CC BY
0УДК 621.311
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ НАГРУЗКИ: МЕТОДЫ И ЗНАЧИМОСТЬ В ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ ОТРАСЛИ
Абдугулова Жанат Капаровна, Бисенов Рамазан Азаматулы
К. э. н. доцент, магистрант 1 курса ЕНУ им Л.Н. Гумилева
Аннотация: Прогнозирование электрической нагрузки является ключевым элементом энергетических систем, обеспечивая оптимальное управление производством, распределением и потреблением электроэнергии. Эта статья обсуждает значимость прогнозирования нагрузки с технической точек зрения, подчеркивая его влияние на производительность, надежность, безопасность и стабильность энергосистем, а также на экономические затраты. Основная цель статьи - представить обзор прогнозных моделей, используемых для оценки электрической нагрузки на основе текущих измерений электроэнергетических компаний. Важность таких моделей заключается в возможности точного прогнозирования будущих нагрузок, что в свою очередь способствует оптимизации расходов и ресурсов энергокомпаний, а также эффективному распределению электроэнергии.
Ключивые слова: Прогнозирование электрической нагрузки, Управление энергосистемами, Математические модели, Статистические методы, оптимизация использования ресурсов, избежание излишних расходов, регрессионный анализ, методы сглаживания, методы машинного обучения.
В современном мире энергетическая отрасль играет ключевую роль в обеспечении жизненно важных функций общества. Одним из важнейших аспектов управления энергосистемами является прогнозирование электрической нагрузки. Этот процесс позволяет энергетическим компаниям и организациям эффективно управлять производством, распределением и потреблением электр оэнергии.
Прогнозирование электрической нагрузки основано на анализе множества факторов, включая временные тренды, сезонные изменения, день недели, погодные условия, экономические показатели и т.д. С помощью математических моделей, статистических методов и технологий машинного обучения производится оценка будущего спроса на электроэнергию.
Важность прогнозирования электрической нагрузки для энергетической отрасли трудно переоценить. Во-первых, точное предсказание спроса позволяет энергетическим компаниям оптимизировать использование ресурсов и избежать излишних расходов. Это особенно актуально в контексте растущего числа возобновляемых источников энергии, так как прогнозирование нагрузки позволяет эффективнее интегрировать их в систему. Во-вторых, прогнозирование нагрузки способствует повышению надежности энергоснабжения, предотвращая перегрузки сетей и обеспечивая стабильное электроснабжение в любое время суток. Наконец, это позволяет энергетическим
компаниям адаптироваться к изменяющимся условиям рынка и реагировать на потребности потребителей более гибко.
Цель данного исследования состоит в анализе сложностей и факторов, влияющих на точность прогнозирования нагрузки в энергетических системах. Основная задача - выявить ключевые факторы, которые оказывают влияние на точность прогнозов, и предложить методы или подходы для повышения точности прогнозирования.
Основные вопросы исследования:
1. Какие факторы влияют на точность прогнозирования нагрузки в энергетических системах?
2. Какие методы прогнозирования существуют в настоящее время?
3. Какие направления исследований могут помочь в их решении?
Актуальность темы прогнозирования электрической нагрузки
подчеркивается быстрым развитием технологий и изменяющимися климатическими условиями. Энергетическая отрасль постоянно ищет новые методы и инструменты для более точного и эффективного прогнозирования нагрузки. В последние годы активно внедряются технологии машинного обучения и анализа больших данных для улучшения точности прогнозов и автоматизации процессов управления нагрузкой.
Прогнозирование нагрузки является сложной задачей по нескольким причинам:
1. Неопределенность: Факторы, влияющие на нагрузку, такие как погода, экономические факторы, социальные события, могут быть неопределенными и изменчивыми.
2. Сезонные и временные тренды: Спрос на электроэнергию может сильно меняться в зависимости от времени суток, дня недели, сезона и праздников.
3. Внешние воздействия: Факторы, такие как развитие новых технологий, изменение потребительских предпочтений и регулирование энергетического рынка, также могут влиять на нагрузку.
Эффективное прогнозирование нагрузки требует учета всех этих факторов и разработки моделей, способных адаптироваться к изменяющимся условиям.
Для построения моделей прогнозирования требуются различные типы данных, включая исторические данные о потреблении электроэнергии, данные о погоде, экономические данные и данные о событиях. "Для построения моделей прогнозирования потребления нагрузки в энергетической системе важен комплексный подход. Этапы включают сбор данных приложением SCADA, последующее исследование и обработку данных, их нормализацию и выбор наиболее значимых признаков. Затем применяются алгоритмы машинного обучения для обучения и тестирования моделей, что позволяет провести прогнозирование будущего потребления электроэнергии с высокой точностью." На 1-рисунке видно комплексное изображение процесса прогнозирования потребления электроэнергии.
Рисунок 1. Комплексное изображение процесса прогнозирования Существует несколько методов и моделей, которые используются для прогнозирования нагрузки в настоящее время.
Один из основных подходов - это статистические методы, такие как временные ряды, регрессионный анализ и методы сглаживания. Эти методы основаны на анализе исторических данных о потреблении электроэнергии и учитывают сезонные, временные и экономические тренды.
Метод Описание Преимущества Недостатки
Временные ряды Анализирует последовательность данных о потреблении электроэнергии во времени, учитывая сезонные, Еременные н экономические тренды. Учитывает временные изменения и сезонность. Может быть чувствителен к выбросам и шумам в данных.
