• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Feature Extraction for Day-ahead Electricity-Load Forecasting in Residential Buildings
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
19 мая 2026 г.
Физики НИУ ВШЭ выяснили, что происходит внутри устойчивого вихря
В атмосфере и в океане часто наблюдаются крупные вихри с характерными спиральными рукавами. Физики из НИУ ВШЭ объяснили, как они формируются и почему сохраняют свою структуру. Оказалось, что скорости в точках, расположенных вдоль одной дуги вихря, остаются связанными даже на больших расстояниях. При этом в направлении от центра вихря эта связь быстро ослабевает. Такие различия помогают объяснить образование рукавов и могут улучшить модели атмосферных и океанических течений. Результаты опубликованы в Physical Review Fluids.
18 мая 2026 г.
В Вышке прошла XXX юбилейная научно-техническая конференция имени Е.В. Арменского
Организатором научного события выступает Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова ВШЭ. В этом году главный инженерный студенческий форум проходил 30-й раз и собрал рекордное число участников. Студенты, аспиранты и молодые специалисты из 50 вузов и организаций России представили научно-исследовательские доклады в ИТ-области. Отдельная секция была посвящена научно-исследовательским работам школьников.
15 мая 2026 г.
В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Feature Extraction for Day-ahead Electricity-Load Forecasting in Residential Buildings

P. 13094–13100.
Кычкин А. В., Chasparis G.
Язык: английский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: Demand ResponseAutoregressive Modelselectricity consumptionshort term load forecastingpersistence modelsHolt-Winters model

