Прогнозирование нагрузок в узлах энергосистемы в экспериментальном программном комплексе

Page 1

Page 2

Прогнозирование нагрузок в узлах
энергосистемы в эксперимен-
тальном программном комплексе

УДК 621.311

Совершенствование

моделей

методик

прогнозирования

узлах

нагрузки

всегда

было

остается

актуальным

как

для

задач

планирования

режимов

при

управлении

электро

энергетическими

системами

(

ЭЭС

так

для

задач

проектирования

Цель

таких

раз

работок

одна

—

повысить

точность

прогнозов

при

возможности

автоматизации

расчетов

статье

рассматривается

авторская

методика

прогнозирования

нагрузок

подстанций

ЭЭС

применительно

практике

проектной

организации

реализованная

эксперимен

тальном

программном

комплексе

Проведенные

расчеты

показали

что

разработанный

экспериментальный

программный

комплекс

позволяет

систематизировать

принципы

подходы

прогнозированию

автоматизировать

расчеты

провести

анализ

альтерна

тив

развития

ЭЭС

Котиков

директор Депар-

тамента развития

энергетических систем

ООО «ИНПЭС»

Самсонова

начальник отдела про-

гнозирования электро-

энергетики и бизнес-

планирования ООО

«ИНПЭС»

Русина

д.т.н., доцент, заведу-

ющая кафедрой ЭС

НГТУ

Филимонов

аспирант кафедры ЭС

НГТУ

Ключевые

слова

прогнозирование,

электро энер гетическая

система, проектиро-

вание, автоматизация

расчетов, расчетная

модель

рогноз потребления электро-

энергии и мощности являет-

ся основой всех прогнозных

и проектных работ в электро-

энергетике. На сегодняшний день ос-

новным документом, в котором раз-

рабатывается прогноз потребления

электроэнергии и мощности по Единой

энергетической системе (ЕЭС) России

и региональным энергосистемам яв-

ляется Схема и программа развития

энергетики ЕЭС России (далее — СиПР

ЕЭС) [1].

Задача прогнозирования нагрузок не

заканчивается определением суммар-

ного уровня нагрузки энергосистемы.

Для проведения расчетов электриче-

ских режимов необходимо детализи-

ровать прогноз максимума нагрузки по

центрам питания для дальнейшего за-

дания в расчетную модель. При этом

отсутствует единая четкая методика по

прогнозированию именно нагрузок под-

станций и какие-либо сертифицирован-

ные программные комплексы по расче-

ту нагрузок подстанций.

Теоретические основы прогнозиро-

вания нагрузок по подстанциям кратко

описаны в Методических рекомендаци-

ях по проектированию развития энерге-

тических систем [2], однако, данная ин-

формация не отражает всех нюансов,

возникающих при выполнении реаль-

ных проектных работ. Отсутствие мето-

дической базы по прогнозированию на-

грузок подстанций приводит к тому, что

каждая проектная организация, а также

другие организации, причастные к про-

цессу, при прогнозировании нагрузок

используют различные подходы, осно-

вываясь на собственном опыте [3].

На основе анализа имеющихся раз-

работок [4] были сформулированы

основные положения, взятые в даль-

нейшем за основу для формирования

методики.

1. Составление прогнозов должно учи-

тывать иерархию во времени от года

до нескольких лет.

2. Особенности

производственного

процесса в энергетике требуют со-

ставления прогнозов с учетом про-

странственной иерархии от ЕЭС до

региональных систем, их отдельных

зон и предприятий.

3. Основываясь на принципах систем-

ного анализа, методика должна

содержать в себе как прогноз для

системы в целом, так и его декомпо-

зицию для отдельных частей.

4. В зависимости от поставленной за-

дачи, набор прогнозных параметров

может меняться, образуя комплекс

моделей прогнозирования.

5. При долгосрочном прогнозировании

необходимо оценивать риски от не-

определенности внешних и внутрен-

них системных факторов.

6. Составление моделей прогнозиро-

вания, основанных на ретроспектив-

ной информации, должны учитывать

поправки на известные условия в бу-

дущем.

Несмотря на очевидность пере-

численных положений, зачастую при

прогнозировании они не учитываются.

