Комбіновані моделі прогнозування електроспоживання

Автор(и)

  • Василь Калінчик Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського", Ukraine
  • Віталій Побігайло Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського", Ukraine https://orcid.org/0000-0003-2673-7329
  • Віталій Калінчик Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського", Ukraine https://orcid.org/0000-0003-3931-646X
  • Олександр Мейта Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського", Ukraine
  • Олена Бориченко Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського", Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.20998/2079-3944.2022.1.07

Ключові слова:

електроспоживання, управління, прогноз, адаптивні моделі, комбіновані моделі

Анотація

В статті досліджуються моделі та методи прогнозування електричного навантаження. Показано, що серед відомих методів управління електроспоживанням перевага надається тим, які базуються на використанні прогнозних оцінок. Проведено аналіз робіт, присвячених питанням прогнозування процесів систем управління електроспоживанням промислових підприємств. Показано, що  за основу для оперативного прогнозування навантажень систем електропостачання промислових підприємств доцільно використовувати адаптивні моделі. Аналіз адаптивних моделей прогнозування електроспоживання на основі методу експоненціального згладжування показав їх високу ефективність і хорошу пристосованість до змін процесу електроспоживання. Показано, що найбільшу складність при прогнозуванні представляють випадки стрибкоподібних змін у розвитку процесу. Стрибкоподібні зміни процесу можуть призвести до порушення раніше існуючих  якісних  співвідношень параметрів прогнозованої системи. Якщо стрибок представляє собою перехід прогнозованої системи з одного стійкого стану в інше, то модель експоненціального згладжування з корекцією постійної згладжування має найкращу пристосованість до такого роду змінам. У той же час зміни типу "імпульс" відпрацьовуються моделлю з певною затримкою, що призводить до збільшення середньоквадратичної помилки прогнозу. Тому реакція моделі на зміну сповільнюється. Для усунення зазначеної обставини пропонується процедура прогнозування на основі комбінованих моделей. В роботі розглянуто дві моделі комбінованого прогнозування - комбінована модель спільної обробки результатів прогнозування і комбінована модель селективного типу. Проведені експериментальні дослідження розглянутих моделей.

Посилання

Prakhovnyk A.V., Kalinchyk V.P., Karcelin Je.R. Metody i zasoby upravlinnja spozhyvannjam elektrychnoji energhiji. Proceedings of the International seminar “The Efficience Use of Energy in Metallurgy”, June 1999, Varna, Bulgarіa, Pp. 374-383

Kahanovich V.S. Sravnenie metodov upravlenija elektropo-trebleniem. Izv. vuzov SSSR. Energetika. 1986. no 10. Pp. 18-23.

Prakhovnyk A.V., Kalinchyk V.A. Upravlinnja elektrychnym navantazhennjam. Upravlinnja energhovykorystannja. Zbirka dopovidej. Aljjans za zberezhennja energhiji. Kyiv: 2002. Pp. 225-230.

Kalinchyk V.P., Vasyljcov A.L. Adaptyvnyj pidkhid do proghnozuvannja ta upravlinnja elektrospozhyvannjam. Upravlinnja energhovykorystannjam. Zbirka dopovidej. Aljjans za zberezhennja energhiji. Kyiv: 2002. Pp. 425-429.

Kalinchyk V.P., Kalinchyk V.V., Meljnyk D.O., Vasylenko K.A. Zastosuvannja statystychnykh metodiv proghnozuvannja dlja planuvannja elektrospozhyvannja. Materialy KhKhVI Mizhnarodnoji naukovo-praktychnoji internet - konferenciji «Problemy ta perspektyvy rozvytku suchasnoji nauky v krajinakh Jevropy ta Aziji». Perejaslav-Khmeljnycjkyj. 2020. Pp. 167-169.

Tihonov Je.E. Metody prognozirovanija v uslovijah rynka: uchebnoe posobie. Nevinnomyssk: Severo-Kavkazskij GTU, 2006. 221 p.

Chuchueva I.A. Model prognozirovanija vremennyh rjadov po vyborke maksimal'nogo podobija : dis. … kand. teh. nauk: 05.13.18. Moskov, 2012. 153 p.

Vinoslavskij V.N., Prahovnik A.V., Bondarenko A.F. Prognozirovanie jelektropotreblenija proizvodstvennyh ob#ektov. Jenergetika i jelektrifikacija. 1974. no 5. Pp. 30-31.

Lapinskij G.S., Majransaev Z.R. Odnofaktornye regressionnye modeli prognozirovanija jelektropotreblenija promyshlennyh predprijatij. Izvestija JuFU. 2013. no 5. Pp. 241-246.

Freire R. Z., Gustavo H.C. Oliveira, Nathan Mendes Develop-ment of regression equations for predicting energy and hygrothermal performance of buildings. Energy and Buildings. 2008. no 40. Pр. 810–820.

Val' P.V., Toropov A.S. Prognozirovanie jelektropotreblenija s ispol'zovaniem avtoregressionnogo metoda. Sbornik trudov XVI Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii studentov, aspirantov i molodyh uchenyh «Sovremennye tehnika i tehnologii». Tomsk: TPU, 2010. Pp. 23-24.

Prahovnik A.V., Rozen V.P., Degtjarev V.V. Energosberegajushhie rezhimy elektrosnabzhenija gornodobyvajushhih predprijatij. Moskva: Nedra, 1985. 232 p.

Brown R.G. Smoothing, forecasting and prediction of discrete time series. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice-Hall, 1963. 468 р.

Brown R.G., Meyer R.F. The fundamental theorem of exponential smoothing. Operation research. 1961. Vol.9. no 5. Pр. 673–685.

Holt C.C. Forecasting trends and seasonals by exponentially weighted moving averages. O.N.R. Memorandum 52, Carnegie Inst. of Technology. 1957. no 2.

Nadtoka I.I. Razvitie teorii i metodov modelirovanija i prognozirovanija jelektropotreblenija na osnove dannyh sredstv avtomatizacii ucheta i teleizmerenij : dis. … kand. teh. nauk: 05.14.02. Novocherkassk, 1998. 346 p.

Bindiu R., Chindri M., Pop G.V. Day-Ahead Load Forecasting Using Exponential Smoothing. Scientific Bulletin of the Petru Maior University of Tirgu Mures. Vol. 6. 2009. Pp. 89-93.

Feuer A. Forecasting With Adaptive Gradient Exponentional Smoothing. The bell system technical journal. Vol. 62. 1983. No. 8. P. 2561-2580.

Chuev Ju.V., Mihajlov Ju.B., Kuz'min V.I. Prognozirovanie kolichestvennyh harakteristik processov. Moskva: Sovetskoe radio. 1975. 400 p.

Lukashin Ju.P. Adaptivnye metody kratkosrochnogo prognozirovanija vremennyh rjadov. Moskva: Finansy i statistika, 2003. 415 p.

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-06-30

Як цитувати

Калінчик, В., Побігайло, В., Калінчик, В., Мейта, О., & Бориченко, О. (2022). Комбіновані моделі прогнозування електроспоживання. Вісник НТУ «ХПІ». Серія: Проблеми удосконалювання електричних машин I апаратiв. Теорiя I практика, (1 (7), 34–37. https://doi.org/10.20998/2079-3944.2022.1.07

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають