Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук.
Екатеринбург/Россия, Уральский государственный технический
университет, 2009, 167с.
Специальность 05.14.02 - Электростанции и электроэнергетические
системы. Научный руководитель: доктор технических наук, профессор
И.И. Надтока
Целью данной работы является повышение точности краткосрочного
прогнозирования электропотребления на территориях операционных зон
региональных диспетчерских управлений за счет учета естественной
освещенности.
Научная новизна работы заключается в следующем.
1 Впервые установлены закономерности и аналитические зависимости взаимосвязей между электропотреблением, температурой воздуха и естественной освещенностью, позволяющие учитывать данные метеофакторы в прогнозной модели.
2 Методика выбора объема исходных данных из суточного графика освещенности для обучения нейронной сети и прогнозирования электропотребления, отличающаяся тем, что вместо интегральных значений освещенности используются часовые данные и позволяющая повысить точность моделирования электропотребления.
3 Разработана модель для прогнозирования электропотребления на территориях операционных зон региональных диспетчерских управлений, основанная на методе искусственных нейронных сетей, отличающаяся тем, что в ней в качестве одного из влияющих факторов учитываются значения естественной освещенности, что позволяет повысить точность прогнозирования, а также имеется возможность изменения структуры сети (количество нейронов во входном и скрытом слоях) в процессе её обучения. Практическая значимость результатов диссертационной работы заключается в выявленных связях между ЭП и естественной освещенностью. Определена значимость факторов, влияющих на процесс ЭП в регионе.
Разработано и зарегистрировано программное обеспечение реализации методики повышения точности прогнозирования электропотребления путем учета освещенности для региональных диспетчерских управлений.
Результаты работы позволили усовершенствовать программный комплекс «Прогноз-ЭТО», установленный в Ростовском и Кубанском РДУ.
Разработанная модель может быть использована для прогнозирования электропотребления в филиалах ОАО «СО-ЕЭС» - региональных диспетчерских управлениях, филиалах ОАО «Федеральная сетевая компания Единой энергетической системы», оптовых генерирующих компаниях и территориальных генерирующих компаниях, региональных сетевых компаниях, энергосбытовых компаниях, а также в диспетчерских управлениях отдельных предприятий, которые являются членами оптового или розничного рынков электроэнергии и мощности.
1 Впервые установлены закономерности и аналитические зависимости взаимосвязей между электропотреблением, температурой воздуха и естественной освещенностью, позволяющие учитывать данные метеофакторы в прогнозной модели.
2 Методика выбора объема исходных данных из суточного графика освещенности для обучения нейронной сети и прогнозирования электропотребления, отличающаяся тем, что вместо интегральных значений освещенности используются часовые данные и позволяющая повысить точность моделирования электропотребления.
3 Разработана модель для прогнозирования электропотребления на территориях операционных зон региональных диспетчерских управлений, основанная на методе искусственных нейронных сетей, отличающаяся тем, что в ней в качестве одного из влияющих факторов учитываются значения естественной освещенности, что позволяет повысить точность прогнозирования, а также имеется возможность изменения структуры сети (количество нейронов во входном и скрытом слоях) в процессе её обучения. Практическая значимость результатов диссертационной работы заключается в выявленных связях между ЭП и естественной освещенностью. Определена значимость факторов, влияющих на процесс ЭП в регионе.
Разработано и зарегистрировано программное обеспечение реализации методики повышения точности прогнозирования электропотребления путем учета освещенности для региональных диспетчерских управлений.
Результаты работы позволили усовершенствовать программный комплекс «Прогноз-ЭТО», установленный в Ростовском и Кубанском РДУ.
Разработанная модель может быть использована для прогнозирования электропотребления в филиалах ОАО «СО-ЕЭС» - региональных диспетчерских управлениях, филиалах ОАО «Федеральная сетевая компания Единой энергетической системы», оптовых генерирующих компаниях и территориальных генерирующих компаниях, региональных сетевых компаниях, энергосбытовых компаниях, а также в диспетчерских управлениях отдельных предприятий, которые являются членами оптового или розничного рынков электроэнергии и мощности.