Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ состояния проблемы автоматизированного расчёта величин энергопотребления .10
1.1 Обзор и анализ работ по моделированию энергетических систем и средств обработки информации на энергосбытовых предприятиях 10
1.2 Основные сущности, определяющие модели электроснабжения 19
1.3 Постановка задачи исследования 21
2. Разработка моделей данных об энергопотреблении 25
2.1 Системный анализ процесса формирования величин энергопотребления в системах обработки информации энергосбытовых предприятий 25
2.2 Анализ возможности использования теории фреймов для моделирования данных об энергопотреблении 36
2.3 Структурно-параметрический синтез расчётных моделей электроснабжения
2.3.1 Методология построения организационной модели электроснабжения 46
2.3.2 Методология построения расчётной модели электроснабжения 53
2.3.3 Классификация массивов информации об объёмах энергопотребления для формирования расчётных моделей электроснабжения 72
3. Модели и методы автоматизированного расчёта величин энергопотребления 75
3.1 Теоретико-информационный анализ методов расчета величин энергопотребления..75
3.1.1 Интегральный метод расчёта стоимости электроэнергиии .90
3.1.2 Интервальный метод расчёта стоимости электроэнергии 3.2 Моделирование профиля нагрузки .100
3.3 Распределение данных о погрешности измерений и о потерях электроэнергии в информационных системах .102
3.4 Алгоритмы автоматизированного расчёта величин энергопотребления .109
4. Реализация методов и алгоритмов расчёта величин электроэнергии в системах обработки информации энергосбытовых предприятий 114
4.1 Организационно-техническая система расчётов величин энергопотребления на энергосбытовом предприятии .114
4.2 Информационная-биллинговая система для энергосбытового предприятия .119
4.3 Оценка эффективности методов и алгоритмов расчётов .126
4.3.1 Верификация интервального метода расчёта для потребителя шестой ценовой
категории .128
4.3.2 Оценка эффективности расчётных моделей и алгоритмов расчётов 145
Заключение 148
Список литературы
- Основные сущности, определяющие модели электроснабжения
- Анализ возможности использования теории фреймов для моделирования данных об энергопотреблении
- Интервальный метод расчёта стоимости электроэнергии 3.2 Моделирование профиля нагрузки
- Информационная-биллинговая система для энергосбытового предприятия
Введение к работе
Актуальность темы исследования и степень разработанности проблемы
В настоящее время на предприятиях электроэнергетики процессы сбора, хранения и обработки информации являются основополагающей частью производственных процессов. Совершенствование методов обработки информации, инструментов автоматизированного расчёта и управления позволяет значительно снижать материальные и временные затраты и увеличивать эффективность отрасли.
Значительный вклад в разработку теории и практики автоматизированного управления электроэнергетикой промышленных предприятий внесли Н. Д. Рога-лев, Б. И. Кудрин, А.Ф. Резчиков, В.А. Иващенко, Л.К. Осика, А.М. Вендров, С.С. Чернов. Из зарубежных учёных моделированием данных для прикладных корпоративных информационных систем занимались Р. Кимбол, Х. Орламюндер, Е. Кодд, К. Н. Сенди, С. Видсор из японского подразделения Oracle и множество других учёных и практиков по всему миру.
Однако большинство из этих работ посвящены проблемам совершенствования систем управления процессами производства и потребления электроэнергии. В этих работах не производится системный анализ процессов, происходящих на розничном рынке электроэнергии (РРЭ). Если для производственных предприятий в литературе описан целый ряд моделей управления сложными процессами потребления электроэнергии, то для поставщиков электроэнергии (энергосбытовых организаций) такие модели в настоящее время не описаны. При этом энергосбытовые компании непосредственно участвуют в процессе создания финансовой основы деятельности электростанций и электросетей.
Основным производственным процессом энергосбытовых предприятий является процесс обработки информации о различных учётных показателях, влияющих на определение величин энергопотребления. К таким величинам относятся, например, потребляемая и резервируемая мощность, часы пиковой нагрузки; объёмы отклонений фактического энергопотребления от планового; набор данных для расчёта составляющих цен и множество других величин, в совокупности влияющих на стоимость потребляемой электроэнергии.
