Введение к работе
Актуальность темы диссертации. Все потребители электроэнергии заинтересованы в снижении затрат при её приобретении. Потребители, будучи участниками оптового рынка электроэнергии и мощности (ОРЭМ), могут минимизировать затраты путем составления точных заявок на приобретаемую электроэнергию, а значит — выполнением точных прогнозов. Одним из способов точного прогнозирования является создание адекватной прогнозной математической модели, которая позволит учитывать различные влияющие на электропотребление (ЭП) факторы. К ним относятся и метеорологические факторы. Последние в той или иной степени постоянно находятся во взаимосвязи с процессом ЭП. Например, в филиале ОАО «Системный оператор Единой энергетической системы»(СО-ЕЭС) «Региональное диспетчерское управление энергосистемами Ростовской области и Республики Калмыкия» (Ростовское РДУ), изменение освещенности при переходе от ясного до пасмурного состояния неба в течение дня может вызвать повышение потребляемой мощности на 100-150 МВт, для Кубанского РДУ (Краснодарский край и Республика Адыгея) – на 150-200 МВт.
Повышение точности прогнозирования электропотребления способствует увеличению качества диспетчерского управления и, как следствие, увеличению надежности функционирования всей энергосистемы в целом.
Таким образом,с одной стороны для менее затратного функционирования на ОРЭМ, а с другой – для выполнения более качественного диспетчерского управления в РДУ на сегодняшний день актуальным является выполнение прогнозирования ЭП с наименьшей величиной ошибки.
Целью данной работы является повышение точности краткосрочного прогнозирования электропотребления на территориях операционных зон региональных диспетчерских управлений за счет учета естественной освещенности.
Для достижения поставленной цели в данной работе ставятся и решаются следующие задачи исследования.
1 Исследование влияния естественной освещенности на величину ЭП.
2 Анализ взаимосвязи ЭП и продолжительности светового дня.
3 Установление взаимосвязей между влияющими на ЭП факторами.
4 Выбор типа многофакторной математической модели для описания и прогнозирования суточных часовых графиков ЭП.
5 Разработка математической модели прогнозирования электропотребления, учитывающей естественную освещенность.
6 Тестирование модели прогнозирования на временных рядах фактического электропотребления.
7 Оценка точности прогнозирования при учете влияющих факторов на различных временных интервалах.
8 Оценка точности прогнозирования при учете естественной освещенности.
9 Исследование влияния недостоверной входной информации на точность прогнозирования ЭП.
10 Исследование способности модели выполнять точное прогнозирование на начальных периодах существенных изменений ЭП.
11 Установление соответствия уровня ошибки прогнозирования требованиям ОАО «СО-ЕЭС».
Методы исследования.При решении поставленных задач использовались регрессионный и факторный анализ; методы математической статистики; методы математического моделирования многомерных временных рядов с использованием искусственных нейронных сетей. Экспериментальные исследования модели проводилось с использованием ЭВМ.
Основные положения, выносимые на защиту.
1 Результаты анализа взаимосвязей между электропотреблением и освещенностью, а также между освещенностью и другими влияющими факторами и полученные аналитические зависимости.
2. Методика выбора исходных данных для обучения нейронной сети и прогнозирования электропотребления.
3 Прогнозная нейросетевая модель электропотребления для диспетчерских служб региональных диспетчерских управлений.
Научная новизна работы заключается в следующем.
1 Впервые установлены закономерности и аналитические зависимости взаимосвязей между электропотреблением, температурой воздуха и естественной освещенностью, позволяющие учитывать данные метеофакторы в прогнозной модели.
2 Методика выбора объема исходных данных из суточного графика освещенности для обучения нейронной сети и прогнозирования электропотребления, отличающаяся тем, что вместо интегральных значений освещенности используются часовые данные и позволяющая повысить точность моделирования электропотребления.
3 Разработана модель для прогнозирования электропотребления на территориях операционных зон региональных диспетчерских управлений, основанная на методе искусственных нейронных сетей, отличающаяся тем, что в ней в качестве одного из влияющих факторов учитываются значения естественной освещенности, что позволяет повысить точность прогнозирования, а также имеется возможность изменения структуры сети (количество нейронов во входном и скрытом слоях) в процессе её обучения.
