Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: Научного журнала «Студенческий» № 35(163)

Рубрика журнала: Технические науки

Секция: Энергетика

Скачать книгу(-и): скачать журнал часть 1, скачать журнал часть 2, скачать журнал часть 3, скачать журнал часть 4

Библиографическое описание:
Макаревич И.И. МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ И ИХ КЛАССИФИКАЦИЯ // Студенческий: электрон. научн. журн. 2021. № 35(163). URL: https://sibac.info/journal/student/163/228261 (дата обращения: 21.05.2024).

МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ И ИХ КЛАССИФИКАЦИЯ

Макаревич Илья Игоревич

студент, кафедра Интеллектуальные электрические сети, Донской Государственный Технический Университет,

РФ, г. Ростов-на-Дону

METHODS OF FORECASTING POWER CONSUMPTION AND THEIR CLASSIFICATION

 

Ilya Makarevich

student, Don State Technical University,

Russia, Rostov-on-Don

 

АННОТАЦИЯ

В данной статье описаны методы прогнозирования электропотребления.

ABSTRACT

This article describes methods for predicting power consumption.

 

Ключевые слова: электроэнергетика, потребление электроэнергии.

Keywords: electric power industry, electricity consumption.

 

Развитие прогностики как науки в последние десятилетия привело к созданию множества методов, процедур, приемов прогнозирования, неравноценных по своему значению. По оценкам зарубежных и отечественных специалистов уже насчитывается свыше ста методов прогнозирования, в связи с чем возникает задача выбора методов, которые давали бы адекватные прогнозы для изучаемых процессов или систем.

Число базовых методов, которые в тех или иных вариациях повторяются в других методах, гораздо меньше. Многие из этих методов относятся скорее к отдельным приемам или процедурам прогнозирования, другие представляют набор отдельных приемов, отличающихся от базовых или друг от друга количеством частных приемов и последовательностью их применения.

Каждый уровень детализации определяется своим классификационным признаком: степенью формализации, общим принципом действия, способом получения прогнозной информации.

По степени формализации все методы прогнозирования делятся на интуитивные и формализованные. Интуитивное прогнозирование применяется тогда, когда аналитически учесть влияние многих факторов практически невозможно. В этих случаях прибегают к экспертной оценке. Полученные индивидуальные и коллективные экспертные оценки используют как конечные прогнозы или в качестве исходных данных в комплексных системах прогнозирования.

Потребление электрической энергии каким-либо объектом (цехом, промышленным предприятием, энергообъединением и т.п.) является временным рядом, так как представляет собой ряд мгновенных значений потребляемой мощности в различные моменты времени.

К наиболее распространенным методам прогнозирования временных рядов относятся:

1. Прогнозная экстраполяция;

2. Экспертные (интуитивные) методы прогнозирования;

3. Корреляционный и регрессионный анализы;

4. Прогнозирование на базе ARIMA моделей;

5. Адаптивные методы прогнозирования;

6. Прогнозирование с использованием искусственных нейронных сетей;

7. Прогнозирование с использованием гибридных сетей.

Перечисленные методы могут применяться для прогнозирования электропотребления и обладают присущими им достоинствами и недостатками, которые будут описаны в дальнейших работах.

Для примерной классификации и анализа имеющихся методов можно использовать схему, представленную на рисунке 1.

Рисунок 1. Классификационная схема методов прогнозирования электропотребления

 

Список литературы:

  1. Правила устройства электроустановок: 7-е издание (ПУЭ)/ Главгосэнергонадзор России. М.: Изд-во ЗАО «Энергосервис», 2007. 610 с.
  2. https://cyberleninka.ru/article/n/vybor-optimalnoy-metodiki-prognozirovaniya-vremennyh-ryadov-elektropotrebleniya (дата обращения: 24.10.2021) (дата обращения: 21.10.2021).

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом
CAPTCHA
Этот вопрос задается для того, чтобы выяснить, являетесь ли Вы человеком или представляете из себя автоматическую спам-рассылку.