Планування енергоспоживання підприємствами в умовах нової моделі ринку електричної енергії
Вантажиться...
Дата
2021
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Актуальність роботи. Розроблення методу прогнозування та планування споживання електричної енергії з використанням методу штучних нейронних мереж для підприємств, є технічним питанням науки. Важливість точності прогнозування електроспоживання визначається вирішенням економічних, технологічних та соціальних потреб.
Вирішенню завдань моделювання планування і прогнозування процесів електроспоживання в системах електропостачання та електротехнічних системах присвячені багато робіт вітчизняних і зарубіжних авторів: Мартинюк О.В, Праховник А. В. ., Гордєєва В.І., Гросса Дж., Гнатюка В.І., Гурського З .До., Доброжанове В.І., Жежеленко І.В., Каялова Г.М., Кудріна Б.І., Курбацька В.Г., Кирпічникова І.М., Курінного Е.Г., Лещинской Т.Б ., Макоклюева Б.І., Манусова В.З., Надтока І.І., Осовського А.С., Пантелєєва В.І., Сєдова А.В., Степанова В.П., Goliana FD, Bunn DW, Fermer ED, Ackerman GB, Gupta PC, Baker AB, Yang HT та інших.
З проведеного аналізу випливає, що останнім часом, отримали розвиток нейронні методи для побудови короткострокових прогнозів електроспоживання, оскільки вони забезпечують найвищу точність і здатні об'єднати в собі найкращі риси використовуваних простих за структурою методів, які в разі використання їх по-окремо не забезпечать високої точності прогнозування.
Об’єктом дослідження. Процеси передачі та розподілу електричної енергії для виробничих споживачів
Предмет дослідження. Моделі та методи прогнозування і прогнозування і планування електроспоживання підприємства та факторів, впливаючих на економічний та технологічний результат.
Мета роботи: удосконалення точності прогнозування електроспоживання підприємством, шляхом створення моделі прогнозування на базі штучної нейронної мережі для прогнозу енергоспоживання, що враховує метеорологічні чинники і динаміку процесу електроспоживання в умовах роздрібного ринку електроенергії.
Методи дослідження. Дослідження базуються на сучасних методах обчислювальної математики, теорії надійності, системного аналізу, прикладного статистичного аналізу, синтезу комплексних систем, аналізу з використанням сучасних комп’ютерних програм.
Завдання дослідження:
Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити такі завдання:
1. Провести аналіз роботи електроенергетичного сектору та енергопостачальних підприємств в умовах сучасної моделі ринку електричної енергії, існуючих методів прогнозування, виробити вимоги для розробки програмного забезпечення, що реалізує метод прогнозування.
2. Провести аналіз процесу споживання електричної енергії промислових споживачів енергопостачального підприємства з метою виявлення в ньому закономірностей і вибору типу методу прогнозування, що забезпечує найбільш високу точність прогнозу.
3. Дослідити методи короткострокового прогнозування процесу споживання промислових споживачів з метою купівлі необхідних обсягів електричної енергії на ринку «двосторонніх договорів».
4. Порівняти прогнозні моделі прогнозування електроспоживання для промислового підприємства з урахуванням факторів впливу .
5. Розробити реалізацію моделі ШНМ та проєкту формування навчальної вибірки для методу короткострокового прогнозування електроспоживання промислового підприємства з урахуванням критеріїв інформативності і компактності і виведення результатів прогнозу з урахуванням довірчого інтервалу.
Наукова новизна дисертаційного дослідження. У дисертаційній роботі отримано такі основні результати, які мають наукову новизну:
1. Метод короткострокового прогнозування споживання електричної енергії для енергопостачального та виробничого підприємства, що відрізняється використанням ряду ретроспективних даних та фактичне споживання електричної енергії.
2. Прогнозна модель ШНМ процесу планування споживання електричної енергії для виробничого підприємства, що відрізняється з урахуванням факторів які впливають на економічний результат.
3. Методика формування навчальної вибірки для методу планування та короткострокового прогнозування споживання електричної енергії, що відрізняється використанням кліматичних параметрів і ретроспективних даних про фактичне споживання електричної енергії з урахуванням критеріїв інформативності і компактності.
Опис
Ключові слова
енергоспоживання, прогнозування, планування, штучні нейронні мережі, короткострокове прогнозування, energy consumption, forecasting, planning, artificial neural networks, short-term forecasting
Бібліографічний опис
Мельник, Д. О. Планування енергоспоживання підприємствами в умовах нової моделі ринку електричної енергії : магістерська дис. : 141 Електроенергетика, електротехніка та електромеханіка» / Мельник Дмитро Олександрович. – Київ, 2021. – 123 с.