Electric consumption predictions objects of socio-economic systems based on the ranked values

Abstract

Авторами предлагается алгоритм прогнозирования электропотребления объектов социально-экономических систем на основе значений ранговых норм. В его основу положено понятие ранговой нормы, представляющей собой неотрицательный функционал, заданный в векторном ранговом пространстве и обобщающий понятие длины вектора или абсолютного значения параметра. Основными этапами алгоритма являются: импорт данных по электропотреблению, расчёт ранговых норм, прогнозирование значений ранговых норм и исходных значений электропотребления, восстановление прогнозных значений ранговых норм, сравнение результатов прогнозирования и выбор наилучшего прогноза. Эксперементальная проверка алгоритма была реализована на данных по электропотреблению регионов Российской Федерации. Анализ результатов прогнозов позволил определить, что средние относительные и абсолютные ошибки метода прогнозирования на основе значений ранговых норм, меньше. Данный факт позволяет сделать вывод о том, что для среднесрочного прогнозирования целесообразнее использовать метод на основе значений ранговых норм. The authors propose an algorithm for predicting the power consumption of objects of socio-economic systems based on the values of rank norms. It is based on the concept of a rank norm, which is a non-negative functional specified in a vector rank space and generalizing the concept of the length of a vector or the absolute value of a parameter. The main stages of the algorithm are: importing data on power consumption, calculating rank norms, predicting the values of rank norms and initial values of power consumption, restoring the predicted values of rank norms, comparing forecast results and choosing the best forecast. Experimental verification of the algorithm was carried out on data on power consumption of the regions of the Russian Federation. Analysis of the forecast results allowed us to determine that the average relative and absolute errors of the forecasting method based on the values of rank norms are less. This fact allows us to conclude that it is more expedient to use the method based on the values of rank norms for medium-term forecasting.