МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОБЪЕМОВ ПОТРЕБЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ

Аннотация: Статья посвящена методам прогнозирования объемов потребления электроэнергии. Выявлены основные недостатки и преимущества исследуемых методов.

Ключевые слова: регрессионный анализ, прогнозирование объемов электроэнергии, метод главных компонент, ОРЭМ.

Оптовые закупки электроэнергии на сегодняшний день осуществляются на Оптовом рынке электрической энергии и мощности (ОРЭМ), который работает в рамках «Единой энергетической системы России» с участием крупных производителей и покупателей электрической энергии и мощности. При закупках электроэнергии важно правильно рассчитывать объемы потребления, так как это обусловлено особенность электроэнергии, как товара, где необходимо совпадение во времени процессов производства и потребления электроэнергии, а также равенство объема выработанной и потреблённой электроэнергии в каждый момент времени.

Поэтому при подаче заявок на потребление электроэнергии энергосбытовые компании сталкиваются с рядом проблем:  в случае отклонения фактически потребленной электроэнергии от заявленной, энергосбытовое предприятие вынуждено докупать или продавать излишне закупленные объемы электроэнергии по невыгодной для предприятия цене;  при отклонении более 10% на энергосбытовое предприятие могут быть наложены меры оперативного воздействия.

В итоге все затраты отразятся в цене для потребителя, то есть создаются риски смены сбытовых компаний розничными потребителями.

Решение данной проблемы ставит задачу с минимальной погрешностью прогнозировать объемы потребления электроэнергии с целью уменьшения финансовых затрат предприятий. Точность прогнозирования напрямую зависит от методик расчета, поэтому в статье приводиться основные методы прогноза объемов потребления электроэнергии.

Большая часть существующих методов прогнозирования в электроэнергетике есть сочетание различных статистических методов.

При рассмотрении методов прогнозирования на крупных предприятиях России, работающих в отрасли электроэнергетики, было выявлено, что все методы можно разбить на пять групп, в зависимости от общих принципов действия: <P Lang="x-none" MCID="3">  прогнозная экстраполяция; <P Lang="x-none" MCID="4">  регрессионный анализ (прогнозирование с использованием искусственных нейронных сетей); <P Lang="x-none" MCID="5">  адаптивные методы прогнозирования; <P Lang="x-none" MCID="6">  прогнозирование с использованием гибридных систем; <P Lang="x-none" MCID="7">  техноценоз.

Для прогноза необходимо учитывать множество факторов. Чем больше факторов используется в модели, тем выше точность прогноза. Любая модель использует в качестве основных факторов температуру воздуха окружающей среды, атмосферное давление, продолжительность светового дня, день недели, сезонность и информацию о потреблении электроэнергии прошлых периодов.

Наиболее часто используемым методом прогнозирования является метод регрессионного анализа. Регрессионный анализ – статистический метод исследования влияния одной или нескольких независимых переменных Х1, Х2,…,Хp на зависимую переменную Y.  В методах регрессионного анализа различают линейную и множественную регрессию. На практике линия регрессии чаще всего ищется в виде линейной функции  (линейная регрессия), наилучшим образом приближающей искомую кривую. Делается это с помощью метода наименьших квадратов, когда минимизируется сумма квадратов отклонений реально наблюдаемых Y от их оценок Y1 (имеются в виду оценки с помощью прямой линии, претендующей на то, чтобы представлять искомую регрессионную зависимость).

Точность метода регрессионного анализа зависит от количества факторов участвующих в расчете, чем их больше, тем точнее прогноз. К основным недостаткам данного метода относят неточность в случае небольшого объема данных и трудности в оценке ошибки расчетного значения параметра оптимизации.

Сущность метода анализа главных компонент (Singular Spectrum Analysis) состоит в преобразовании одномерного ряда в многомерный с помощью однопараметрической сдвиговой процедуры, а также исследования полученных многомерных траекторий с помощью сингулярного разложения. В результате временной ряд можно рассматривать как совокупность простых компонентов: трендов, сезонных колебательных составляющих, а также наличия «шумовых» компонентов.

Данный метод не очень популярен в России при составлении прогнозов объемов потребления электроэнергии. Метод совмещает в себе достоинства многих других методов, в том числе и регрессионного анализа.