Для учёта и обработки этих показателей энергосбытовые предприятия формируют так называемую «расчетную модель электроснабжения» в отношении каждого потребителя электроэнергии. В соответствии с Постановлением Правительства РФ № 1172 от 27.12.2010 г. под расчетной моделью понимается «описание электроэнергетической системы, предназначенное для построения математической модели процесса производства, передачи и потребления электрической энергии и мощности...».
Построение расчётных моделей для каждого потребителя электроэнергии является трудоемкой и дорогостоящей задачей, требующей привлечения высококвалифицированных специалистов: экономистов со специализацией в области электроснабжения, инженеров и программистов. На практике в качестве инструментария для решения этих задач используется чаще всего MS Excel или специализированные (биллинговые) информационные системы с ограниченным набором функций и произвольной последовательностью обработки информации. Отсутствие единого научно-обоснованного подхода к построению расчётных моделей приводит к задваиванию функций и к спорным ситуациям между поставщиками и потребителями электроэнергии. Для построения и совершенствования организаци-
онно-технических систем расчётов величин энергопотребления необходим системный подход к построению расчетных моделей и к формированию моделей обработки и хранения информации.
Цель диссертационной работы - разработка методики построения расчётных моделей электроснабжения, основанной на использовании объектно-реляционной модели данных, позволяющей унифицировать подход к проектированию систем обработки информации энергосбытовых предприятий и усовершенствовать процедуры расчёта величин энергопотребления промышленных предприятий.
Основным объектом исследования являются энергосбытовые предприятия как технические объекты.
Основным предметом исследования являются массивы данных об энергопотреблении, модели и алгоритмы хранения и обработки информации об энергопотреблении.
Задачи исследования:
системный анализ процесса обработки информации о величинах энергопотребления на розничном рынке электроэнергии, позволяющий разработать эффективные расчётные модели электроснабжения и алгоритмы автоматизированного расчёта величин энергопотребления;
теоретико-множественный анализ учетных показателей и массивов данных, в совокупности определяющих величину энергопотребления;
разработка методологии структурно-параметрического синтеза расчётных моделей электроснабжения, необходимых для автоматизированного расчёта величин энергопотребления на розничных рынках электроэнергии;
разработка методов и алгоритмов автоматизированного расчёта величин энергопотребления на розничном рынке и описание методик их применения в системах обработки информации энергосбытовых предприятий.
Методы исследования. Для решения поставленных задач используются функционально- и объектно-ориентированная методики сбора и описания информации, теория множеств, теория графов, теория представления знаний, методы системного анализа, методы экспертной классификации, методология DFD и IDEF-моделирования, методы реляционного, матричного и интегрального исчисления и современные информационные технологии.
Основные результаты диссертации, выносимые на защиту:
результаты системного анализа и структурирования процесса обработки информации о величинах энергопотребления на розничном рынке электроэнергии;
методика синтеза расчётных моделей электроснабжения с помощью различных математических аппаратов и объектно-реляционной модели данных;
структура и состав массивов данных об энергопотреблении, необходимых для синтеза расчётных моделей электроснабжения;
результаты теоретико-информационного анализа методов автоматизированного расчёта величин энергопотребления в системах обработки информации энергосбытовых предприятий;
структура и состав системы обработки информации энергосбытового предприятия, позволяющей существенно повысить производительность расчётов различных величин электропотребления.
Научная новизна результатов, выносимых на защиту:
-
выполнен системный анализ процесса обработки информации о величинах энергопотребления на розничном рынке электроэнергии и его структуризация, положенные в основу разработки эффективных расчётных моделей электроснабжения и алгоритмов автоматизированного расчёта величин энергопотребления на розничных рынках электроэнергии;
-
введены формальные определения понятий организационной и расчётной модели электроснабжения, основанные на теории фреймов, теории множеств и теории графов, что позволяет разработать универсальную структуру реляционной модели данных, определяющих величины энергопотребления;
-
разработана методика структурно-параметрического синтеза расчётных моделей электроснабжения, необходимых для автоматизированного расчёта величин энергопотребления на розничных рынках электрической энергии и мощности;
-
предложен алгоритм классификации массивов данных об объёмах энергопотребления для использования их в расчётных моделях и в алгоритмах расчёта различных величин энергопотребления;
-
разработана модель структуры базы данных системы обработки информации энергосбытовых предприятий, а также предложена структура и состав информационной биллинговой системы, позволяющей систематизировать производственные процессы энергосбытовых компаний, повысить производительность расчётов.