В книге

21th IFAC World Congress
Vol. 53. Issue 2. , Elsevier, 2020.
Похожие публикации
Infrastructure Barriers to the Electrification of Vehicle Fleets in Russian Cities
Плесовских А. Е., Kolyan N., Gordeev R. и др., World Electric Vehicle Journal 2026 Vol. 17 No. 1 Article 51
Добавлено: 13 апреля 2026 г.
Применение методов машинного обучения для прогнозирования нефтяных котировок
Назарова В. В., Лодягин Б. А., Круглов Ф. А. и др., AlterEconomics (ранее - Журнал экономической теории) 2025 № 22(3) С. 482–502
Статья посвящена сравнительному анализу точности краткосрочного прогнозирования цен на нефть с использованием традиционных статистических моделей (ARIMA, SARIMAX) и модели глубинного обучения LSTM. Актуальность исследования обусловлена высокой волатильностью нефтя ного рынка и необходимостью повышения точности прогнозов в условиях нестабильной макроэконо мической среды, где нефтяные котировки зависят не только от собственной динамики, но и от внеш них ...
Добавлено: 5 октября 2025 г.
Application of the cybernetic approach to price-dependent demand response for underground mining enterprise electricity consumption
Nikolaev A., Vöth S., Aleksei V. Kychkin, Journal of Mining Institute 2024 No. 261 P. 403–414
В статье рассматривается кибернетическая модель ценозависимого управления спросом на электроэнергию (Demand Response, DR), потребляемую подземным горно-добывающим предприятием (ПГДП), в частности главной вентиляторной установкой (ГВУ). Предложены схема модели управления энергопотреблением ГВУ в режиме DR и имплементации кибернетического подхода к DR на базе платформы Интернета вещей. Описаны основные функциональные требования и алгоритм работы платформы, показано взаимодействие платформы ...
Добавлено: 1 ноября 2024 г.
Quantifying the asymmetric information flow between Bitcoin prices and electricity consumption
Finance Research Letters 2023 Vol. 57 No. 2023 Article 104163
Добавлено: 6 сентября 2023 г.
Льготное технологическое присоединение к электросетям объектов мощностью до 15 кВт для населения и бизнеса в 2022-2023 годах
Долматов И. А., Коваль А. Н., Сухолитко И. С. и др., Энергетическая политика 2023 № 7(185) С. 68–81
С июля 2022 г. стоимость льготного подключения к электрическим сетям объектов мощностью до 15 кВт для населения увеличилась с 550 руб. как минимум в 82 раза, а в некоторых регионах в 240 раз и более, и продолжает расти - дважды увеличилась в 2023 г. Юридические лица и предприниматели утратили возможность подключения объектов до 15 кВт ...
Добавлено: 22 августа 2023 г.
Demand Response Service Architecture for Power System of Russian Mining Enterprise
Vöth S., Nikolaev A., Кычкин А. В., , in: 2021 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).: IEEE, 2021. P. 63–67.
Добавлено: 3 ноября 2021 г.
Интеграция предиктивных моделей в состав платформ интернета вещей для реализации сценариев управления энергопотреблением в режиме на сутки вперед
Кычкин А. В., Горшков О. В., Датчики и системы 2020 № 11 С. 19–29
Рассмотрена задача развития функциональных возможностей типовых платформ Интернета вещей (Internet of Things, IoT) до уровня исполнения пользовательских предиктивных моделей при управлении энергопотреблением зданий, сооружений и промышленных объектов в режиме на сутки вперед. Сценарии предиктивного управления как одиночными нагрузками (потребителями), так и их агрегированными группами могут использоваться для снижения энергопотребления в часы совмещенного максимума региона, часы ...
Добавлено: 29 июля 2021 г.
Feature and model selection for day-ahead electricity-load forecasting in residential buildings
Кычкин А. В., Chasparis G., Energy and Buildings 2021 Vol. 249 Article 111200
Добавлено: 12 июля 2021 г.
УПРАВЛЕНИЕ ЭЛЕКТРИФИКАЦИЕЙ
Волкова И. О., Гительман Л. Д., Кожевников М. В. и др., Екатеринбург: ООО "Издательство УМЦ УПИ", 2020.
Учебное пособие посвящено вопросам управления электрификацией как драйвера технологического развития экономики. Рассматриваются особенности развития электрификации, показатели и критерии для комплексной оценки эффективности процесса электрификации. Предлагается экономический механизм стимулирования энергосберегающего направления электрификации в сфере производства и использования электроэнергии. Приводится опыт зарубежных стран в решении проблемы обеспечения доступа частного и промышленного секторов экономики к электроэнергии. Рекомендуется студентам управленческих и энергетических специальностей, слушателям программ ...
Добавлено: 29 октября 2020 г.
Computational Aspects and Applications in Large-Scale Networks. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics
Valery A. Kalyagin, Panos M. Pardalos, Oleg Prokopyev и др., Springer, 2018.
Contributions in this volume focus on computationally efficient algorithms and rigorous mathematical theories for analyzing large-scale networks. Researchers and students in mathematics, economics, statistics, computer science and engineering will find this collection a valuable resource filled with the latest research in network analysis. Computational aspects and applications of large-scale networks in market models, neural networks, ...
Добавлено: 30 августа 2018 г.
Active consumers in Russian electric power industry: barriers and opportunities
Волкова И. О., Сальникова Е. А., Гительман Л. М., , in: Challenges and Solutions in the Russian Energy Sector.: Springer, 2018. Ch. 4 P. 27–35.
Добавлено: 21 октября 2017 г.
Active Consumer: Optimization Problems of Power Consumption and Self-Generation
Волкова И. О., Gubko M. V., Salnikova E. A., Automation and Remote Control 2014 No. 3 (75) P. 551–562
To solve problems of demand management in terms of smart energy systems (Smart grid), we need a mathematical model of active consumer decision-making. Existing models either do not consider important aspects of consumer behavior, or are too complex for use in multi-agent simulation. A mathematical model of an active consumer is proposed, based on which ...
Добавлено: 31 мая 2014 г.
Активный потребитель: задача оптимизации потребления электроэнергии и собственной генерации
Волкова И. О., Сальникова Е. А., Губко М. В., Проблемы управления 2013 № 6 С. 53–61
Для решения задач управления спросом в условиях интеллектуальной энергетической системы (Smart grid) необходима математическая модель принятия решений активным потребителем. Существующие модели либо не учитывают важных аспектов поведения потребителя, либо слишком сложны для их использования в мультиагентном моделировании. Предложена математическая модель активного потребителя, на основе которой формулируется и решается задача оптимизации режимов работы электроприборов и оборудования ...
Добавлено: 13 ноября 2013 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору