ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МАКСИМАЛЬНОЙ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ НАГРУЗКИ НА ОСНОВЕ РАНГОВОГО АНАЛИЗА ТЕХНОЦЕНОЗОВ
Ключевые слова:
энергосбережение, ранговый анализ, техноценоз, прогнозирование, электрическая нагрузка, закон оптимального управления техноценозом, аппроксимацияАннотация
В работе представлены результаты исследований, заключающихся в применении аппарата рангового анализа для задачи прогнозирования максимальных электрических нагрузок в региональном электротехническом комплексе. Эмпирическими данными для прогнозирования являются данные о максимальных электрических нагрузках в летний и зимний режимные дни за шесть лет, зарегистрированные на 39 подстанциях уровня напряжения 110 кВ филиала ПАО «РОССЕТИ Северный Кавказ» – «Севкавказэнерго». Достоверность прогноза для летнего режимного дня составляет более 92%, для зимнего режимного дня уровень точности не достаточен, что и определяет перспективное направление дальнейших исследований.
Библиографические ссылки
Распоряжение Правительства РФ от 9 июня 2020 г. № 1523-р «Об Энергетической стратегии РФ на период до 2035 г.». 2020. Москва. 93 с. // 1. Decree of the Government of the Russian Federation of June 9, 2020 No. 1523-r «On the Energy Strategy of the Russian Federation for the period up to 2035». 2020. Moscow. 93 p.
Симонов Н., Ивенев Н. Опыт и перспективы применения искусственных нейронных сетей в электроэнергетике // Электроэнергия. Передача и распределение. 2019. № S4(15). С. 42-48. // 2. Simonov N., Ivenev N. Experience and prospects for the use of artificial neural networks in the electric power industry. Electricity. Transfer and distribution. 2019. № S4(15). P. 42-48.
Бабанова И. С. Разработка перспективного планирования энергосистемы на основе сравнительного анализа различных методов прогнозирования энергопотребления // Электроэнергетика глазами молодежи - 2016: Материалы VII Международной молодёжной научно-технической конференции. В 3 т., Казань, 19–23 сентября 2016 года. Казань: Казанский государственный энергетический университет. 2016. С. 43-46. // 3. Babanova I.S. Development long-term planning of the power system based on comparative analysis of various methods for forecasting energy consumption. Electric power industry through the eyes of youth - 2016: Proceedings of the VII International Youth Scientific and Technical Conference. In 3 volumes, Kazan, September 19–23, 2016. Kazan: Kazan State Power Engineering University. 2016. P. 43-46.
Яковлева Э.В., Сизякова Е.В., Иванов П.В., Жуковский Ю.Л., Пудкова Т.В. Анализ перспектив регионального развития интеллектуальных энергетических систем // Российский экономический интернет-журнал. 2018. № 2. С. 107. // 4. Iakovleva E.V., Sizyakova E.V., Ivanov P.V., Zhukovskiy Yu.L., Pudkova T.V. Analysis of the prospects for regional development of intelligent energy systems. Russian Economic Internet Journal. 2018. № 2. P. 107.
Stoianova A.D., Zhukovskiy Y.L. Application of digital Technologies for increasing enterprise energy efficiency // Topical Issues of Rational Use of Natural Resources: XVII International Forum-Contest of Students and Young Researchers. Scientific conference abstracts, St Petersburg. 2021. № 2. P. 103-104. // 5. Stoianova A.D., Zhukovskiy Y.L. Application of digital Technologies for increasing enterprise energy efficiency // Topical Issues of Rational Use of Natural Resources: XVII International Forum-Contest of Students and Young Researchers. Scientific conference abstracts. St Petersburg. 2021. P. 103-104.
Злобин А.А., Мальцев А.П., Медведева И.Ю., Романов Г.А., Шинкаренко А.П. Выбор метода прогнозирования максимальной электрической нагрузки машиностроительного предприятия // Энергобезопасность и энергосбережение. 2016. № 4. С. 17-21. https://doi.org/10.18635/2071-2219-2016-4-17-21. // 6. Zlobin A.A., Maltsev A.P., Medvedeva I.Yu., Romanov G. A., Shinkarenko A.P. The highest electrical load level forecasting method in mechanical engineering. Energy safety and energy economy. 2016. № 4. P. 17-21. https://doi.org/10.18635/2071-2219-2016-4-17-21.
Моргоев И. Д. Алгоритм интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в процессе оперативного выявления безучетного потребления электроэнергии в электросетях // Вести высших учебных заведений Черноземья. 2022. Т. 18. № 3(69). С. 33-45. DOI 10.53015/18159958_2022_18_3_33. // 7. Morgoev I.D. The algorithm for intellectual support for management decision-making in the process of operational detection of non-technical electricity losses in electric networks. Vesti of Higher Educational Institutions of the Chernozem region. 2022. Т. 18. № 3(69). P. 33-45. https://doi.org/10.53015/18159958_2022_18_3_33.
Моргоева А.Д., Моргоев И.Д., Клюев Р.В., Гаврина О.А. Прогнозирование потребления электрической энергии промышленным предприятием с помощью методов машинного обучения // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2022. Т. 333. № 7. С. 115-125. https://doi.org/10.18799/24131830/2022/7/3527. // 8. Morgoeva A.D., Morgoev I.D., Klyuev R.V., Gavrina O.A. Forecasting of electric energy consumption by an industrial enterprise using machine learning methods. Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. Geo Assets Engineering. 2022. V. 333. 7. 115-125. https://doi.org/10.18799/24131830/2022/7/3527.