Теоретическая и практическая значимость диссертационного исследования заключается в расширении области применения методов системного анализа сложных прикладных объектов, которыми являются рынки электроэнергии, поставщики и потребители электроэнергии, методов обработки информации об объёмах энергопотребления. Предложенные в работе подходы к моделированию производственных процессов энергосбытовых предприятий повышают эффективность их функционирования и энергоэффективность всей отрасли. Это позволит применять новые методы управления энергетическими системами, повышать энергоэффективность и качество систем электроснабжения.
Достоверность и обоснованность результатов диссертационного исследования достигаются корректным применением методов системного анализа, а также соответствием основных теоретических положений и выводов практическим результатам, полученным на основе разработанных моделей и алгоритмов в зарегистрированных программных продуктах, в числе которых программа для ЭВМ «АС Energo.Retail&Billing» (свидетельство о госрегистрации 2014618555 опубл. 15.10.2014).
Реализация и внедрение результатов работы. Теоретические и практические результаты работы, методы обработки и хранения информации были применены в различных энергетических предприятиях, среди которых:
ООО «Арктик-энерго», Мурманская область (управление энергопотреблением горно-обогатительного комбината);
ООО «Промэнергосбыт», Саратовская область (деятельность на РРЭ).
Апробация результатов исследования. Основные и промежуточные результаты работы публиковались и обсуждались: на XV Международной научно-практической конференции «Фундаментальные и прикладные исследования,
разработка и применение высоких технологий в промышленности» (Санкт-Петербург, 2013); на XXVI Международной конференции « ММТТ-26» (Саратов, 2013); на Международной конференции «ICIT-2014» (Саратов, 2014); на X Международной научно-практической конференции «Объектные системы» (Ростов-на-Дону, 2015); на Международной научной конференции «IV Осiннiнау-ковiчитання» 2015), в общей сложности на пятнадцати научных конференциях в Саратове, Уфе, Ростове-на-Дону, Новосибирске, Екатеринбурге, Киеве и Москве.
Публикации. Основные результаты диссертационного исследования изложены в 35 научных и научно-популярных работах, в том числе: 24 публикации в изданиях, входящих в систему научного цитирования РИНЦ, из которых 10 публикаций – в рецензируемых научных изданиях, рекомендованных ВАК РФ.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы. Текст диссертации изложен на 159 страницах, включает 18 таблиц, 26 рисунков. Список использованной литературы содержит 64 источника.
Основные сущности, определяющие модели электроснабжения
Для уточнения понятийного аппарата, используемого при расчёте величин энергопотребления, для проведения теоретико-информационного анализа учетных показателей, влияющих на определение величин энергопотребления, и определения их свойств изучены основные объекты прикладной области, определяющие модели электроснабжения потребителей электроэнергии, и даны им определения.
Объект электроснабжения - это здание или сооружение, некая территория или жильё, которое можно характеризовать адресом и географическими координатами и которое нуждается в электроснабжении. Каждый объект энергоснабжения принадлежит какому-либо потребителю энергии. Потребитель электроэнергии – это предприятие, организация, территориально обособленный цех, строительная площадка, квартира, у которых приемники электрической энергии присоединены к электрической сети и используют электроэнергию [31]. Как правило, для энергосбытовых предприятий или гарантирующих поставщиков это юридическое или физическое лицо, осуществляющее пользование электрической энергией (мощностью) [32]. Каждый потребитель имеет набор технических, технологических и договорных свойств энергопотребления и согласно [33] является субъектом энергетического рынка. Субъект энергетического рынка – это хозяйствующие единицы (предприятия, организации, учреждения, предприниматели, юридические и физические лица), получившие в соответствии с законодательством право участвовать в отношениях, связанных с обращением электрической энергии и мощности на оптовом или розничном рынке, в соответствии с утверждаемыми государством правилами. Каждый субъект энергетического рынка согласно законодательства своего государства (в России это [33]) имеет статус либо генератора, либо статус энергосети и распределителя, либо статус энергосбыта или гарантирующего поставщика, либо статус потребителя. Каждый из статусов определяет набор собственных технических, технологических и договорных свойств субъектов.
