ПІДВИЩЕННЯ ДОСТОВІРНОСТІ ПРОГНОЗУВАННЯ НАВАНТАЖЕННЯ КІНЦЕВИХ СПОЖИВАЧІВ В РДДБР
DOI:
https://doi.org/10.20535/1813-5420.2.2015.60569Ключові слова:
РДДБР, прогнозування електричного навантаження, кластеризація, експоненціальне згладжуванняАнотація
В статті досліджено цілі, завдання та методи середньострокового прогнозування електричного навантаження кінцевих споживачів. Розроблено індивідуальну прогнозну модель електричного навантаження досліджуваного кінцевого споживача, з урахуванням виробничих, технологічних та зовнішніх факторів, які впливають на режими електроспоживання. На підставі результатів досліджень зроблено висновок, що врахування у прогнозній моделі ряду факторів технологічного та виробничого характеру суттєво покращує якість прогнозування. Досліджено чинники, які мають бути враховані під час побудови індивідуальних прогнозних моделей електричного навантаження кінцевих споживачів у рамках вирішення завдань середньострокового прогнозування попиту на електроенергію в РДДБР.Посилання
Праховник А.В., Коцар О.В. Керування режимами електроспоживання в умовах запровадження в Україні ринку двохсторонніх договорів та балансуючого ринку // Енерг. та електрифікація, 2010. – No2 – С.42 – 52.
Коцар О.В. Керування режимами електроспоживання кінцевих споживачів в умовах запровадження в Україні ринку двохсторонніх договорів та балансуючого ринку // Праці Інституту електродинаміки Національної академії наук України. Збірник наукових праць. Спеціальний випуск. Видання наукове. – Київ, 2011 р. – С.121 – 130.
Споживання та виробіток електроенергії ОЕС України за січень 2015 [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: http://eircenter.com/multimedia/infografika/2015/02/05/spozhivannya-ta-virobitok-elektroenergiyi-oes-ukrayini-za-sichen-2015/.
Про засади функціонування ринку електричної енергії України / Закон України // Офіційний сайт Верховної Ради України, 24.10.2013 [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: http://zakon4.rada.gov.ua/laws/show/663-vii.
Застосування деривативів на ринку електроенергії / Н.Л.Іващук, О.В.Іващук, О.Л.Соловей. Жешівський Університет, Національний університет «Львівська політехніка», Інститут прикладних проблем механіки і математики НАН України [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу http://www.rusnauka.com/8_NMIW_2008/Economics/28309.doc.htm.
Праховник А. В. Інтегроване ресурсне планування енергозабезпечення / А. В. Праховник, О.В.Кулик [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: http://esco-ecosys.narod.ru/2006_5/art_09.doc.
Коцар О.В. Застосування АСКОЕ для керування режимами електроспоживання в умовах функціонування ринку двохсторонніх договорів та балансуючого ринку // Праці Інституту електродинаміки Національної академії наук України. Збірник наукових праць. Спеціальний випуск. Видання наукове. – Київ, 2010 р. – С.97 – 102.
Праховник А.В., Розен В.П., Дегтярев В.В. Энергосберегающие режимы электроснабжения горнодобывающих предприятий. - М.: Недра. - 1985. – 232с.
Боровиков В.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компютере // Учеб. пособие – Москва, 2000 – 384с.
Підвищення точності прогнозування навантаження споживачів електричної енергії / П.М.Галабіцький, студент I курсу магістратури; наук.керівник О.В.Коцар, канд.техн.наук, доцент // Матеріали VІ Міжн. наук.-техн. Конф. «Енергетика. Екологія. Людина – 2014», 21-23 травня 2014 року – Київ. – С. 45 – 52.
Кластеризация: метод k-средних [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: http://www.statistica.ru/theory/klasterizatsiya-metod-k-srednikh/.
Черненко П. О., Мартинюк О. В, Заславський А. І. Моделювання і прогнозування електроспоживання та екстремальних значень електричного навантаження енергооб'єднання. – Енергетика та електрифікація. – 2009. − No11. − С. 24–34.
Прогнозирование в STATISTICA [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: http://www.statsoft.ru/solutions/tasks/forecast/.
Чугуева И. Два способа повысить точность прогноза [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: http://www.mbureau.ru/blog/dva-sposoba-povysit-tochnost-prognoza. A pattern recognition model for forecasting [Електронний ресурс] - Режим доступу до ресурсу: http://www.wsdot.wa.gov/research/reports/fullreports/288.2.pdf.
Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление // В 2 т.– М.: Мир, 1974 – 608с.
G.Box, G.Jenkins. Time series analysis. Forecast and Control // В 2 т.– М.: Мир, 1974 – 608с.
Neural Networks STATISTICA [electronic resource] - Mode of access to the resource: http://www.statsoft.ru/tv/screen-video/neural-networks/.
K-means [electronic resource] - Mode of access to the resource: http://znaimo.com.ua/K-means.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).