Прогнозирование суточных графиков активной мощности мегаполиса с учетом прогнозных данных естественной освещенности

Авторы

  • Светлана Александровна Вялкова инжиниринговый центр «Сквозные производственные технологии»
  • Иван Иванович Надтока Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова

DOI:

https://doi.org/10.17213/0136-3360-2020-5-67-71

Ключевые слова:

активная мощность, температура воздуха, естественная освещенность, облачность, осадки, сингулярный спектральный анализ, прогнозная математическая модель, прогноз освещенности, нейронная сеть

Аннотация

Изложены результаты анализа почасовых и средних за сутки значений суточных графиков активной мощности, температуры воздуха, естественной освещенности, облачности и осадков г. Москвы. При помощи метода одномерного сингулярного спектрального анализа получены зависимости активной мощности от температуры воздуха, облачности, осадков, а также освещенности. Предложена математическая модель на основе одномерного сингулярного спектрального анализа временных рядов естественной освещенности, облачности и осадков для повышения точности прогнозирования суточного графика активной мощности. Представлены результаты разложения активной мощности и температуры воздуха, естественной освещенности, облачности и осадков, выполненных по исходным данным за 2019 г. Выполнены прогнозы суточных графиков активной мощности в течение февраля 2019 г. с использованием прогнозных данных естественной освещенности, полученных с помощью прогнозной модели, основанной на нейронной сети. Для реализации математических моделей анализа и прогнозирования временных рядов использован разработанный алгоритм в программном обеспечении R-Studio на языке R. Предложенный вариант гибридной модели прогнозирования с использованием многомерного сингулярного спектрального разложения позволяет найти зависимость между выделенными гармоническими составляющими электропотребления и метеофакторами. При анализе и преобразованиях временных рядов метеофакторов использовались данные метеорологического программно-аппаратного комплекса ПАК «Метео».

Биографии авторов

Светлана Александровна Вялкова, инжиниринговый центр «Сквозные производственные технологии»

ведущий инженер инжинирингового центра «Сквозные производственные технологии».

Иван Иванович Надтока, Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова

д-р техн. наук, профессор Южно-Российского государственного политехнического университета (НПИ) имени М.И. Платова.

Библиографические ссылки

Надтока И.И., Губский С.О. Анализ зависимостей электропотребления от температуры воздуха и освещенности в операционной зоне Ростовского РДУ / Изв. вузов. Электромеханика. 2009. Спец. вып. С. 105 - 107.

Надтока И.И., Вялкова С.А., Корнюкова О.А. Сравнительный анализ методов одномерного и многомерного спектрального анализа при очистке от шумовой составляющей временного ряда электропотребления 2012-2013 годов // Электроэнергетика глазами молодежи: научные труды IV Междунар. науч.-техн. конф. Новочеркасск: ЮРГТУ, 2013. С. 194 - 197.

Губский С.О. Учет освещенности при краткосрочном прогнозировании электропотребления для региональных диспетчерских управлений: автореферат, дис. … канд. техн. наук. Новочеркасск, 2012. 23 с.

Влияние колебаний метеорологических факторов на энергопотребление энергообъединений / Б.И. Макоклюев, В.С. Павликов, А.И. Владимиров, Г.И. Фефелова // Энергетик. 2003. № 6. С. 14 - 19.

Голяндина Н.Э. Варианты метода «Гусеница» - SSA для анализа многомерных временных рядов: учеб. пособие. СПб., 2004. 30 с.

Щелкалин В.Н. Гибридные модели и методы прогнозирования временных рядов на основе методов ""Гусеница""-SSA и Бокса-Дженкинса // Восточно-Евро-пейский журнал передовых технологий. 2014. № 5(4). С. 43 - 62.

Maurizio Sanarico. Singular Spectrum Analysis with Rssa. Электронный ресурс: http://www.milanor.net/ blog/wp-content/uploads/2014/07/SingularSpectrum AnalysisWithRssa.pdf

Электронный учебник StatSoft. Электронный ресурс:http://statsoft.ru/home/textbook/modules/stbasic.html.

Шумилова Г.П., Готтман Н.Э., Старце-ва Т.Б. Прогнозирование электрических нагрузок при оперативном управлении электроэнергетическими системами на основе нейросетевых структур. Екатеринбург: УрОРАН. 2008. 89 с.

Опубликован

15.10.2020

Как цитировать

(1)
Вялкова, С. А.; Надтока, И. И. Прогнозирование суточных графиков активной мощности мегаполиса с учетом прогнозных данных естественной освещенности. electromeh 2020, 63, 67-71.

Выпуск

Раздел

Статьи