Forecasting of electric loadings with the use of R/S-analysis of time series

Authors

  • Yu. A. Shullie Вінницький національний технічний університет

Keywords:

fractal analysis, kherst index, neural networks, electrical loadings

Abstract

The study and design of the electric loading forecast in real-time is conducted in the article taking into account its fractal character that is based on neural network technologies.

Author Biography

Yu. A. Shullie, Вінницький національний технічний університет

асистент кафедри електротехнічних систем електроспоживання та енергетичного менеджменту

References

1. Федер Е. Фракталы. / Е. Федер ; пер. с англ. — М. : Мир, 1991. — 254 с.
2. Петерс Э. Фрактальный анализ финансовых рынков: применение теории хаоса в инвестициях и экономике / Э. Пе-терс. — М. : Интернет-трейдинг, 2004. — 304 с.
3. Шиян А. А. Метод оцінювання та ідентифікації характеристик і високоамплітудних відхилень електричних наван-тажень електротехнічних комплексів / А. А. Шиян, Ю. А. Шуллє // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. — 2010. — № 1. — С. 215—217.
4. Шиян А. А. Сценарії оптимізації та прогнозування управління електричними навантаженнями електротехнічних комплексів / А. А. Шиян, Ю. А. Шуллє // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. — 2010. — № 2. — С. 122—124.

Downloads

Abstract views: 99

Published

2010-11-12

How to Cite

[1]
Y. A. Shullie, “Forecasting of electric loadings with the use of R/S-analysis of time series”, Вісник ВПІ, no. 6, pp. 53–56, Nov. 2010.

Issue

No 6 (2011)

Section

Energy generation and electrical engineering

Metrics

Downloads

Download data is not yet available.

License

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  • Authors retain copyright and grant the journal right of first publication.
  • Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
  • Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).