Секция «Энергетика»

Тополев В.А., Фадеева Г. А.

Белорусский национальный технический университет, г. Минск

АДАПТИВНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ГРАФИКОВ НАГРУЗКИ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ

Для планирования работы энергосистемы и ее подразделений, перспективного развития, решения задач хозяйственного и технологического управления требуется выполнять прогнозирование суточных, месячных, сезонных и годовых графиков электрических и тепловых нагрузок. График электрической нагрузки и его форма определяют количество и мощность генерирующих источников, работающих в базовом и пиковом режиме, состав основного технологического оборудования, параметры характерных режимов. Прогноз нагрузок дает главную исходную информацию для планирования режимов. На его основе находят оптимальные режимы энергосистемы, выбирают состав работающего оборудования и распределяют резервы, рассматривают заявки на ремонт оборудования и дают соответствующее разрешение на его проведение.

Планирование режимов осуществляется на основе данных суточных ведомостей и статистических данных энергетических объектов за предыдущие периоды (ретроспектива), а также на основе прогноза нагрузки на перспективный период. Статистическая информация получается на основе данных энергонадзора, телеизмерений режимных параметров, а также по результатам контрольных замеров для характерных точек энергосистемы (подстанций) в рабочие и выходные дни.

Для прогнозирования нагрузок на основании данных ретроспективы используется теория адаптивного прогнозирования временных рядов в электроэнергетике, разработанная в [1]. В основе адаптивного прогнозирования лежит метод экспоненциального сглаживания. По данному методу производится прогнозирование одномерных временных рядов, которые не являются монотонно возрастающими или монотонно убывающими. Графики нагрузок большинства подстанций удовлетворяют этому условию.

Прогнозируемыми показателями являются месячное потребление активной мощности Р, минимальная и максимальная нагрузки за месяц P_max и P_min, с помощью которых в дальнейшем определяют коэффициенты, характеризующие неравномерность электропотребления: коэффициент неравномерности месячного графика нагрузки и коэффициент заполнения месячного графика нагрузки .

На основе указанного метода разработана программа долгосрочного прогнозирования электрических нагрузок, которая позволяет определить по графику нагрузки несколько предыдущих лет график нагрузки на более отдаленный срок. Ретроспективный ряд нагрузок можно задать вручную, используя вкладку «Ввод предыстории» (рис.1) или вызвать заранее сформированный файл.

Далее производится выбор математической модели, т.е. метода наложения периодических составляющих и количество точек для прогноза.

Программа автоматически переключается на вкладку «График». В ходе выполнения программы изменяется значение постоянной сглаживания с интервалом 0,1 в промежутке от 0 до 1. Автоматически подбирается оптимальное значение данного параметра, при котором сумма квадратов отклонений наименьшая. Для визуальной оценки точности прогноза на координатную ось выводится ретроспективный график нагрузок (зеленый цвет) и прогнозируемый график (красный цвет), рис. 1.

Для анализа динамики изменения суммы квадратов отклонений при различных постоянных сглаживания в нижней части вкладки указаны их значения. .

Здесь - расчетное значение нагрузки, - зарегистрированное значение нагрузки. Таким образом, результаты, представляются как численными значениями прогнозируемых нагрузок, так и совмещенными графиками известных статистических значений и нагрузок, вычисленных по аналитической модели, рис. 2.

Рис. 1 – Результаты прогноза нагрузок при мультипликативном наложении тренда и сумм колебательных составляющих

Рис. 2 – Графическое отображение результатов прогноза нагрузок

В результате выполнения программы вычисляется прогнозируемый ряд активных мощностей, по данным которых происходит построение графиков. Результаты расчета могут быть получены как в виде таблиц, так и графиков, которые выводятся в программе MS Office Word.

Литература

1. Гурский С.К. Адаптивное прогнозирование временных рядов в электроэнергетике. – Минск: Наука и техника, 1983.