Электроэнергия передаётся электрическими сетями от генераторов через распределительные установки до точек поставки энергии на оптовом рынке и до точек поставки (точек подключения) на розничном рынке электроэнергии.
Точка поставки электроэнергии субъекту оптового рынка электроэнергии и мощности – это место в электрической сети, определяемое для каждого участника оптового рынка Системным оператором и Администратором торговой системы, используемое для определения и исполнения участником оптового рынка обязательств по договорам купли-продажи электрической энергии и владельцев объектов электросетевого хозяйства по оплате потерь электрической энергии [34]. Точка поставки обычно совпадает с границей балансовой принадлежности [24]. Точки поставки объединяются в группы.
Группа точек поставки (ГТП) - это совокупность, состоящая из одной или нескольких точек поставки, относящихся к одному узлу расчетной модели и (или) к единому технологически неделимому энергетическому объекту. ГТП ограничивает территорию, в отношении которой покупка или продажа электрической энергии (мощности) на оптовом рынке осуществляются только данным участником оптового рынка. ГТП используются для определения и исполнения энергосбытовой организацией обязательств, связанных с поставкой и оплатой электрической энергии (мощности). Группы точек поставки определяются Системным оператором и Администратором торговой системы – организациями, осуществляющими техническое и административное регулирование оптового рынка электроэнергии и мощности (ОРЭМ). Точки поставки относятся к одной ГТП, если в случае одновременного размыкания электрических сетей, во всех точках поставки данной группы, объект электроснабжения, снабжаемый сбытовой организацией, оказывается изолированным от электрической сети [2]. Точка подключения (точка поставки электроэнергии субъекту розничного рынка электроэнергии и мощности) — это физическая точка на элементе электросети, в которую происходит поставка электроэнергии и мощности одним субъектом рынка другому, и которая зафиксирована в договоре электроснабжения, на основании которого производится расчёт величин энергопотребления. Как правило, это место в электрической сети, находящееся на границе балансовой принадлежности энергопринимающих устройств покупателя (продавца) электрической энергии либо лица, в интересах которого он приобретает (продает) электрическую энергию по договору электроснабжения.
Договор электроснабжения – важнейший юридический документ, определяющий коммерческие и технические свойства энергоснабжения, способы определения величин энергопотребления в различных организационно-технических условиях и методы расчёта стоимости потребляемой электроэнергии.
В системе обработки информации энергосбытовых предприятий договоры электроснабжения или договоры поставки электроэнергии по способу организации являются абстрактным элементом технической системы электроснабжения, формирующим данные о модели хранения информации и различные учётные и расчётные показатели, а также разрезом аналитического или финансово-управленческого учёта.
Анализ возможности использования теории фреймов для моделирования данных об энергопотреблении
Прикладной задачей параметрического синтеза расчётных моделей является нахождение и формализация функциональных зависимостей элементов блока информационных потоков. Синтезируя расчётную модель электроснабжения, требуется описать особенности выделенных компонентов (функциональных блоков) и построить модель информационной структуры системы «поставщик-потребитель электроэнергии». Концепция фреймов есть основа методологии структурно-параметрического синтеза расчётных моделей электроснабжения, необходимых для автоматизированного расчёта величин энергопотребления на розничных рынках электроэнергии.
Процесс выявления и формализации функциональных зависимостей произведён через объектную привязку выявленных сущностей и свойственным им потокам информации. Описание всевозможных отношений сущностей предметной области с использованием теории реляционных баз данных даёт возможность описывать математически объектную привязку и учитывать влияние видов данных в этих моделях, их атрибутов и значений этих атрибутов.
Значения элементов расчётной модели, принадлежащие множеству атрибутов объектов расчётной модели (PO, PV, PC, PS), являются, по отношению к другим объектам, связанным фреймом, с набором слотов и набором отношений. Набор всех допустимых значений, которые может содержать данный атрибут – это «домен». Домен определяет вид данных, которые представляет данный атрибут. Домены – это элементы логической концепции расчётных моделей в базах данных систем обработки информации энергосбытовых предприятий.
