АДАПТИВНОЕ КРАТКОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОТРЕБЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ АВТОНОМНЫМИ ЭНЕРГОСИСТЕМАМИ МАЛЫХ СЕВЕРНЫХ ПОСЕЛЕНИЙ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ РЕТРОСПЕКТИВНОГО РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА (В ПЕЧАТИ)
Authors: Глазырин Александр Савельевич , Боловин Евгений Владимирович , Архипова Ольга Владимировна , Ковалев Владимир Захарович , Исаев Юсуп Ниязбекович , Хамитов Рустам Нуриманович , Кладиев Сергей Николаевич , Филипас Александр Александрович , Тимошкин Вадим Владимирович , Копырин Владимир Анатольевич 
Published: April 2023

Ссылка для цитирования: Адаптивное краткосрочное прогнозирование потребления электроэнергии автономными энергосистемами малых северных поселений на основе методов ретроспективного регрессионного анализа / А.С. Глазырин, Е.В. Боловин, О.В. Архипова, В.З. Ковалев, Ю.Н. Исаев, Р.Н. Хамитов, С.Н. Кладиев, А.А. Филипас, В.В. Тимошкин, В.А. Копырин // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2023. – Т. 334. – № 4. – С.231-245.
Построение проблемно-ориентированного инструмента прогнозирования электропотребления малых северных поселений, приобретает первостепенное значение для реализации планов развития регионов Арктической зоны и на Крайнего Севера на базе энергоэффективного управления объектами децентрализованного электроснабжения Арктической зоны и районов Крайнего Севера является прогнозирование потребления электрической энергии малыми северными поселениями. Математические модели, описывающие прогнозное поведение регионально обособленных электротехнических комплексов, в свою очередь, имеют вычислительные особенности, делающие малоэффективными попытки применить к ним «стандартные» методы извлечения информации. При этом необходимо учесть, например, что только архитектур нейронных сетей, известно более ста видов, каждая из которых имеет свою индивидуальную структуру и свою оптимальную область применения. Цель: Разработка подхода на основе ретроспективного регрессионного анализа, позволяющего производить адаптивное краткосрочное прогнозирование потребления электроэнергии региональных обособленных электротехнических комплексов (РОЭТК). Методы: Подход получения краткосрочного прогноза потребления электроэнергии региональных обособленных электротехнических комплексов базируется на ретроспективном регрессионном анализе. Прогнозная модель, опирающихся на отклики РОЭТК, представлена в виде линейной регрессии с внутренним набором функций образующих ортогональный и ортонормированный базис. При этом получаемая предварительная информация от объекта – отклики РОЭТК, записывается в виде системы линейных алгебраических уравнений, представленных в матричном виде. Нахождение коэффициентов при базисных функциях проводится с учетом метода наименьших квадратов, а само решение полученных уравнений на основании метода Качмажа. Проверка работоспособности разработанного подхода проводилось с помощью анализа регрессионных остатков прогнозирования. Результаты. С помощью адаптивного краткосрочного прогнозирования потребления электроэнергии автономными энергосистемами малых северных поселений на основе методов ретроспективного регрессионного анализа был получен краткосрочный прогноз на интервал упреждения 30 минут. Выводы. Разработан подход адаптивного краткосрочного прогнозирования потребления электроэнергии автономными энергосистемами малых северных поселений на основе методов регрессионного анализа, позволяющего получать краткосрочный прогноз электропотребления на интервал упреждения 30 минут. Продемонстрировано существенное преимущество разработанного подхода связанного с тем, что при построении процедуры адаптивного краткосрочного прогнозирования энергопотребления на основе ретроспективного регрессионного анализа является рационализация совмещения процессов идентификации коэффициентов при базисных функциях и перестраиваемости математической модели нестационарного дискретного стохастического процесса на каждом шаге. Проведен анализ регрессионных остатков прогнозирования откликов РОЭТК и подтверждена работоспособность разработанного алгоритма прогнозирования электроэнергии, а также адекватность принятых положений при формировании априорной информации при реализации подхода к краткосрочному прогнозированию стохастического процесса на основе ретроспективного регрессионного анализа.