LSTM МОДЕЛІН ҚОЛДАНА ОТЫРА ФОТОЭЛЕКТРЛІК ЭЛЕКТР СТАНЦИЯЛАРЫНЫҢ ЭЛЕКТР ЭНЕРГИЯСЫН ӨНДІРУДІ ҚЫСҚА МЕРЗІМДІ БОЛЖАУ

Г.Ж.  Таганова; Д.А.  Тусупов; В. Войчик; А.А.  Абдилдаева; Т.Ж.  Ермек

doi:10.58805/kazutb.v.1.22-330

Информационно - коммуникационные и химические технологии

№ 1 (22) - 2024 / 2024-03-31 / Кол. просмотров: 28

LSTM МОДЕЛІН ҚОЛДАНА ОТЫРА ФОТОЭЛЕКТРЛІК ЭЛЕКТР СТАНЦИЯЛАРЫНЫҢ ЭЛЕКТР ЭНЕРГИЯСЫН ӨНДІРУДІ ҚЫСҚА МЕРЗІМДІ БОЛЖАУ

Авторы

Г.Ж. Таганова⁺⁻
Д.А. Тусупов⁺⁻
В. Войчик⁺⁻
А.А. Абдилдаева⁺⁻
Т.Ж. Ермек⁺⁻

ЕНУ

Евразийский национальный университет им. Л.Н.Гумилева

Люблинский технический университет

Алматинский университет энергетики и связи имени Гумарбека Даукеева

Международный университет информационных технологий

Ключевые слова

LSTM, машиналық оқыту әдістері, фотоэлектрлік электр станциялары, қысқа мерзімді болжау

PDF

DOI ссылка:

https://doi.org/10.58805/kazutb.v.1.22-330

Как цитировать

Таганова, Г. ., Д. . Тусупов, В. Войчик, А. . Абдилдаева, и Т. . Ермек. «LSTM МОДЕЛІН ҚОЛДАНА ОТЫРА ФОТОЭЛЕКТРЛІК ЭЛЕКТР СТАНЦИЯЛАРЫНЫҢ ЭЛЕКТР ЭНЕРГИЯСЫН ӨНДІРУДІ ҚЫСҚА МЕРЗІМДІ БОЛЖАУ». КазУТБ, т. 1, вып. 22, март 2024 г., doi:10.58805/kazutb.v.1.22-330.

ACM ACS APA ABNT Chicago Harvard IEEE MLA Turabian Vancouver

Аннотация

Эта статья посвящена проблеме прогнозирования выработки электроэнергии фотоэлектрическими электростанциями на основе метеорологических данных из открытых источников с использованием методов машинного обучения. Для решения предложенной в статье задачи дается обзор существующих метеорологических источников данных и возможных методов их обработки, а также упрощенный алгоритм LSTM, созданный на основе архитектуры методологии машинного обучения для прогнозирования выработки солнечной энергии на день раньше.