В условиях, когда атрибут становится переменной, принимающей значения из множества значений параметров, входящих в блок базовых информационных потоков (PO, PV, PC, PS), фрейм, описывающий набор знаний об объекте, становится доменом атрибута, описывающих набор параметров энергоснабжения. Для каждой j-той расчётной модели Y эти параметры могут принимать значения из области (домена) {Yj}, состоящего из набора параметров модели {хь х2, ..., хп}. Если обозначить через Ру значение атрибута Р? для объекта /, то каждому /-тому объекту F соответствует кортеж вида: / = (Ра, РІ2 , ..., Ріп), Ру Є Yj, і = yh у2, ..., ym; j = І, 2, ..., п, (2.1) где т – количество объектов фреймовой сети F. Всем фреймам создаваемой таким образом расчётной модели соответствует набор кортежей: P11 P12 - P1n р= Р21 Р22 - Р2п\ (22) Prn1 Prn2 - Pmn Такое выражение объектно-реляционной модели данных позволило произвести анализ составляющих фрейма и произвести теоретико-множественный анализ данных о величинах энергопотребления, выявленных при их системном анализе.
Соответствие каждому /-тому объекту F кортежа с набором параметров означает возможность применения реляционной модели для описания структуры данных, определяющих расчётную модель. Соответственно, применение к реляционным моделям данных и к языкам обработки данных реляционной алгебры и реляционного исчисления позволяет применять процедурные языки обработки реляционных таблиц и непроцедурный язык создания запросов. Это позволяет производить манипулирование данными с помощью действий непосредственно в ячейке таблиц, без применения меню или сложных манипуляций [26].
Реляционные базы данных существенно расширяют число типов манипуляций данными, менее чувствительны к изменениям в физическом окружении, не требуют дополнительное преобразование файлов при дополнении к формату записи в файле новых полей. Таким образом, применение реляционных моделей в рассматриваемой прикладной области, основанных на логических отношениях, позволяет соблюсти принципы иерархичности и продукционности. Этот эмпирический вывод основывается на опыте создания различных систем обработки информации энергосбытовых предприятий информационных систем с использованием различных СУБД. Во всех этих случаях приходилось на этапе концептуального проектирования создавать не концептуальную модель данных, а непосредственно реляционную схему базы данных, состоящую из определений реляционных таблиц, подвергающихся адаптации. При этом постоянно приходилось производить преобразование функциональной модели, созданной ранее, в нормализованную реляционную модель, что является нормой при проектировании структуры базы данных отраслевых информационных систем.
В большинстве систем обработки информации энергосбытовых предприятий информация представлена с использованием реляционной модели данных. В соответствии с принципами иерархичности и реляционности данные в такого рода системах представлены как некие множества данных, определяющих расчётные и учётные показатели, состоящие из полей, взаимосвязанные между собой таким образом, что в результате группировки эти показатели, характеризующие предметную область, представляются в виде строк таблиц. Совокупность таких таблиц и образует реляционную базу данных [42]. Иерархичность, основанная на реляционности (на строго определённых связях) позволяет легко описывать такие модели математически, формировать технические задания на разработку систем обработки информации энергосбытовых предприятий. Эти свойства являются важнейшей причиной широкого распространения реляционных моделей.
Интервальный метод расчёта стоимости электроэнергии 3.2 Моделирование профиля нагрузки
При формировании расчётной модели в системах обработки информации энергосбытовых предприятий этим методам задаётся соотношение с сущностями прикладной области, в которых используется тот или иной метод, те или иные множества атрибутов. Основным способом формирования расчётной модели для потребителя в базе данных информационной системы является организация привязок или функциональных отношений между элементами, входящими в эту модель. Для этого в информационной системе нужно совершить «обвязку» этих элементов: 1. Задать каждому объекту электроснабжения свою группу потребителей, свою ценовую категорию, свой тип договора, свой уровень напряжения; 2. Определить массивы данных о величинах энергопотребления, которые должны участвовать в расчёте стоимости; 3. Определить вариант расчёта цен и предельных уровней цен; 4. Определить метод расчёта стоимости. Производя такую обвязку, в информационной системе регистрируются учётные показатели, определяется прямая связь их друг с другом или связь посредством заданных математических моделей, выраженных в расчётных формулах. Таким образом, в информационной системе рождается модель, учитывающая связь методов расчёта потерь в сетях и методов определения объёмов потребления на точках учёта субабонентов и транзитных точках учёта, зонность тарифов, а также множество других учётных показателей. Основными из этих показателей являются показатели о плановых и фактических объёмах энергопотребления, вариант дифференцирования (по расчётному периоду, по зонам суток, по часам) и сочетание организационных и технических условий, в которых применяются эти массивы данных для производства расчётов стоимости. Если структура организационной модели зависит напрямую от технических условий электроснабжения и лишь иногда может изменяться, исходя из нетехнических - административных и договорных условий, то расчётная модель электроснабжения жёстко связана с организационной моделью и всегда изменяется при изменении организационной модели, административных, договорных или технических условий электроснабжения.
