ПРОГНОЗУВАННЯ СПОЖИВАННЯ ЕЛЕКТРОЕНЕРГІЇ ЗА ДОПОМОГОЮ АНСАМБЛЮ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО НАВЧАННЯ
Досліджено використання моделей машинного навчання для прогнозування електроспоживання інтелектуальної мережі. З’ясовано, що попереднє оброблення даних збільшує продуктивність моделі прогнозування споживання енергії, а методи машинного навчання підвищують її точність завдяки інтеграції кількох алгоритмів та оптимізації гіперпараметрів. Виявлено, що ансамблева модель, яка поєднує низку моделей із різними структурними характеристиками, забезпечує вищу точність прогнозування, ніж кожна модель зокрема. Запропоновано вибір базових моделей із різною будовою: лінійні, рекурсивні, деревоподібні.