ЭНЕРГОСНАБЖЕНИЕ

Page 3

Бл

ок I

Обрабо

тк

а и анализ

отче

тных данных

Бл

ок II

Обрабо

тк

а и анализ дан-

ных на перспек

тив

Блок III

Формирование

перспективных

нагрузок ПС.

Сопоставле-

ние суммы

с ожидаемой

ноагрузкой ЭС,

корректировка

в случае

отклонения

Формирование

перечня ПС,

обработка

результатов КЗ

и занесение

их в форму

Формирование

прогноза

потребления

мощности

Расчет режимов работы электрических

станций на прогнозный период

Прогноз собственных нужд

электрических станций

Оценка потерь в электрических сетях рассматриваемого класса

напряжения

Анализ результатов

КЗ на предмет

«аномальных вы-

бросов» нагрузки,

приведение

суммарной

нагрузки ЭС по

результатам КЗ

к максимальной

нагрузке ЭС

в отчетном году

Анализ прироста

распределенной

нагрузки, опреде-

ление коэффици-

ента прироста

Прогноз измене-

ния потребления

мощности суще-

ствующих крупных

потребителей,

прогноз ввода пер-

спективных круп-

ных потребителей

с привязкой к ПС

Анализ и принятие

на перспективу:

– коэффициентов

соотношения

активной и ре ак-

тивной мощ-

ности;

– коэффициентов

суточного и годо-

вого снижения

нагрузки

Выбор для

каждого

перспективного

потребителя

коэффициентов

совмещения,

коэффициентов

суточного

и годового

снижения нагрузки

Результаты

– отчетные нагрузки

ПС для формирова-

ния перспективы;

– коэффициенты,

характеризующие

нагрузки ПС в су-

точном и годовом

разрезах, соотноше-

ния активной и реак-

тивной мощности

Результаты

– прогноз нагрузки

крупных существу-

ющих и перспектив-

ных потребителей

с привязкой к цен-

трам питания;

– прогноз роста

распределенной

нагрузки;

– перечень планируе-

мых к строительству

центров питания

Время

T(0)

Рис

. 1.

Обобщенный

алгоритм

прогнозирования

нагрузок

подстанций

Объективными причинами этого является недоста-

ток информации, недостаточно продуманные моде-

ли и методы прогнозирования, недостатки методи-

ческих схем.

На рисунке 1 схематично представлен процесс

формирования перспективных нагрузок по под-

станциям, разработанный с учетом имеющейся ме-

тодической литературы, а также опыта выполнения

проектных работ, в том числе схем и программ раз-

вития электроэнергетики регионов.

Нагрузка подстанции по результатам контроль-

ных измерений для каждого часа суток оценивается

по потреблению активной и реактивной мощности:

(в МВт) +

(в МВАр).

Для подстанций рассчитывается коэффициент

соотношения активной и реактивной мощности для

каждого анализируемого часа, а также коэффици-

енты суточного и годового снижения:



min

max

год

то

ма

где



— коэффициент соотношения активной и ре-

активной мощности;

min

— коэффициент суточного

снижения нагрузки;

min

— минимальная нагрузка

ПС за анализируемые сутки;

max

— максимальная

нагрузка ПС за анализируемые сутки;

год

— коэф-

фициент годового снижения нагрузки;

то

— макси-

мальная нагрузка ПС в летний период;

ма

— мак-

симальная нагрузка ПС в зимний период.

Прогноз изменения существующей нагрузки ПС

рассчитывается следующим образом:

ма

(персп. сущ.) =

ма

(отчет) ·

роста

где

ма

(персп. сущ.) — прогноз нагрузки существу-

ющих потребителей ПС на рассматриваемый год

в режиме зимнего максимума;

ма

(отчет) — от-

четная нагрузка существующих потребителей ПС,

используемая для дальнейшего прогнозирования;

роста

— коэффициент роста существующей нагруз-

ки за период от рассматриваемого отчетного года

до рассматриваемого прогнозного года.

