В монографии представлена методика применения имитационного и нейросетевого моделирования систем тягового электроснабжения для прогнозирования расхода электроэнергии тяговых подстанций. Подход к системам электроснабжения железных дорог как к структурам техноценологического типа позволяет использовать для описания процессов электропотребления на тяговых подстанциях гиперболическое Н-распределение.
Компьютерное моделирование с использованием массива статистической инфор-мации показало, что для целей прогнозирования расхода электрической энергии на ТП наиболее приемлемы многослойные нейронные сети. Предложена структура нейросетевой модели, предназначенная для прогнозирования электропотребления по уровню отделения дороги; при этом уменьшается длина требуемой предыстории без снижения точности прогноза. Разработана методика прогнозирования ЭП на железнодорожном транспорте с применением нейросетевого моделирования, позволяющая снизить расходы на оплату электроэнергии за счет корректного формирования договорных величин заявленного электропотребления.
Электронная версия монографии размещена на сайте кафедры "Электроснабжение железнодорожного транспорта" ИрГУПС.