Klyuev R.V., Morgoev I.D., Morgoeva A.D., Gavrina O.A., Martyushev N.V., Efremenkov E.A., Mengxu Q. Methods of Forecasting Electric Energy Consumption: A Literature Review // Energies. 2022. № 15. Р. 8919. https://doi.org/10.3390/en15238919 // 9. Klyuev R.V., Morgoev I.D., Morgoeva A.D., Gavrina O.A., Martyushev N.V., Efremenkov E.A., Mengxu Q. Methods of Forecasting Electric Energy Consumption: A Literature Review. Energies. 2022. № 15. Р. 8919. https://doi.org/10.3390/en15238919.
Вялкова С. А., Моргоева А. Д., Гаврина О. А. Разработка гибридной модели прогнозирования потребления электрической энергии для горно-металлургического предприятия // Устойчивое развитие горных территорий. 2022. Т. 14. № 3. С. 486-493. https://doi.org/10.21177/1998-4502-2022-14-3-486-493. // 10. Vyalkova S. A., Morgoeva A. D., Gavrina O. A. Development of a hybrid model for predicting the consumption of electrical energy for a mining and metallurgical enterprise. Sustainable Development of Mountain Territories. 2022. № 14(3). P. 486-493. https://doi.org/10.21177/1998-4502-2022-14-3-486-493.
Гнатюк В.И. Закон оптимального построения техноценозов. Монография / 3-е изд., перераб. и доп. Калининград: Изд-во КИЦ «Техноценоз». 2019. 940 с. // 11. Gnatyuk, V.I. The law of optimal building technocenoses, 3rd ed. Monograph. KIC «Technocenosis»: Kaliningrad. 2019. P. 940.
Гнатюк В.И., Кивчун О.Р., Шпилевой А.А. Оптимальное управление электропотреблением регионального электротехнического комплекса методами рангового анализа: Учебное пособие. Калининград: Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта. 2020. 233 с. // 12. Gnatyuk V.I., Kivchun O.R., Shpilevoy А.А. Optimal control of power consumption of the regional electrical complex by methods of rank analysis: Tutorial – Kaliningrad: I. Kant Baltic Federal University. 2020. 233 p.
Гнатюк В.И., Кивчун О.Р., Луценко Д.В., Шпилевой А.А. Информационно-аналитический комплекс эффективного управления электропотреблением регионального электротехнического комплекса. Сборник расчетных модулей Калининград: БФУ им. И. Канта. 2019. 179 с. // 13. Gnatyuk V.I., Kivchun O.R., Lutsenko D.V., Shpilevoy А.А. Information-analytical complex for effective management of power consumption of the regional electrotechnical complex. Collection of calculation modules – Kaliningrad: I. Kant Baltic Federal University. 2019. 179 p.
Gnatyuk V.I. On the strategy for power sector development in the Kaliningrad region // I. Kant State University Magazine "Baltic Region". – ISSN 2079-8555. – Kaliningrad: I. Kant State University Press. 2010. № 1 (3). P. 67-77. // 14. Gnatyuk V.I. On the strategy for power sector development in the Kaliningrad region. I. Kant State University Magazine «Baltic Region». – ISSN 2079-8555. – Kaliningrad: I. Kant State University Press. – 2010. – No 1 (3). – P. 67 – 77.
Gnatyuk V.I., Polevoy S.A., Kivchun O.R., Lutsenko D.V. Applying the potentiating procedure for optimal management of power consumption of technocenose // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Volume 837, Advanced technologies in the fuel and energy complex. Moscow: Russia. 2020. https://doi.org/10.1088/1757-899X/837/1/012001. // 15. Gnatyuk V.I., Polevoy S.A., Kivchun O.R., Lutsenko D.V. Applying the potentiating procedure for optimal management of power consumption of technocenose. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. № 837, Advanced technologies in the fuel and energy complex. Moscow: Russia. 2020. https://doi.org/10.1088/1757-899X/837/1/012001.
Gnatyuk V.I., Kivchun O.R., Dorofeev S.A., Bovtrikova E.V. Mathematical model of parametric virtualization of technocenosis data // Proceedings of the II International Scientific and Practical Conference "Information Technologies and Intelligent Decision Making Systems" (ITIDMS-II-2021). Moscow: Russia. 2021. P. 90-99. // 16. Gnatyuk V.I., Kivchun O.R., Dorofeev S.A., Bovtrikova E.V. Mathematical model of parametric virtualization of technocenosis data. Proceedings of the II International Scientific and Practical Conference «Information Technologies and Intelligent Decision Making Systems» (ITIDMS-II-2021). Moscow: Russia. 2021. P. 90-99.
Гнатюк В.И. Оптимальное управление электропотреблением техноценоза методами рангового анализа // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Техника и технологии. 2009. Т. 2. № 2. С. 177-193. // 17. Gnatyuk V.I. Optimal management of power consumption of technocenosis by methods of rank analysis. Journal of Siberian Federal University. Engineering and Technologies. 2009. Vol. 2, № 2. P. 177-193.
