ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ СООБЩЕСТВА МИКРОСЕТЕЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Е. В. Сташкевич
Иркутский национальный исследовательский технический университет

Н. И. Айзенберг
Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН

И. Г. Илюхин
Иркутский национальный исследовательский технический университет


Аннотация


Современная электроэнергетика характеризуется резко возросшим потреблением электроэнер-гии за последние десятилетия. Объясняется это рядом причин: технологических, социальных, экономических и др. Поэтому прогнозирование потребления электроэнергии имеет важное значение для множества процессов, включая планирование работы генерирующего оборудования, управление и оптимизацию режимов работы энер-гетических систем, а также является значимым аспектом в работе промышленных предприятий, так как отклоне-ния для них грозят штрафами. В связи с этим одной из актуальных задач на рынке электроэнергии сегодня явля-ется прогнозирование электропотребления на определенный срок. В статье представлено описание модели микро-сети со встроенным блоком прогнозирования электропотребления и интеллектуального управления нагрузкой одновременно несколькими объектами, в том числе имеющими распределенную генерацию.
Решение принимается на сутки вперед, формируя стратегию профиля генерации и управления электроприемника-ми. Такой тайминг диктуется информацией, имеющейся у интеллектуальной системы: прогноз спроса и цены на электроэнергию централизованной энергосистемы на каждый час следующих суток. Описаны особенности пере-ключения в пиковое время на дополнительные источники электроэнергии, распределение по микросетям. Про-гноз реализован с помощью модели Хольта – Винтерса из библиотеки statsmodels (Python 3). Модель использует идеи экспоненциального сглаживания, но является более сложной и может применяться к рядам, содержащим тенденцию и сезонность. Обученная модель прогнозирует с точностью 95,21 %.

Ключевые слова


управление спросом; микросеть; искусственный интеллект; прогнозирование электропотребления; распределенная генерация

Полный текст:

PDF


DOI: http://dx.doi.org/10.14529/power220202

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.