eONPUIR

Методика прогнозування обсягів споживання електроенергії на базі методів машинного навчання

Показать сокращенную информацию

dc.contributor.author Бесчастний, Владислав Ігорович
dc.contributor.author Beschastnyi, Vladyslav
dc.contributor.author Защолкін, Костянтин Вячеславович
dc.contributor.author Zashcholkin, Kostiantyn
dc.date.accessioned 2023-10-30T08:09:20Z
dc.date.available 2023-10-30T08:09:20Z
dc.date.issued 2023
dc.identifier.citation Бесчастний, В. І. Методика прогнозування обсягів споживання електроенергії на базі методів машинного навчання / В. І. Бесчастний, К. В. Защолкін // Modern Information Technology 2023 = Сучасні інформ. технології 2023 : матеріали тринадцятої Міжнарод. наук. конф. студентів та молодих учених, м. Одеса, 18–19 трав. 2023 р. / Нац. ун-т «Одес. політехніка». – Одеса, 2023. – С. 202–204. uk
dc.identifier.uri http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/14116
dc.description.abstract Прогнозування обсягів споживання електроенергії є дуже важливою задачею для енергетичних компаній та державних регуляторів. Прогнозування обсягів споживання електроенергії є важливим інструментом для планування виробництва електроенергії. Енергетичні компанії повинні забезпечити достатні обсяги електроенергії для задоволення попиту на різних рівнях споживачів, включаючи побутові, комерційні та промислові підприємства. Якщо енергетична компанія не зможе забезпечити достатні обсяги електроенергії для виконання запитів споживачів, то це може призвести до відключення електропостачання, що може призвести до серйозних наслідків для споживачів. en
dc.description.abstract Forecasting electricity consumption is a very important task for energy companies and government regulators. Forecasting electricity consumption is an important tool for planning electricity production. Energy companies must provide sufficient amounts of electricity to meet demand at various levels of consumers, including residential, commercial and industrial. If the power company is unable to provide sufficient amounts of electricity to meet the demands of consumers, it may lead to power outages, which may lead to serious consequences for consumers. en
dc.language.iso uk en
dc.publisher Одеса: ОП en
dc.title Методика прогнозування обсягів споживання електроенергії на базі методів машинного навчання en
dc.title.alternative Methodology for creating a hybrid recommendation system to support UI/UX designers en
dc.type Article en
opu.citation.firstpage 202 en
opu.citation.lastpage 204 en
opu.citation.conference «Сучасні інформаційні технології – 2023» = «Modern Information Technology – 2023» en
opu.conference.dates 18–19 трав. 2023 р. en


Файлы, содержащиеся в элементе

Этот элемент содержится в следующих коллекциях

Показать сокращенную информацию