Vestnik of Samara State Technical University. Technical Sciences SeriesVestnik of Samara State Technical University. Technical Sciences Series1991-85422712-8938Samara State Technical University1984510.14498/tech.2013.1.%uShort CommunicationAnalysis and modification of the forecasting method of energy consumption using the extrapolation of sampling the maximum similaritySunagatovIldar MPostgraduate Student-Samara State Technical University1503201321122322610022020Copyright © 2013, Samara State Technical University2013A review of the extrapolation method of maximum likelihood sample. A variant of the method to improve the accuracy by adapting the method of autoregression.forecasting methodsenergythe extrapolation of maximum likelihoodautoregressionmathematical modelingметоды прогнозированияэнергопотреблениеэкстраполяция максимального подобияавторегрессияматематическое моделирование[Чучуева Е.А. Модель прогнозирования временных рядов по выборке максимального подобия: Автореф. дисс. … канд. техн. наук: 05.13.18. – М., 2012. – 16 с.][Jingfei Yang M. Sc. Power System Short-term Load Forecasting: Thesis for Ph.d degree. Germany, Darmstadt, Elektrotechnik und Informationstechnik der Technischen Universitat, 2006. 139 p.][Bunnoon P., Chalermyanont K., Limsakul C. A Computing Model of Artificial Intelligent Approaches to Mid-term Load Forecasting: a state-of-the-art-survey for the researcher // IACSIT International Journal of Engineering and Technology. 2010, No.1. P. 94 – 100.][Mishra S. Short term load forecasting using computation intelligence methods: Thesis for the degree of Master of technology electronics and communication engineering. India, Rourkela, National Institute Of Technology, 2008. 89 p.][Taylor J.W., McSharry P.E. Short-Term Load Forecasting Methods: An Evaluation Based on European Data // IEEE Transactions on Power Systems 2008, Vol. 22. P. 2213 – 2219.][Norizan M., Maizah Hura A., Zuhaimy I. Short Term Load Forecasting Using Double Seasonal ARIMA Model // Regional Conference on Statistical Sciences, Malaysia, Kelantan, 2010. P. 57 – 73.][Сидоров С.Г., Никологорская А.В. Анализ временных рядов как метод построения потребления электроэнергии // Вестник ИГЭУ. – 2010. – Вып. 3. – С. 81 – 83.][Соломкин А.В. Краткосрочное прогнозирование потребления электроэнергии с помощью нейросетевых методов // Электроника и информационные технологии [электронный ресурс]. 2011, № 1. 5 с. URL: http://fetmag.mrsu.ru/2009-3/pdf/Forecasting_electricity_consumption.pdf (дата обращения 28.08.2011).][Фармер Э.Д. Метод предсказания нестационарных процессов и его применение к задаче оценки нагрузки: Труды II Международного конгресса ИФАК. – М.: Наука, 1965. – С. 416-434.][Макоклюев Б.И. Методы и средства анализа и планирования электропотребления энергообъединений и энергосистем: Автореф. дисс. … докт. техн. наук. – М., 2005. – 43 с.][Сухомлинова О.А. Моделирование процесса электропотребления при краткосрочном прогнозировании методами ортогональных разложений: Автореф. дисс. … канд. техн. наук: 05.13.18. – Ростов-на-Дону, 2005. – 20 c.][Анализ временных рядов и прогнозирование: Учеб. пособие / Н.А. Садовникова, Р.А. Шмойлова. – Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. – М., 2001. – 67 с.][Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов: Учеб. пособие. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 416 с.: ил.][Прогнозирование эконометрических временных рядов: Учеб. пособие / Е.П. Чураков. – М.: Финансы и статистика, 2008. – 208 с.: ил.][Сунагатов И.М., Чернышев С.В. Обзор подходов и методов, применяемых в краткосрочном прогнозировании энергопотребления. Информационные, измерительные и управляющие системы (ИИУС-2012): Материалы III Международной научно-технической конференции. 29-31 мая 2012. – Самара: СамГТУ, 2012. – 356 с.][Чернышев С.В., Сунагатов И.М. Выбор методики краткосрочного прогнозирования электропотребления региона. Математическое моделирование и краевые задачи: Труды Седьмой всероссийской научной конференции с международным участием. Ч. 4: Информационные технологии в математическом моделировании. – Самара: СамГТУ, 2010. – 208 с.: ил.]