(untitled) (ИЗВЕСТИЯ НАЦИОНАЛЬНОЙ АКАДЕМИИ НАУК КЫРГЫЗСКОЙ РЕСПУБЛИКИ, 2026)
Прогнозирование нагрузок является ключевым этапом для обеспечения оптимального энергообмена и надежной работы энергосистем, особенно при активной интеграции распределенных возобновляемых источников энергии (DRES). Методы глубокого обучения получили широкое распространение среди исследователей благодаря их способности обобщать сложные нелинейные колебания электропотребления. В частности, рекуррентные нейронные сети наиболее подходят для моделирования электрического потребления, так как хорошо отражают временные зависимости. Данная работа направлена на дальнейшее совершенствование моделей RNN, построенных на основе исходных и вручную созданных признаков. Горизонт прогнозирования был расширен в соответствии с практическими требованиями. Сравнены два подхода многодневного прогнозирования, при этом предложенный метод показал лучшие результаты по сравнению с альтернативным рекурсивным методом прогнозирования.