Практическая значимость результатов диссертационной работы заключается в выявленных связях между ЭП и естественной освещенностью. Определена значимость факторов, влияющих на процесс ЭП в регионе.
Разработано и зарегистрировано программное обеспечение реализации методики повышения точности прогнозирования электропотребления путем учета освещенности для региональных диспетчерских управлений.
Результаты работы позволили усовершенствовать программный комплекс «Прогноз-ЭТО», установленный в Ростовском и Кубанском РДУ.
Разработанная модель может быть использована для прогнозирования электропотребления в филиалах ОАО «СО-ЕЭС» - региональных диспетчерских управлениях, филиалах ОАО «Федеральная сетевая компания Единой энергетической системы», оптовых генерирующих компаниях и территориальных генерирующих компаниях, региональных сетевых компаниях, а также в диспетчерских управлениях отдельных предприятий, которые являются членами оптового или розничного рынков электроэнергии и мощности.
Достоверность полученных результатов подтверждена корректностью поставленных задач, обоснованностью принятых решений и рекомендаций; применением математических моделей со свойствами, требуемыми для решения задач прогнозирования; величиной ошибки прогнозирования ЭП менее 5 %, которая рассчитана по утвержденной методике. Модель апробирована с использованием фактических данных ЭП и метеорологических данных за период с 2007 г. по 2011 г.по территориям операционных зон РДУ. Экспериментальные данные, использовавшиеся для тестирования прогнозной модели, получены с применением сертифицированных систем телемеханики и автоматизированных систем коммерческого учета электроэнергии (АСКУЭ).
Внедрение результатов. Результаты работы включены в два отчета о научно-исследовательских работах, выполненных для филиала ОАО «СО-ЕЭС» «Ростовское РДУ» в 2008-2010 гг. предприятием ООО НПП «ВНИКО», а также вучебный процесс ЮРГТУ(НПИ) при подготовке инженеров и магистров по направлению «Электроэнергетика и электротехника». Результаты работы использованы в программном комплексе «Прогноз-ЭТО» при краткосрочном прогнозировании электропотребления в Ростовском и Кубанском РДУ и при подготовке на энергетическом факультете ЮРГТУ(НПИ) специализированных групп, обучающихся по заданию ОАО «СО-ЕЭС».
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались и получили положительную оценку на ХХХI,XXXII и XXXIII сессиях всероссийского научного семинара Академии наук Российской Федерации «Кибернетика электрических систем» (ЮРГТУ, г. Новочеркасск) в 2009, 2010 и 2011 годах. Результаты представлялись на IX и Х международных научно-практических конференциях «Современные энергетические комплексы и системы и управление ими» (ЮРГТУ, г. Новочеркасск) в 2009 и 2010 годах; на X международной научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке производстве, социальных и экономических процессах» (ЮРГТУ, г. Новочеркасск) в 2009 г.; на региональной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых вузов Ростовской области «Студенческая научная весна-2011» (ЮРГТУ, г. Новочеркасск); на международной молодёжной научно-технической конференции «Электроэнергетика глазами молодежи» (СамГТУ, г. Самара) в 2011 г..
Результаты работы представлялись на «Первом молодежном инновационном конвенте Южного Федерального округа» (г. Ростов-на-Дону, КВЦ «Вертол-Экспо», 29-30 октября 2009 г.) и на V Южно-Российском форуме «Энергоэффективная экономика» (г. Ростов-на-Дону, КВЦ «Вертол-Экспо», 17-19 ноября 2010 г.).
Публикации. По результатам диссертации опубликовано 11 печатных работ (2,84 п.л.), в том числе 2 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК. Зарегистрированы 2 программы для ЭВМ: «Тест MLP» и «Краткосрочный прогноз электропотребления с учетом освещенности».
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы из 195 наименований отечественных и зарубежных авторов, 15 приложений, представленных на 44 листах. Работа изложена на 231 странице машинописного текста, включая 5 таблиц и 87 иллюстраций.
