Аңдатпа
Фотоэлектрлік панельдерді, желдің аз өндірілуін, аккумуляторға негізделгенэнергияны сақтау жүйесін және инверторды қамтитын интеллектуалды кешеннің архитектурасы ұсынылған. Жүктемені қысқа мерзімді сағаттық болжау үшін маусымдылықты, күнді, метеорологиялық параметрлерді және алдыңғы тұтыну туралы деректерді ескере отырып, жұмыс, демалыс және мереке күндері бөлек оқытылатын көп қабатты перцептрон қолданылады. Тұрғын үйге арналған эксперименттік қондырғыны, сондай-ақ C# орта-сында әзірленген DAQ деректер жинау тақтасымен біріктірілген бақылау, визуализация және болжау бағдарламалық құралын практикалық іске асырудың мысалы келтірілген. Жұмыс режим-дерін профильдеу және жіктеу үшін LVQжелісі (SOM негізінде) электрмен жабдықтау және энергияны үнемдеу стратегиясын анықтайтын логикалық шешуші ережелер жүйесімен бірге қолданылады. Эксперимент нәтижесінде келесі нәтижелер алынды: болжаудың орташа қателігі 0,65%, модельдеу дәлдігі –91%, LVQжелісінің дәлдігі –80%, сезімталдық –70%, жалпылау қателігі –0,25. Бұл нәтижелер тұтынуды оңтайландыру және тұрғын үй секторындағы жергілікті қамтылған жүктемелердің үлесін арттыру үшін практикалық құрал ретінде нейрондық желі әдістерінің қолданылуын растайды.