Зимняя максимальная нагрузка новых потреби-

телей для рассматриваемого прогнозного года рас-

считывается по формуле:

ма

(новых потр.) =



= 1

(

совм

одн

где

ма

(новых потр.) — зимняя максимальная на-

грузка новых потребителей для рассматриваемого

прогнозного года;

— заявленный прирост нагруз-

ки

-го потребителя;

совм

— коэффициент совме-

щения максимума нагрузки для

-го потребителя;

одн

— коэффициент одновременности для

-го по-

требителя.

№

1 (52) 2019

Page 4

Суммарная нагрузка ПС в режиме зимнего мак-

симума на рассматриваемый прогнозный год рас-

считывается по формуле:

ма

(прогн.) =

ма

(персп. сущ.) +

ма

(новых потр.).

Нагрузки для прочих расчетных режимов опре-

деляются путем умножения нагрузки в режиме

зимнего максимума, рассчитанной для соответ-

ствующего года прогнозного периода, на харак-

терные режимные коэффициенты. Такой расчет

проводится отдельно для существующей нагрузки

ПС и нагрузки новых потребителей.

ПРОБЛЕМЫ

ВОЗНИКАЮЩИЕ

ПРИ

ФОРМИРОВАНИИ

ПЕРСПЕКТИВНЫХ

НАГРУЗОК

ПОДСТАНЦИЙ

части

обработки

анализа

отчетных

данных

• Разрозненная, противоречащая информация

по результатам контрольных измерений (кон-

трольные замеры аналогичных участков схем,

предоставленные разными эксплуатирующими

и управляющими организациями, часто отлича-

ются, нагрузка на шинах среднего напряжения

подстанции может не соответствовать сумме

нагрузок на подстанции, запитанные с этих

шин).

• День максимума нагрузки энергосистемы, как

правило, не совпадает с днем контрольного

замера, соответственно, возникает необходи-

мость приведения нагрузок подстанций по кон-

трольному замеру к уровню, при котором сумма

нагрузок всех подстанций сложится в максимум

энергосистемы за отчетный год. Ни в одном

официальном источнике не содержатся реко-

мендации по осуществлению данного пересче-

та. Равномерное увеличение нагрузки на всех

ПС может привести к некорректным результа-

там, ввиду различного характера присоединен-

ной нагрузки. На сегодняшний день этот вопрос

решается экспертным путем, соответственно,

корректность результатов напрямую зависит от

опыта специалиста и полноты и качества имею-

щейся информации.

• Информация о распределении нагрузки энер-

госистемы по подстанциям имеется только на

дни контрольного заме-

ра — зимний рабочий

день и летний рабочий

день. При этом одним

из характерных расчет-

ных режимов является

режим летнего минимума

выходного дня. Суммар-

ная нагрузка энергоси-

стемы в режиме летнего

минимума выходного дня

может быть значительно

ниже нагрузки системы

в летний минимум дня

контрольного замера.

части

обработки

анализа

данных

на

пер

спективу

• Отсутствуют какие-либо официальные рекомен-

дации на предмет того, нагрузку каких потребите-

лей учитывать в проектных работах — на стадии

подачи заявки или уже заключивших договор на

технологическое присоединение (каждая согла-

сующая организация имеет свое видение этого

вопроса).

• Сбор информации о перспективных потребите-

лях от разных собственников отнимает много

времени, зачастую информация предоставляет-

ся с недостаточной степенью детализации. Для

формирования корректных прогнозов необходи-

мо проводить глубокий анализ каждой заявки на

актуальность, сроки ввода, участие заявленной

нагрузки в максимуме нагрузки энергосистемы.

• Отсутствуют разработанные и утвержденные

рекомендации по определению коэффициентов

совмещения (одновременности), коэффициен-

тов суточного и годового снижения нагрузки для

новых потребителей. Требуется глубокая про-

работка вопроса определения коэффициентов

совмещения с детализацией по отраслям и реги-

онам, подробные разъяснения по их применению.

части

формирования

перспективных

на

грузок

подстанций

Сумма рассчитанных перспективных нагрузок

подстанций, потерь в сетях и собственных нужд элек-

тростанций должна соответствовать прогнозной на-

грузке энергосистемы из актуальной редакции СиПР

ЕЭС. В условиях отсутствия формализованной от-

крытой и понятной методики прогнозирования, про-

гноз из СиПР ЕЭС является своеобразным «черным

ящиком» для проектных организаций, выполняющих

СиПР региональных энергосистем и другие работы.

