Прогнозирование электропотребления представляет собой сложный и последовательный процесс, состоящий из нескольких взаимосвязанных этапов. На первом этапе осуществляется предварительный анализ данных, в ходе которого проводится детальное исследование имеющейся информации, включая графический анализ и составление описательной статистики. Этот этап позволяет выявить основные закономерности и особенности потребления электроэнергии.
Далее следует анализ временных рядов, направленный на изучение динамики полученных данных. Здесь особое внимание уделяется выявлению сезонных колебаний, трендов потребления и периодичности изменений в электропотреблении. Такой подход позволяет получить более глубокое понимание процессов, влияющих на потребление электроэнергии.
После аналитической работы начинается этап моделирования, где происходит выбор оптимальных методов прогнозирования и построение прогнозных моделей. При этом учитываются различные факторы, влияющие на потребление, и осуществляется адаптация моделей под конкретные условия. Это критически важный этап, определяющий точность будущих прогнозов.
Завершающим этапом является валидация прогноза, в ходе которой производится оценка полученных прогнозных значений и проверка точности разработанных моделей. При необходимости осуществляется корректировка моделей, после чего формируется окончательный прогноз. Такой последовательный подход обеспечивает высокую достоверность результатов и позволяет эффективно планировать электропотребление.
Важно отметить, что каждый этап процесса прогнозирования тесно связан с предыдущим и последующим, образуя единую методологическую цепочку. Только при строгом соблюдении всех этапов и тщательном выполнении каждого из них можно достичь максимальной точности в прогнозировании электропотребления.
Структура потребления электроэнергии включает три основных компонента:
- циклические составляющие – составляют примерно 70-80% всех изменений потребления;
- специфические закономерности – отклонения, обусловленные известными факторами, характерными для конкретного предприятия;
- случайные изменения – носят вероятностный характер и учитываются при прогнозировании [1].
Основная цель прогнозирования электропотребления заключается в оценке графика мощности и нагрузки для оптимизации и оперативного управления энергопотреблением [2].
На характер изменения объемов потребления электроэнергии влияют следующие ключевые факторы:
- производственный режим предприятия, определяемый количеством рабочих смен и календарным графиком;
- временные особенности потребления - в первой половине рабочего дня нагрузка обычно выше из-за работы конструкторских бюро, проектных отделов и технологического оборудования, не используемого в вечернее время;
- метеорологические условия – температура, влажность, освещенность оказывают существенное влияние на потребление электроэнергии.
Учет всех этих факторов позволяет создать более точные прогнозные модели и повысить эффективность управления энергопотреблением на предприятиях. Энергопотребление предприятия определяется его рабочим режимом, особенностями производства и комплексом различных условий, включая обеспечение сырьем и комплектующими, а также эффективность работы персонала. Среди всех влияющих факторов отопление представляет собой относительно предсказуемый параметр, который зависит от температуры наружного воздуха и может быть рассчитан с точностью до 10-20%. В летний период, когда отсутствует централизованное теплоснабжение, а также зимой при недостаточном обогреве, применяется электроотопление. Этот параметр рассматривается как случайная составляющая общей электрической нагрузки [3].
Для наглядного представления особенностей энергопотребления в разные сезоны на рисунке 1. представлены типовые графики суточных колебаний нагрузки.
Рисунок 1. Суточные графики нагрузки:
1 – рабочий день в зимний период; 2 – рабочий день в летний период
В сфере электроэнергетики применяется строгая система прогнозирования потребления электроэнергии, которая базируется на временном аспекте планирования. Согласно этой системе, все прогнозные расчеты делятся на две ключевые группы: оперативные прогнозы (выполняемые в режиме реального времени, или on-line) и неоперативные прогнозы (осуществляемые вне реального времени, или off-line).
- современная терминология в области прогнозирования и управления энергетическими системами включает следующую градацию временных интервалов:
- оперативный прогноз охватывает период от нескольких минут до нескольких часов в рамках текущих суток;
- краткосрочный прогноз распространяется на период от одних суток до десяти дней;
- среднесрочный прогноз охватывает временной промежуток от месяца до нескольких месяцев;
- долгосрочный прогноз составляется на период от одного года до пяти лет;
- перспективный прогноз разрабатывается на несколько лет вперед.
