Главная › Новости

Краткосрочное прогнозирование потребления электрической энергии на основе информации АСКУЭ для АСПР (автоматизированной системы плановых расчетов) регионального ...

Опубликовано: 30.09.2018

Международная научно- практическая конференция « Малая энергетика-2005»

Кумаритов А.М., Сакиев А.В., Северо-Кавказский горно-металлургический институт (государственный технологический университет), г. Владикавказ, Северная Осетия (Алания)

В сравнительных исследованиях методов прогнозирования наибольшее внимание обычно уделяется свойствам экономичности, робастности (устойчивости и адаптивности) выбранного алгоритма и модели, и вычислительной эффективности. Как правило, мало рассматриваются вопросы практической реализации и, в частности, проблемы увязки стандартных методов со специфическими особенностями прогнозирования электропотребления в энергосистемах, что не способствует развитию генерирующих мощностей, а также малой и нетрадиционной энергетики. Ниже рассматриваются некоторые эффекты, требующие учета при анализе методов краткосрочного прогнозирования электропотребления. В большинстве случаев для обработки таких эффектов разрабатываются специальные процедуры, причем их реализация может иметь большее влияние на точность прогнозирования в целом, чем выбор того или иного метода.

а) Метеофакторы. Такие показатели, как температура воздуха, скорость ветра, видимость, уровень освещенности и влажность, могут влиять на кратковременные изменения потребления электроэнергии. Многие из них моделируются систематическим образом, но иногда для обработки таких ситуаций, как внезапные морские бризы в прибрежных районах или продолжительная жаркая погода, предусматриваются специальные корректирующие процедуры.

б) Телевидение. Популярные телевизионные программы могут оказывать существенное влияние на конфигурацию вечерней части суточных графиков потребления электрической энергии. Исследованию этой проблемы посвящена работа [1].

в) Праздники. Национальные праздники вызывают перерывы в работе автоматических систем прогнозирования электропотребления. В некоторых работах отмечается о существовании методики подавления ошибок прогноза, обусловленных праздниками, позволяющими обойтись без обычного переоценивания параметров прогнозирующей модели. Даже школьные каникулы могут вызывать определенные изменения конфигурации суточных графиков потребления электроэнергии (особенно в утренние часы).

Метод прогнозирования электропотребления праздничных и других нерегулярных дней отсутствует. Решение этой задачи требует больших теоретических представлений о вероятностном механизме образования, протекания и развития режима электропотребления, и соответствующих статистических исследований.

г) Наступление темноты. Прогнозирование времени наступления темной части суток и продолжительности использования электрического освещения.

д) Перевод времени. Перевод часов с летнего времени на зимнее вызывает эффекты запаздывания, которые необходимо моделировать специальным образом.

е) Регулирование электропотребления. Широкое применение регулирования электропотребления энергосистемами требует специальных методов прогнозирования как "нерегулируемого", так и "регулируемого" потребления.

ж) Предварительная проверка достоверности данных телеизмерений - необходимое условие предотвращения появления ошибок в информационной базе и получения плохих прогнозов.

з) Промышленные потребители. Потребление крупных промышленных предприятий в случае аварий, забастовок или необычных режимов работы следует рассматривать отдельно.

и) Интерактивный режим. Инженеры энергосистем должны иметь возможность работы с прогнозирующей системой в интерактивном режиме (ON-LINE) - для ввода необходимой корректирующей информации, прогнозов внешних факторов и т. д. При этом необходимо обратить внимание на качество отображения результатов прогноза (например, с использованием графического представления), доверительных интервалов и т. д.

Очевидно, что не существует единственного наиболее предпочтительной методики для краткосрочного прогнозирования электропотребления. Несмотря на общность этой задачи, стоящей перед каждой энергосистемой, в научной литературе имеется много различных подходов. Это обстоятельство вызывает необходимость значительной работы по привязке того или иного выбранного метода прогнозирования к реальным условиям, в том числе к рассмотренным выше "нерегулярным" эффектам, связанным с прогнозированием потребления электрической энергии. А условия работы требующие точного краткосрочного прогноза потребления электрической энергии начали появляться с 1-го ноября 2003 года в России, когда была введена продажа электроэнергии на оптовом рынке электроэнергии (ОРЭ) в размере до 15% от общей выработки по свободно формируемым ценам. Отклонения фактического графика потребления субъекта оптового рынка от заявленных значений больше определенного процента приводит к покупке электроэнергии с балансирующего рынка по большей цене. Отклонение в меньшую сторону тоже карается оплатой непоставленной электроэнергии, определяемой разницей между заявленным и фактическим потреблением по установленным расценкам. В связи с таким положением возрастает ответственность прогнозирования электропотребления субъектов ОРЭ. Особенно важной эта задача является для тех энергосистем или субъектов оптового рынка, у которых нет собственных генерирующих мощностей или они составляют только 25-30% от потребностей в электроэнергии региона, каковой является АО «Севкавказэнерго» энергосистема РСО-Алания, и отсутствует возможность влиять на нагрузку потребителей или эти возможности не значительны. Одновременно с получением прогноза потребления в целом по энергосистеме или его части, для проверки допустимости планируемых режимов и определения их параметров также необходимо прогнозирование электропотребления.

В связи с вышеуказанной задачей важна разработка программного обеспечения АСПР, предназначенного для выполнения краткосрочного прогнозирования потребления энергосистем и районов на основе архивных данных АИИСКУЭ.