Известна сумма потребления электроэнергии и мощ-

ности по региональным энергосистемам, но каким

образом она получена, нагрузка каких новых потре-

бителей учтена, не известно.

Как показывает опыт выполнения СиПР регио-

нальных энергосистем, заявленная мощность новых

потребителей, заключивших договоры технического

присоединения (ТП), может значительно превышать

прогнозируемый прирост нагрузки, что проиллюстри-

ровано на рисунке 2.

1900

1400

900

400

–100

МВт

1900

582

280

258

113

–29

–58

ЭС

Красноярского

края

ЭС

Кемеровской

области

Сумма по ДТП

Прирост СиПР к 2022 гогду

ЭС

Мурманской

области

ЭС

Архангельской

области

ЭС

Республики

Тыва

Рис

. 2.

Сравнение

прироста

нагрузки

ЭС

по

договорам

на

технологическое

присоединение

по

прогнозу

СиПР

ЕЭС

ЭНЕРГОСНАБЖЕНИЕ

Page 5

Возникает задача, не имеющая верного ре-

шения: сократить состав новых потребителей,

перспективная нагрузка которых подтверждена

договорами ТП, либо применить ничем не обо-

снованные крайне низкие коэффициенты совме-

щения. Эта проблема возникает при выполнении

каждой работы, решения принимаются на базе

экспертного мнения специалиста и в условиях

отсутствия методической базы и каких-либо офи-

циальных разъяснений могут быть с легкостью

оспорены согласующей организацией. Необходи-

мо отметить, что расчет нагрузок является самым

первым этапом при выполнении работы, соответ-

ственно, изменение нагрузок ПС на этапе согла-

сования проекта приводит к необходимости по-

вторного проведения всех расчетов, увеличению

трудозатрат проектной организации, а также срока

выполнения и согласования проекта и, как след-

ствие, ввода объекта в эксплуатацию.

При разработке методики прогнозирования

электропотребления принципиальными вопроса-

ми являются:

• Можно ли процессы прошлого брать за основу

моделирования?

• Как использовать модели прошлого для про-

гнозирования для различного времени упреж-

дения и с различной дискретизацией процесса?

• Как сочетать научные и практические методы

прогнозирования?

Большой опыт прогнозирования электропотре-

бления позволяет сказать, что имеются три воз-

можности разработки моделей прогнозирования

на основе прошлого периода. Первая — использо-

вание статистической информации за предшеству-

ющий период наблюдения, применяя временные

ряды, регрессионный анализ, экспертный анализ

[5]. Но на практике часто этот аппарат используют

недостаточно корректно и при этом наблюдается

низкая оправдываемость прогнозов. Вторая — ис-

пользование методов экспертного анализа и раз-

работка специальных методик прогнозирования,

например, задание вида связей с макроэкономи-

ческими показателями, метеофакторами. Приме-

ром являются связи между электропотреблением

и ВНП (внутренним национальным продуктом),

с производительностью труда, с длительностью

рабочей недели, с занятостью населения, с удель-

ным расходом электроэнергии на душу населения

и др. [6] Третья — использование эвристических

методов (приемов) из практики или интуитивных

методов [7]. Чаще всего все эти возможности ис-

пользуются в совокупности, и для этого требуется

специальная методическая схема расчетов.

Поскольку планирование и прогнозирование —

это непрерывный процесс, то при моделировании

необходимо применять компьютерные техноло-

гии и иметь соответствующую информационную

базу, программы и интерфейсы, обеспечиваю-

щие интер активный режим пользователя. Сейчас

проблема применения компьютерных технологий

чрезвычайно актуальна. Если их не развивать и не

создавать специальные инструментарии расче-

тов, то остаются только интуитивные методы про-

гнозирования.

АВТОМАТИЗАЦИЯ

РАСЧЕТА

НАГРУЗОК

ПОДСТАНЦИЙ

При формировании нагрузок подстанций необхо-

димо обрабатывать огромные массивы информа-

ции, производить множество однообразных рас-

четов на основе этой информации. Так, расчетная

модель электрической сети 35 кВ и выше энерго-

системы не редко включает в себя более 1000 на-

грузочных узлов, каждому из которых необходимо

задать значение активной и реактивной мощности,

как правило, для четырех характерных режимов по

годам перспективного периода. Для увеличения

производительности труда и качества выполня-

емых расчетов в ООО «ИНПЭС» разработан и на

протяжении нескольких лет успешно применяется

программный комплекс (далее ПК) с элементами

баз данных по расчету нагрузок энергосистем с де-

тализацией по подстанциям.

