КЛАССИФИКАЦИЯ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ

CLASSIFICATION OF ELECTRIC CONSUMPTION FORECASTING METHODS

Yulia Baldova

Master's Degree, Department of Electrification and Automation, State budgetary educational institution of higher education Nizhny Novgorod State University of Engineering and Economics,

 Russia, Knyaginino

АННОТАЦИЯ

Выдача рекомендаций по краткосрочному прогнозированию электропотребления. Выявление недостатков существующих методов прогнозирования ЭП. Оценка возможности их применения в сегодняшних условиях. Исследование факторов, влияющих на точность прогнозирования.

ABSTRACT

Issuance of recommendations for short-term forecasting of power consumption. Revealing the shortcomings of the existing methods for forecasting EP Assessment of the possibility of their application in today's conditions. Investigation of factors affecting the accuracy of forecasting

Ключевые слова: электропотребление, прогнозирование, оценка.

Keywords: power consumption, forecasting, evaluation.

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

Из представленных методов выделим те, которые, которые нашли свое применение в Нижегородском регионе и будут подробнее рассматриваться далее, а именно: экспертные (интуитивные) методы прогнозирования, прогнозирование на базе ARIMA моделей, прогнозирование с использованием искусственных нейронных сетей.

Применение экспертного метода прогнозирования, то есть составление аналитического скорректированного прогноза специалистом обусловлено следующими причинами: существуют такие факторы влияние которых на ЭП не может учитываются в других методах прогнозирования (например, внеплановые отключения крупных потребителей); для реализации метода не нужно дорогое ПО.

ПО «Энергостат» используется для составления прогнозов ЭП, когда необходимо быстро оценить величину ЭП.

Анализ существующих методов прогнозирования временных рядов, проведенный в 4 главе, показывает, что одним из лучших, по совокупности характеристик, для решения поставленной задачи краткосрочного прогнозирования почасового потребления является метод, основанный на использовании нейронных сетей. Однако, методы, основанные на использовании искусственных нейронных сетей, требуют дорогое ПО и поэтому широко не применяются, несмотря на высокую точность прогнозов.

Список литературы:

1. Анализ и планирование электропотребления, балансов мощности и электроэнергии с использованием программного комплекса «Энергостат» / Б.И. Макоклюев, А.В. Антонов, Р.Ф. Набиев и др. // Современные методы и программные средства анализа и планирования электропотребления, балан- сов мощности и электроэнергии: информационные материалы семинара в г. Москве 17-21 ноября 2003 г. - М., 2015. - 58 с.
2. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование М.: Финансы и статистика, 2016. – 228 с.
3. Бэнн Д.В., Фармер Е.Д. Сравнительные модели прогнозирования электрической нагрузки: Пер. с англ. - М.: Энергоатомиздат, 2017. - 200 е.: ил.
4. Батыршин И.З., Недосекин А.О., Стецко А.А., Тарасов В.Б., Язенин А.В., Ярушкина Н.Г. Нечеткие гибридные системы. Теория и практика // Под. ред. Н.Г. Ярушкиной. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2017. – 208 с.
5. Белан А.В. и др. Оперативное и перспективное прогнозирование мощности и электропотребления в энергосистеме / А.В. Белан, А.В. Демура, И.И. Надтока // Изв. вузов. Электромех. - 2006, №6. - С.76.