Прогнозирование потребления электроэнергии. Практика применения

Оригинал статьи: Прогнозирование потребления электроэнергии. Практика применения

Ключевые слова: машинное обучение, электроэнергетика, прогнозирование временных рядов, прогнозирование потребления электроэнергии

Читать онлайн

Современные тенденции развития рынка электроэнергетики в Российской Федерации характеризуются постоянным ростом цен на ресурсы, которые необходимы топливно-энергетическому комплексу для непрерывного производства электроэнергии, удорожанием процесса возведения новых электростанций и энергосетей для транспортировки энергии и повсеместным ростом неплатежеспособности предприятий-потребителей электроэнергии. Реформирование РАО «ЕЭС России» в 2008 году привело всех участников образовавшегося оптового рынка электроэнергии и мощности к необходимости вырабатывать свои уникальные стратегии и инструменты использования энергоресурсов с целью обеспечения баланса между вырабатываемой и потребляемой энергией. В данной статье производится сравнение различных способов прогнозирования потребления электроэнергии с использованием алгоритмов машинного обучения и статистических методов на примере прогноза потреб­ления электроэнергии на собственные нужды ПС 500 кВ «Челябинская» ПАО «ФСК ЕЭС».

Поделиться:

«ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЯ. Передача и распределение» № 4(91), июль-август 2025

Методика определения информативных признаков для противоаварийного управления энергосистемами на основе алгоритмов машинного обучения

Энергоснабжение / Энергоэффективность Цифровая трансформация / Цифровые сети / Цифровая подстанция
Сенюк М.Д. Паздерин А.В. Черных И.В. Классен В.В.
«ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЯ. Передача и распределение»