На базе разработанного ПК решаются следую-

щие задачи:

1. Формируется база данных существующих под-

станций 35 кВ и выше, результатов контроль-

ных измерений активной и реактивной нагрузки

в удобной единообразной форме. Организован

блок анализа результатов замеров — выделя-

ются аномальные выбросы нагрузки, не типич-

ные значения коэффициентов, характеризую-

щих нагрузку (рисунок 3).

2. Формируется база данных новых потребителей

и планируемых к сооружению центров питания

Рис

. 3.

Вид

окна

формирования

базы

данных

существую

щих

подстанций

№

1 (52) 2019

Page 6

с приложением технических условий на техно-

логическое присоединение (рисунок 4).

3. Автоматизирован процесс непосредствен-

но расчета перспективных нагрузок подстан-

ций — как консолидация данных об отчетных

и перспективных нагрузках (рисунок 5). Органи-

зована проверка полученных результатов рас-

чета на предмет резких скачков нагрузки, не-

типичных значений режимных коэффициентов.

Автоматически подводятся итоги по энергоси-

стеме, энергоузлам. Автоматизирован расчет

максимальной загрузки подстанций, проверя-

ется загрузка трансформаторов подстанций

Рис

. 4.

Вид

окна

формирования

базы

данных

новых

потре

бителей

Рис

. 5.

Вид

окна

расчета

перспективных

нагрузок

под

станций

УПРАВЛЕНИЕ

СЕТЯМИ

в послеаварийном режиме отключения одного

трансформатора.

4. Автоматизирован процесс переноса нагрузок

подстанций в программный комплекс RastrWin.

ВЫВОДЫ

1. Можно выделить три основных направления

улучшения качества прогнозирования развития

отрасли электроэнергетика — это разработка

актуальной методической базы, создание еди-

ного информационного пространства и автома-

тизация в тех областях, где это возможно.

2. Необходимо расширить описание прогноза мак-

симума нагрузки и электропотребления в СиПР

ЕЭС, выделить полезное потребление (с дета-

лизацией на нагрузку существующих потреби-

телей и вновь вводимую нагрузку), собственные

нужды электростанций, потери в сетях. Расши-

рить описание перспективных потребителей,

учтенных в прогнозе.

3. Необходимо разработать четкую актуальную

подробную методику прогнозирования нагрузок

энергосистем с детализацией по подстанциям.

В методике должны быть освещены подходы

к формированию режима максимальных и ми-

нимальных нагрузок энергосистемы на базе

результатов контрольных измерений, подходы

к формированию состава перспективных потре-

бителей, типовые суточные и годовые графики

нагрузки различных групп потребителей, вопро-

сы применения коэффициентов совмещения.

4. Для обеспечения координации проектных ра-

бот по объектам ЕЭС России необходимо соз-

дание единого информационного простран-

ства в форме доступных и актуальных баз

данных:

– формирование единой базы данных по

результатам контрольных измерений, упоря-

дочение информации от всех собственников

электросетевых и генерирующих объектов;

– создание единой, постоянно обновляемой

базы заявок на технологическое присоеди-

нение и инвестиционных проектов. Возможно

выделение проектных организаций по ОЭС,

которые будут курировать сбор, анализ

и постоянную актуализацию информации по

перспективным потребителям региональных

энергосистем, входящих в ОЭС.

5. Опыт использования разработанного про-

граммного комплекса по расчету нагрузок под-

станций показал, что путем упорядочивания

информации и автоматизации ряда процессов

можно сократить время на выполнение рас-

четов, уменьшить количество механических

ошибок и повысить качество выдаваемых ре-

зультатов. Однако, полностью автоматизиро-

вать процесс прогнозирования невозможно,

при выполнении ряда задач качество исходной

информации, а также опыт и квалификация

конкретного специалиста являются определя-

ющими.

