ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ СООБЩЕСТВА МИКРОСЕТЕЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Е. В. Сташкевич, Н. И. Айзенберг, И. Г. Илюхин

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.