В реальной информационной системе присвоение одной группе справочников информационной системы соответствия других справочников и присвоение им учётных показателей является важной задачей формирования расчётной модели электроснабжения.
Известно, что опыт специалиста по выбору рациональной стратегии поведения в сложных производственных ситуациях выражается не столько количественными соотношениями, сколько качественными формулировками и зачастую может быть использован в системе управления только в том виде, в котором он был зафиксирован на практике [56]. Формированием организационной модели измерений должен заниматься профессиональный инженер-электрик, знающий особенности договорных и экономических условий расчёта стоимости потреблённой электроэнергии и мощности. Формированием расчётной модели электроснабжения должны заниматься экономисты, знающие особенности электроснабжения и точки подключения потребителей на схеме. Совместная работа профессионалов различных направлений позволяет сформировать предельно чёткую иерархическую структуру расчётной модели [49].
Изучив применяемые в отрасли массивы информации о величинах энергопотребления, описав свойства набора данных о параметрах расчёта объёмов энергопотребления PV, являющимся базовым подмножеством информационных потоков производственных и бизнес-процессов энергосбытовых предприятий, и спроецировав результаты анализа на требования отраслевого законодательства РФ, можно формализовать массивы информации, которые необходимы и достаточны для проведения автоматизированных расчётов величин энергопотребления. Для целей классификации, под теоретико-информационным анализом подразумевается формализация отраслевых норм и производственных процессов в виде процессов сбора, хранения и обработки информации в информационных системах энергосбытовых предприятий и в применяемых в них алгоритмах.
Рис. 2.8 отражает результат теоретико-информационного анализа массивов данных об объёмах энергопотребления и показывает алгоритм классификации этих данных для подбора расчётных показателей в совокупности определяющих стоимость потреблённой электроэнергии и мощности и для определения метода автоматизированного расчёта стоимости.
Классифицировав массивы информации и связав их в определённую иерархию, их можно использовать непосредственно для разработки алгоритмов расчётов и для получения различных дополнительных данных для целей управления, оптимизации, аналитики или прогнозирования энергопотребления.
Информационная-биллинговая система для энергосбытового предприятия
При реализации алгоритмов расчётов в информационных системах энергосбытовых предприятий по различным вариантам технико-экономических условий могут потребоваться различные наборы данных об энергопотреблении (фактические интервальные либо интегральные, плановые интервальные). При производстве интервального расчёта по интегральным данным, что иногда применяется в четвёртой и пятой ценовой категории, а также при отсутствии по каким-либо причинам интервальных данных, требуется задать в системе обработки информации энергосбытового предприятия профиль потребления потребителя без интервальных данных либо вовсе без приборов учёта.
Профиль потребления или профиль нагрузки в расчётном периоде строится путём периодических замеров нагрузки и его можно представить в виде некой тенденции изменения временного ряда, т.е. в виде функции тренда P(t) [14], [59-60]:
P(t)=PT(t)+ ф), t=rAt, r=0...R, где P(t) - тренд; (t)=P(t)-PT(t) - стационарный случайный процесс (остаток) с нулевым средним; At - интервал времени, через который осуществляется измерение нагрузок.
При этом, временной ряд, являясь нестационарным, обладает свойствами устойчивости и случайности изменений, поскольку энергопотребление большинства потребителей электроэнергии зависит от ряда известных социально-экономических факторов. Устойчивые изменения формируют тренд (тенденция изменения электрической нагрузки в среднем), а случайные -отклонения от тренда (случайная колеблемость) [14].
