы прогнозирования потребления электроэнергии (краткосрочные, среднесрочные, долгосрочные прогнозы), показывается, как учитывать погодные факторы (температуру окружающей среды, скорость ветра и другие), сезонные составляющие, выделение сезонных составляющих, тренда.

Демонстрируется система "Energy-Forecast".

Методология прогнозирования основывается на книге Боровиков В.П., Ивченко И.Г. «Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows» (2-е издание, изд-во Финансы и Статистика, 2006).

Цель курса

Продемонстрировать современные методы прогнозирования потребления электроэнергии; показать, как учитывать погодные факторы, сезонные составляющие, выделять сезонные составляющие, тренды.

Для кого этот курс?

Если Вы хотите научиться строить прогнозы потребления электроэнергии, то этот курс для Вас.

Программа курса

1. Постановка задачи прогнозирования: горизонт прогнозирования, точность прогнозирования

2. Структура исходных данных, описательный анализ и группировка

3. Агрегирование данных (почасовое, суточное, недельное, месячное, годовое потребление)

4. Сглаживание данных

5. Визуализация данных (линейные графики, ящики-усы, гистограммы, диаграммы рассеяния)

6. Классификация и категоризация данных

7. Декомпозиция рядов: выделение трендов и сезонных составляющих (в течение суток, в течение недели, по месяцам)

8. Учет погодных факторов (температура окружающей среды, направление и скорость ветра, облачность)

9. Проблема пиковых нагрузок

10. Регрессионные модели прогнозирования

11. Прогнозирование с помощью моделей АРПСС

12. Прогнозирование на нейронных сетях

13. Вопросы и ответы

14. Рассмотрение задач слушателей

Длительность курса

8 академических часов, курс разбивается на 2 рабочих дня

Записаться  Календарь курсов