Подобная классификация позволяет эффективно планировать энергопотребление на различных временных горизонтах и обеспечивает надежное функционирование энергетической системы.
Статистические методы прогнозирования занимают лидирующую позицию среди всех подходов благодаря своей высокой эффективности. Прогнозная модель формируется на базе анализа ретроспективных данных об энергопотреблении, которые накапливаются в течение нескольких лет. Эти данные позволяют выявить устойчивые закономерности и направления развития нагрузки, что является ключевым фактором при построении точных прогнозных расчетов.
В процессе создания модели специалисты анализируют динамику потребления электроэнергии за прошлые периоды, что помогает определить характерные паттерны и тренды. На основе этих исторических данных формируются математические зависимости, которые затем используются для прогнозирования будущих нагрузок с учетом выявленных тенденций развития. Процесс прогнозирования заключается в экстраполяции выявленных зависимостей на последующий период [1, 4].
Точность прогнозирования электропотребления играет критически важную роль для всей энергосистемы. Любые погрешности в прогнозах негативно влияют на экономические показатели предприятия и качество его управления. При заниженных прогнозах возникает необходимость в использовании дорогостоящего оборудования для предотвращения аварий, а завышенные прогнозы приводят к неоправданным затратам на содержание и обслуживание избыточных мощностей.
Планирование электропотребления осуществляется двумя типами компаний. Генерирующие компании определяют общие объемы необходимой электроэнергии, в то время как энергосбытовые компании занимаются планированием потребления для конкретных клиентов. Для оптимизации работы энергосистемы крайне важно повышать точность прогнозов, что позволяет минимизировать расход электроэнергии, предотвращать перегрузки оборудования и сетей, поддерживать высокое качество электроэнергии, эффективно управлять энергоресурсами и снижать операционные затраты [5]. Следовательно, корректное прогнозирование объемов потребляемой электроэнергии выступает в качестве фундаментальной основы для поддержания стабильной и рентабельной эксплуатации энергетического комплекса.
Прогнозные показатели электропотребления служат фундаментальной основой при составлении балансов электроэнергии. Ключевая особенность функционирования энергосистем заключается в необходимости непрерывного поддержания энергетического баланса, что подразумевает точное соответствие генерируемых мощностей фактическому уровню электропотребления.
Правильное планирование баланса электроэнергии позволяет решать несколько критически важных задач:
- обеспечение потребителей необходимым количеством электроэнергии в соответствии с их потребностями;
- обеспечение бесперебойного энергоснабжения для каждого потребителя является приоритетной задачей энергетической инфраструктуры;
- минимизация расходов на генерацию и передачу электрической энергии для повышения эффективности энергосистемы;
- контроль качества энергоснабжения на всех этапах передачи электроэнергии.
Достижение этих целей возможно только при точном прогнозировании электропотребления, что позволяет эффективно управлять энергосистемой и обеспечивать бесперебойную работу всех её компонентов.
Список литературы
- Черняховская Ю.В. Эволюция методологических подходов к оценке стоимости электроэнергии. Анализ зарубежного опыта // Вестник ИГЭУ. 2016. №4
- Абрамов О.В. Об оценке вероятности наступления рискового события: функционально-параметрический подход // НиКСС. 2016. №1 (13)
- Чукреев Ю.Я., Чукреев М.Ю. Обоснование балансовой надежности ЕЭС России применительно к современным условиям развития электроэнергетики // Известия Коми НЦ УрО РАН. 2018. №4 (36)
- Егоров А. В., Малиновская Г. Н., Медведева Н. В. Функциональные задачи АСУ электроснабжением. Построение вероятностных моделей электропотребления для элементов электротехнической системы // Территория Нефтегаз. 2013. №2
- Врублевских А.А., Горемыкин Е.В. Технология Smart Grid и цифровая подстанция // StudNet. 2020. №12