Турмуш-тиричиликтин электр энергиясын керектөөнүн көп күндүк болжолу (КЫРГЫЗ РЕСПУБЛИКАСЫНЫН УЛУТТУК ИЛИМДЕР АКАДЕМИЯСЫНЫН КАБАРЛАРЫ, 2026)
Жүктөлүүнү болжолдоо оптималдуу энергия алмашууну жана энергетикалык системалардын ишенимдүү иштешин камсыз кылуунун негизги кадамы болуп саналат, өзгөчө бөлүштүрүлгөн кайра жаралуучу энергия булактарын (ДРЭС) активдүү интеграциялоо менен. Терең үйрөнүү методдору электр энергиясын керектөөнүн татаал сызыктуу эмес термелүүлөрүн жалпылоо жөндөмдүүлүгүнөн улам изилдөөчүлөр арасында кеңири таралган кабыл алынган. Атап айтканда, кайталануучу нейрон тармактары электр энергиясын керектөөнү моделдөө үчүн өзгөчө ылайыктуу, анткени алар убакыттан көз карандылыкты жакшы кармашат. Бул иш оригиналдуу жана кол менен түзүлгөн функцияларды колдонуу менен курулган RNN моделдерин андан ары өркүндөтүүгө багытталган. Болжолдоо горизонту практикалык талаптарга жооп берүү үчүн кеңейтилген. Сунушталган метод альтернативалуу рекурсивдүү болжолдоо ыкмасына караганда жакшыраак натыйжаларды көрсөткөн эки көп күндүк болжолдоо ыкмалары салыштырылды.