Регрессионный анализ Использует статистические методы для анализа взаимосвязи между потреблением электроэнергии и другими переменными, такими как температура, день недели, праздники и т. д. Учильшает влияние различных факторов на потребление. Может потребовать большого количества входных данных.
Методы сглаживания Применяются для выявления общих тенденций в данных, уменьшения шума н упрощения прогнозирования. Помогают выявить общие гренды и уменьшить влияние шума. Могут не улавливать сложные динамнкн нагрузки:
Таблица 1. Сравнение методов прогнозирования электрической нагрузки Другой подход - использование моделей машинного обучения, таких как нейронные сети, алгоритмы классификации и регрессии. Эти модели могут обучаться на больших объемах данных и учитывать сложные взаимосвязи между различными факторами, влияющими на нагрузку.
Метод Описание Преимущества Недостатки
Нейронные сети Моделируют сложные нелинейные взаимосвязи между входными данными н потреблением электроэнергии. Способны улавливать сложные зависимости и адаптироваться к разнообразным данным. Требуют большого количества данных для обучения.
Алгоритмы классификации Используются для прогнозирования вероятности различных категорий нагрузки или временных интервалов с высокой или низкой нагрузкой. Могут быть эффективны при анализе неоднородных данных и выявлении паттернов. Могут оказаться менее точными при прогнозировании непрерывных значений.
Алгоритмы регрессии Прогнозируют непрерывные значения потребления электроэнергии на основе входных параметров, таких как температура, время суток, день недели н другие факторы. Могут учитывать множество различных входных параметров для точного прогнозирования. Могут быть чувствительны к переобучению при недостаточном количестве данных.
Таблица 2. Сравнение методов прогнозирования электрической нагрузки
Также существуют гибридные подходы, которые комбинируют в себе как статистические методы, так и модели машинного обучения, чтобы достичь лучшей точности прогнозирования.
В настоящее время активно исследуются новые методы прогнозирования нагрузки, такие как использование данных смарт-счетчиков, интеграция данных о погоде и климатических условиях, а также развитие более сложных моделей машинного обучения.
Несмотря на значительные успехи в этой области, остаются нерешенные проблемы, такие как учет неопределенности и изменчивости в данных, а также адаптация моделей к быстро меняющимся условиям рынка электроэнергии.
Также важно обеспечить защиту данных и обеспечить прозрачность и объяснимость моделей, особенно в контексте роста интереса к этическим вопросам в области использования данных и искусственного интеллекта.
В целом, прогнозирование электрической нагрузки остается активной и быстро развивающейся областью исследований, которая играет важную роль в обеспечении устойчивого и эффективного функционирования энергетических систем.
Заключение
Прогнозирование нагрузки в энергетических системах - это сложная и многогранная задача, требующая комплексного анализа данных и применения различных методов и моделей. Понимание основных компонентов прогнозирования, таких как методы, данные и аналитические подходы, играет важную роль в повышении эффективности и надежности энергетических систем.
Прогнозирование нагрузки в энергетических системах представляет собой важную задачу для обеспечения устойчивого и эффективного функционирования сетей электроснабжения. Различные методы прогнозирования, включая статистические и методы машинного обучения, обладают как преимуществами, так и ограничениями. Статистические методы, такие как временные ряды и регрессионный анализ, предоставляют простые и универсальные инструменты, но могут оказаться менее точными в условиях
сложной и изменчивой нагрузки. Методы машинного обучения, такие как нейронные сети и алгоритмы классификации, позволяют учитывать сложные взаимосвязи в данных, но требуют больших вычислительных ресурсов и могут быть менее интерпретируемыми.
В заключении следует подчеркнуть важность дальнейших исследований в области прогнозирования нагрузки в энергетических системах. Повышение точности прогнозов и обеспечение надежности энергетических систем имеют критическое значение для обеспечения устойчивого развития общества и экономики. Дальнейшие исследования в этой области могут помочь справиться с вызовами, связанными с изменяющимися условиями и требованиями рынка электроэнергии, и обеспечить эффективное функционирование энергетических систем в будущем.
ЛИТЕРАТУРА
1. Jiansong Tang, Ryosuke Saga, Hanbo Cai, Zhaoqi Ma, and Shuhuai Yu. "Advanced Integration of Forecasting Models for Sustainable Load Prediction in Large-Scale Power Systems." Sustainability, 16(4), 1710. https://doi.org/10.3390/su16041710
2.Mobarak Abumohsen, Amani Yousef Owda, and Majdi Owda. "Electrical Load Forecasting Using LSTM, GRU, and RNN Algorithms." Energies, 16(5), 2283. https://doi.org/10.3390/en16052283
3.Isaac Kofi Nti, Moses Teimeh, Owusu Nyarko-Boateng, and Adebayo Felix Adekoya. "Electricity Load Forecasting: A Systematic Review." Journal of Electrical Systems and Information Technology, volume 7, Article number: 13 (2020).
4. Хиндман, Р., & Афанасопулос, Г. (2018). Прогнозирование: принципы и практика. Москва: Издательство "ГУ ВШЭ".
5. Прогнозирование электропотребления предприятия с применением искусственных нейронных сетей / С.А. Кассем, А.Х.А. Ибрагим, А.М. Хасан, А.Г. Логачева // Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика.
