Содержание к диссертации
Введение 4
1 Анализ приоритетных задач электросетевых организаций в системе электроснабжения региона (на примере PCO—Алания) 11
1.1 Анализ состояния электроэнергетики РСО-Алания в сложной системе учета потребления и потерь электроэнергии 11
1.2Анализ применения информационных систем в электроэнергетике..29
1.3 Характеристика задач краткосрочного и оперативного прогнозирования электропотребления и методов их решений 35
Выводы и постановка задачи исследования 41
2 Разработка системы принятия решений и алгоритмов ее функционирования при управлении электроснабжением в регионе 44
2.1 Разработка структурной схемы технологического процесса обработки информации в системе электроснабжения региона 44
2.2 Разработка структурной схемы системы принятия решений при управлении электроснабжением в регионе 53
2.3 Разработка алгоритма функционирования системы принятия решений при управлении электроснабжением в регионе 60
2.4 Метод наименьших квадратов (МНК) - как основа корректного краткосрочного и оперативного прогнозирования электропотребления в регионе 62
Выводы 64
3 Анализ экспериментальных данных с АИИСКУЭ по потребляемой электроэнергии методами математической статистики 66
3.1 Выбор уравнения регрессии (уравнение прямой линии) и анализ экспериментальных данных на наличие автокорреляции 67
3.2 Исследование влияния температуры окружающей среды на потребление электроэнергии 71
3.3 Аппроксимация экспериментальных данных уравнением прямой линии и прогнозирование электропотребления «на сутки вперед» 72
3.4 Аппроксимация экспериментальных данных нелинейным
регрессионным уравнением второй степени (полином второй степени) 78
3.5 Расчет краткосрочного «на сутки вперед» и оперативного «на каждые полчаса» прогнозирования электропотребления, используя нелинейное регрессионное уравнение (нелинейный полином второй степени) на основании двадцати экспериментальных данных 85
Выводы 100
4 Разработка программного обеспечения экспертной системы математических расчетов краткосрочного прогнозирования электропотребления (ЭС «МРКП ЭП») 101
4.1 Основные принципы и особенности построения программного обеспечения ЭС «МРКП ЭП» 101
4.2 Разработка структурной схемы ПО ЭС «МРКП ЭП», СУБД и
доступа к данным 103
4.3 Реализация пользовательского интерфейса ПО ЭС «МРКП ЭП»... 107
Выводы 119
Заключение 121
Список сокращений 123
Список литературы 124
Приложение А (обязательное) Таблицы результатов расчета краткосрочного и оперативного прогнозирования электропотребления 136
Приложение Б (обязательное) Код программного обеспечения экспертной системы «МРКП ЭП» 145
Приложение В (обязательное) Акты о внедрении диссертационной работы 1
Введение к работе
Актуальность работы. Для эффективного управления энергоснабжением в регионе необходимо оперативно обрабатывать большой объем данных с автоматизированных информационно-измерительных систем коммерческого учета электроэнергии (АИИСКУЭ). Однако, несмотря на достигнутые успехи в области информационных систем в электроэнергетике, остаются не решенными задачи обработки информации с АИИСКУЭ с целью корректного краткосрочного и оперативного прогнозирования электропотребления, а также своевременного выявления нетехнических потерь электроэнергии. Несвоевременное выявление нетехнических потерь электроэнергии приводит к искажению статистики электропотребления и росту небаланса между отпущенной и потребляемой электроэнергией.
Краткосрочное и оперативное прогнозирование электропотребления является на сегодняшний день одним из наиболее важных направлений исследований в электроэнергетике. Краткосрочные и оперативные прогнозные оценки электропотребления составляют основную информацию для принятия решений о планировании потребления электроэнергии предприятиями и развития электроснабжения в регионе, для эффективного управления которой, лицу, принимающему решения (ЛИР) необходима система принятия решений (СГТР). Точность краткосрочного и оперативного прогнозирования электропотребления определяет эффективность управления электроснабжением в регионе. Повышение точности прогнозных оценок электропотребления обеспечивает экономию энергоресурсов и соответствующее увеличение прибыли энергетических предприятий. В связи с переходом с 1 сентября 2006 года к новой модели оптового рынка электроэнергии и мощности (НО- РЭМ), требования к точности производимых прогнозов существенно возросли.
Краткосрочное и оперативное прогнозирование потребления электроэнергии является основой для формирования заявки, подаваемой администратору торговой системы (АТС). При отклонении прогноза от реального потребления, на участников рынков электроэнергетики накладываются штрафные санкции. Ошибка краткосрочного и оперативного прогнозирования снижает качество управления электроснабжением и экономичность режимов сложной энергосистемы региона: заниженный прогноз приводит к необходимости использования дорогостоящих аварийных электростанций; завышенное прогнозирование приводит к увеличению издержек на поддержание в рабочем состоянии излишних резервных мощностей. Так же необходимо отметить, что если прогноз электропотребления заниженный, то субъекты электроэнергетики покупают недостающие объемы электроэнергии на балансирующем и спотовом электроэнергетическом рынке, но уже по более высокой цене.
В РСК используются АИИСКУЭ обрабатывающие информацию с измерительных приборов, но они не являются системами принятия решений, на основе краткосрочного и оперативного прогнозирования электропотребления, которые в связи с большими объемами обрабатываемой информации необходимы ЛПР для эффективного управления электроснабжением в регионе.
Разработка методов краткосрочного и оперативного прогнозирования электропотребления в системе принятия решений, обеспечивающей для ЛПР возможность выбора и принятия к реализации выданных системой в режиме супервизора эффективных решений, на сегодняшний день является одним из приоритетных направлений в электроэнергетике России. Поэтому работы связанные с разработкой методов и алгоритмов краткосрочного и оперативного прогнозирования электропотребления для систем принятия решений в электроэнергетике актуальны.
