Оперативне, коротко та середньострокове прогнозування електричного навантаження. Побудова математичних моделей для вирішення задач прогнозування. Оперативне внутрішньодобове прогнозування, що базується на марківській моделі багатовимірного процесу.
Аннотация к работе
Проведені дослідження виявили, що для забезпечення високих вимог до точності та надійності результатів прогнозування необхідно комплексне вирішення задачі з врахуванням методологічних, алгоритмічних, інформаційних, програмних та організаційних аспектів. Таким чином, розробка нових та вдосконалення існуючих методів і моделей прогнозування електричного навантаження на різні часові інтервали та їх практична реалізація залишаються актуальною проблемою, на вирішення якої були спрямовані дослідження, результати яких наведені в дисертаційній роботі. Теоретичні дослідження і практичні розробки за темою дисертаційної роботи здійснювалися в процесі виконання планів науково-дослідних робіт Інституту електродинаміки НАН України: 1) НДР «Разработать принципы построения АСДУ ЭЭС нового поколения, реализовать и исследовать функциональные подсистемы» (шифр "Система", №ДР 01.91.006208, 1991 - 1995 рр., відп. вик.); 2) НДР «Розробити методи математичного моделювання і програмне забезпечення для розвязання технологічних задач АСДУ енергетичних систем і обєднання України в нових умовах функціонування енергетичного комплексу» (шифр "Система-2", №ДР 0197U000012, 1996 - 2000 рр., відп. вик.); 3) НДР "Розробити методи математичного моделювання і програмне забезпечення АСДУ для підвищення надійності, живучості та енергоефективності енергетичних систем та енергообєднання України в сучасних умовах" (шифр "Система-3", №ДР 0101U003090, 2001 - 2005 рр., відп. вик.); 4) НДР "Розробити методи математичного моделювання та програмні засоби для забезпечення надійності та живучості обєднаної енергосистеми України з використанням нових можливостей інформаційної та телекомунікаційної техніки" (шифр "Система-4", №ДР 0106U002434, 2006 - 2010 рр., відп. вик.); Розробити нові математичні моделі електричного навантаження для прогнозування, які використовують таку додаткову інформацію: результати розвязання задачі трьохрівневого (енергообєднання, регіональні енергосистеми, обласні енергосистеми) оцінювання стану; дані, що будуть надходити із автоматизованої системи керування енергоємних підприємств, а також від метеопостів, розміщених на підстанціях і високовольтних лініях електропередач. Наведені в роботі результати дослідження отримано з використанням: теорії ймовірності (при побудові математичних моделей всіх видів прогнозування, виключенні аномальних вимірювань, верифікації результатів прогнозування), теорії графів (для побудови методу однофакторного прогнозування періодично нестаціонарних випадкових процесів), методів авторегресії та ковзного середнього, адаптивної фільтрації, спектрального аналізу, групового врахування аргументів (МГВА), оптимізації (для побудови математичних моделей багатофакторного коротко-та середньострокового прогнозування), фільтра Калмана, методу головних компонент, методів планування експериментів, методу групового врахування аргументів (для побудови математичної моделі дворівневого багатофакторного оперативного прогнозування).Ефективність методів оперативного, короткострокового та середньострокового прогнозування прийнято оцінювати за допомогою середніх та середньоквадратичних відхилень між прогнозними та миттєвими значеннями споживаної потужності або енергії на різних інтервалах часу. У другому розділі дано опис розробленої інформаційної бази для задач ретроспективного аналізу та прогнозування, яка складається з архівів вихідної інформації (технологічних і метеорологічних факторів) та архівів результатів прогнозування. Перші спираються на метеорологічну та технологічну інформацію, яка є в наявності в НЕК «Укренерго», а другі додатково використовують таку вихідну інформацію: про добові графіки від АСУ енергоємних підприємств; про втрати активної потужності в електричній мережі і витрати активної потужності на власні потреби електростанцій, одержані в результаті вирішення задачі трирівневої оцінки стану (енергообєднання, регіональні енергосистеми, обласні енергосистеми); погодинні значення метеорологічних факторів (температура повітря та хмарність) із відомчої системи збору метеоданих, що має бути організована на станціях, підстанціях та лініях електропередачі. З урахуванням цього, а також у звязку з розвитком інформаційно-обчислювальної техніки та впровадженням технологічних програм вирішення задач оперативного керування енергообєднанням (зокрема, оперативного розрахунку поточного режиму за даними телеметрії) створюються вихідні передумови для розширення кола розвязуваних при середньостроковому прогнозуванні задач, що в сукупності з урахуванням ієрархічної структури енергообєднання забезпечує підвищення точності й надійності результатів прогнозування. Для урахування цієї особливості використовується коригування розрахованого усередненого місячного тренду споживаної електроенергії середньомісячного дня кожного типу за допомогою відповідних вагових множників: , , (2) де - ваговий множник коригування місячного тренду i-го місяця; - річний тренд енергообєднання k-г