Page 7

ЛИТЕРАТУРА

1. Постановление Правительства РФ

от 17 октября 2009 г. № 823 «О схе-

мах и программах перспективного

развития электроэнергетики».

2. Методические рекомендации по

проектированию развития энер-

гетических систем. Утверждены

приказом Минэнерго России от

30 июня 2003 г. № 281.

3. Филиппова Т.А., Русина А.Г., Оста-

нин А.Ю. Особенности расчетов

режимов электрических сетей

при перспективном развитии объ-

единенной энергосистемы // Элек-

трические станции, 2009, № 10.

С. 28–33.

4. Rusina A.G., Sidorkin Y.M., Kalinin

A.E. Application of rank models for

structural forecasting / 11th Interna-

tional forum on strategic technology

(IFOST 2016): proc., Novosibirsk,

1–3 June 2016. Novosibirsk : NSTU,

2016, Pt. 2, pp. 271–275.

5. Котиков Е.С., Самсонова Е.С. Во-

просы прогнозирования нагрузок

энергосистем с детализацией по

подстанциям при проектировании

на среднесрочную и долгосроч-

ную перспективу // Энергоэксперт,

2017, № 2. С. 48–53.

6. Kryukov D., Agafonova M., Arestova

A. Comparison of regression and

neural network approaches to fore-

cast daily power consumption / 11th

International forum on strategic tech-

nology (IFOST 2016): proc., Novosi-

birsk, 1–3 June 2016. Novosibirsk :

NSTU, 2016, Pt. 2, pp. 247–250.

7. Матренин П.В., Манусов В.З.

Адаптивный алгоритм роя частиц

в задачах оперативного планиро-

вания // Вестник компьютерных

и информационных технологий,

2016, № 4(142). С. 11–15.

8. Манусов В.З., Бойко К.Н. Приме-

нение теории вейвлетов для ана-

лиза данных при решении задачи

прогнозирования электрической

нагрузки // Научные проблемы

транспорта Сибири и Дальнего

Востока, 2015, № 4. С. 212–215.

9. Melodi A.O., Adeniyi S.T., Oluwaniyi

R.H. Long term load forecasting for

Nigeria's electric power grid using

ann and fuzzy logic models / 2017

IEEE 3rd International Conference

on Electro-Technology for National

Development (NIGERCON–2017),

pp. 962–968.

10. Swasti R. Khuntia, José L. Rueda,

Mart A. M. M. van der Meijden Fore-

casting the load of electrical power

systems in mid- and long-term ho-

rizons: a review // IET Generation,

Transmission & Distribution, 2016,

pp. 3971–3977.

11. Bike Xue, Jian Geng, Yaxian Zheng,

Jun Li. Application of genetic algo-

rithm to middle-long term optimal

combination power load forecast /

IEEE International Conference of

IEEE Region 10 (TENCON 2013),

2013, pp. 1–4.

12. Морозова Н.С. Методы и модели

прогнозирования электропотре-

бления и электрических нагрузок

энергосистем. Омск: ФГБОУ ВПО

«Омский государственный техни-

ческий университет», 2015. 112 с.

13. Wang Deji, Lian Jie, Xie Junming.

Research on intelligent forecasting

method of medium and long-term

electricity load / Proceedings of the

31st Chinese Control Conference,

2012, pp. 3928–3931.

14. Alahmad M., Nader W. Ann based

load identiﬁ cation and forecasting

system ﬁ r the built environment.

Combinatorics & Power Consump-

tion. Architectural Engineering. Uni-

versity of Nebraska-Lincoln, Omaha,

2011. P. 54.

REFERENCES

1. RF Government decree No. 823

dated October 17, 2009 "On the

schemes and programs for the future

development of electric power indus-

try". Moscow, 2009. (in Russian)

2. Methodological instructions for de-

signing energy systems develop-

ment. Moscow, Ministry of Fuel and

Energy of the Russian Federation

Publ., 2003. (in Russian)

3. Filippova T.A., Rusina A.G., Ostanin

A.Yu. Features of electrical networks

modes calculation in the future de-

velopment of uniﬁ ed power system.