В таких условиях, перед проведением расчетов стоимости потреблённой электроэнергии необходимо произвести декомпозицию данных в требуемом виде, например, из интегральных данных об энергопотреблении за период получить почасовые интервальные данные, либо данные дифференцированные по зонам суток. Также может быть поставлена и обратная задача по моделированию интегральных данных из интервальных, в том случае, если исходными данными об энергопотреблении являются интервальные данные (полученные из системы Smart Grid или АСКУЭ), а расчет величин энергопотребления следует производить, используя объемы потребления в целом за расчётный период.
При моделировании данных об энергопотреблении могут использоваться различные виды профилей («ровным графиком, в целом за период, профиль на сутки»), представляющие собой набор коэффициентов, по которым «раскладываются» исходные данные. Следовательно, при моделировании встаёт еще задача подбора типового профиля потребления.
Типовой профиль потребления - это характерное для соответствующего типа потребителей (энергопринимающих устройств) в различные периоды почасовое распределение объема потребления электрической энергии в течение суток, которое рассчитывается в соответствии с правилами коммерческого учета электрической энергии на розничных рынках электрической энергии и является не предметом регистрации фактического потребления, а предметом технико-юридических соглашений.
В математической модели, предложенной в [37], профиль потребления является математическим ожиданием измеренных значений электрической энергии у потребителей заданной группы или может быть представлен матрицей, элементами которой являются значения коэффициентов профиля ки для /-того часа даты у-того расчетного периода. Количество строк матрицы определяется количеством дней расчетного периода, количество столбцов -количеством часов в сутках:
На всех участках линии перетока (рис.1) возникают общие фактические потери электроэнергии и мощности. Эти потери возникают в сетях сетевых организаций, и для целей автоматизированного расчёта величин энергопотребления должны быть определены (измерены, рассчитаны и спланированы). Как показал анализ, погрешность измерений электроэнергии в общем случае может быть разбита на более чем 30 составляющих [61], но для целей разработки методов построения расчётных моделей электроснабжения и методик их применения в системах обработки информации энергосбытовых предприятий важно исследовать задачи распределения данных о погрешности измерений по элементам системы измерений и задачи распределения потерь по потребителям.
Задачи распределения данных о погрешности измерений по элементам системы измерений возникают в следствии преобразований, которые происходят при измерении аналоговых значений тока и напряжения в дискретный сигнал, который обрабатывают системы АСКУЭ и Smart Grid.
Задачи распределения потерь возникают, в случае, если потребитель электроэнергии является субъектом ОРЭМ или реализация электроэнергии ведётся в точке её закупки на ОРЭМ, точка учёта совпадает с точкой измерения и данные файлов обмена информации АСКУЭ являются данными о потреблённой электроэнергии без учёта потерь на линии перетока [24].
Погрешность системы измерения складывается из погрешностей устройств измерения и преобразования информации: датчиков - Зд, коммутаторов - 4, аналого-цифровых преобразователей - 4 (аппаратурная погрешность) и алгоритмов обработки информации - 8а (алгоритмическая погрешность). Остальные элементы контура управления при нормальном его функционировании существенной погрешности в преобразование и передачу информации не вносят. Указанные погрешности являются случайными величинами, которые можно считать независимыми и нормально распределенными [14]. Распределять потери электроэнергии, отпущенной потребителям с точек поставки на оптовом рынке, требуется, когда данные об объёме энергопотребления попадают в базу данных информационной системы энергосбытового предприятия путём загрузки внешних данных, при этом: - организационная модель электроснабжения предусматривает несколько точек учёта, совпадающих с одной точкой измерения; - организационная модель электроснабжения предусматривает несколько точек измерения, совпадающих с одной точкой учёта; - организационная модель системы АСКУЭ, из которой передаются данные об энергопотреблении не совпадает с организационной моделью электроснабжения, сформированной в базе данных системы обработки информации энергосбытового предприятия [35]. Последняя ситуация может сложиться посредством исторически обусловленной технической специфики ввода в эксплуатацию элементов и сегментов АСКУЭ или Smart Grid.