Elektricheskie stantsii

[Power Plants],

2009, no.10, pp. 28-33. (In Russian)

4. Rusina A.G., Sidorkin Y.M., Kalinin

A.E. Application of rank models for

structural forecasting / 11th Interna-

tional forum on strategic technology

(IFOST 2016): proc., Novosibirsk,

1–3 June 2016. Novosibirsk : NSTU,

2016, Pt. 2, pp. 271–275.

5. Kotikov E.S., Samsonova E.S. Issues

of power systems loads forecasting

with substations detailing when de-

signing for the medium and long term

perspective.

EnergoEkspert

[Energy

expert], 2017, no. 2, pp. 48–53. (in

Russian)

6. Kryukov D., Agafonova M., Are-

stova A. Comparison of regression

and neural network approaches to

forecast daily power consumption /

11th International forum on strate-

gic technology (IFOST 2016): proc.,

Novosibirsk, 1–3 June 2016. Novo-

sibirsk: NSTU, 2016, Pt. 2, pp. 247–

250.

7. Matrenin P.V., Manusov V.Z. Adap-

tive particle swarm algorithm in op-

erational planning tasks.

Vestnik

kompyuternykh i informatsionnykh
tekhnologiy

[Bulletin of Computer

and Information Technologies], 2016,

no. 4 (142), pp. 11–15. (in Russian)

8. Manusov V.Z., Boyko K.N. Application

of wavelets theory for data analysis

when solving electric load forecast-

ing problem.

Nauchnyye problemy

transporta Sibiri i Dalnego Vostoka

[Scientiﬁ c Transport Problems in Si-

beria and the Far East], 2015, no. 4,

pp. 212–215. (in Russian)

9. Melodi A.O., Adeniyi S.T., Oluwaniyi

R.H. Long term load forecasting for

Nigeria's electric power grid using

ann and fuzzy logic models / 2017

IEEE 3rd International Conference

on Electro-Technology for National

Development (NIGERCON–2017),

pp. 962–968.

10. Swasti R. Khuntia, José L. Rueda,

Mart A. M. M. van der Meijden Fore-

casting the load of electrical power

systems in mid- and long-term ho-

rizons: a review // IET Generation,

Transmission & Distribution, 2016,

pp. 3971–3977.

11. Bike Xue, Jian Geng, Yaxian Zheng,

Jun Li. Application of genetic algo-

rithm to middle-long term optimal

combination power load forecast /

IEEE International Conference of

IEEE Region 10 (TENCON 2013),

2013, pp. 1–4.

12. Morozova N.S.

Metody i modeli prog-

nozirovaniya elektropotrebleniya i
elektricheskikh nagruzok energo-
sistem

[Methods and models for pre-

dicting power consumption and elec-

trical loads in power systems]. Omsk,

OmSTU Publ., 2015. 112 p.

13. Wang Deji, Lian Jie, Xie Junming.

Research on intelligent forecasting

method of medium and long-term

electricity load / Proceedings of the

31st Chinese Control Conference,

2012, pp. 3928–3931.

14. Alahmad M., Nader W. Ann based

load identiﬁ cation and forecast-

ing system ﬁ r the built environment.

Combinatorics & Power Consump-

tion. Architectural Engineering. Uni-

versity of Nebraska-Lincoln, Omaha,

2011. P. 54.

№

1 (52) 2019

Оригинал статьи: Прогнозирование нагрузок в узлах энергосистемы в экспериментальном программном комплексе

Ключевые слова: прогнозирование, электроэнергетическая система, проектирование, автоматизация расчетов, расчетная модель

Читать онлайн

Совершенствование моделей и методик прогнозирования в узлах нагрузки всегда было и остается актуальным как для задач планирования режимов при управлении электроэнергетическими системами (ЭЭС), так и для задач проектирования. Цель у таких разработок одна — повысить точность прогнозов при возможности автоматизации расчетов. В статье рассматривается авторская методика прогнозирования нагрузок подстанций ЭЭС применительно к практике проектной организации, реализованная в экспериментальном программном комплексе. Проведенные расчеты показали, что разработанный экспериментальный программный комплекс позволяет систематизировать принципы и подходы к прогнозированию, автоматизировать расчеты и провести анализ альтернатив развития ЭЭС.