По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 004.032.26

Использование нейросетевого алгоритма для решения задачи краткосрочного прогнозирования электрической нагрузки

Манусов В.З. д-р техн. наук, профессор, Новосибирский государственный технический университет, 630073, г. Новосибирск, пр-т К. Маркса, 20, II-332a
Родыгина С.В. канд. техн. наук, старший преподаватель, Новосибирский государственный технический университет, 630073, г. Новосибирск, пр-т К. Маркса, 20, II-332a
Жданович А.А. канд. техн. наук, старший преподаватель, кафедра систем электроснабжения предприятий, Новосибирский государственный технический университет, 630073, г. Новосибирск, пр-т К. Маркса, 20, II-332a, e-mail: sesp@power.nstu.ru

Показано, что применение интеллектуальных информационных технологий для краткосрочного прогнозирования электрической нагрузки может обеспечивать эффективное планирование работы электроэнергетической системы. Решение задачи краткосрочного прогнозирования электрической нагрузки предприятий с применением класса интеллектуальных информационных технологий в виде нейросетевых алгоритмов предлагается для использования в городских электрических сетях, проектных и исследовательских организациях. Применение многослойного персептрона и логистической функции активации для краткосрочного прогнозирования электрической нагрузки показало наименьшую ошибку прогноза, которая составила 1,89 %.

Литература:

1. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. – М.: Горячая линия-Телеком. – 2001. – 382 с.

2. Манусов В.З., Хохлова С.В. Сравнительный анализ двух моделей прогнозирования электрической нагрузки промышленных предприятий, построенных на основе регрессионного анализа и искусственных нейронных сетей // Научный вестник НГТУ. – Новосибирск: НГТУ, 2008. – № 1. – С. 147–158.

3. Хохлова С.В., Манусов В.З. Сравнительный анализ методов прогнозирования электрической нагрузки промышленных предприятий // Электроэнергия: от получения и распределения до эффективного использования: материалы Всерос. науч.-техн. конф., г. Томск, 12–14 мая 2008 г. – Томск: ТПУ, 2008. – С. 23–25.

Определение ожидаемых электрических нагрузок промышленных предприятий является одной из основных частей любого проекта электроснабжения. Именно электрические нагрузки определяют необходимые технические характеристики элементов электрических сетей: сечения и марки проводников и токопроводов, мощности и типы трансформаторов. Преувеличение ожидаемых нагрузок приводит к перерасходу проводов и кабелей и неоправданному омертвлению средств, вложенных в избыточную стоимость и мощность трансформаторов, преуменьшение – к излишним потерям в сетях, перегреву проводников и трансформаторов, повышенному тепловому износу и сокращению нормального срока их службы.

В обоих случаях приведенные затраты, которые являются критерием экономичности принимаемых проектных решений, а также себестоимости передачи электроэнергии, возрастают. Точное определение электрических нагрузок обеспечивает правильный выбор и экономичную работу средств компенсации реактивной мощности и устройств регулирования напряжения, релейной защиты и автоматики.

Анализ электрических нагрузок показывает наличие в них в той или иной степени циклической составляющей. Цикличность характерна не только для небольших потребителей, например цехов заводов, но и для электрических систем в целом. Существование цикличности объясняется сильной зависимостью от суточной цикличности ритма жизни населения и работы предприятий, а также от метеорологических и климатических условий. Последняя зависимость в ряде случаев играет большую роль в формировании случайных отклонений от периодического графика. Поэтому прогнозирование ведется, например, на основе величины среднесуточной температуры воздуха и т. п. На величину электропотребления оказывает также влияние изменение освещенности как в течение суток, так и в зависимости от сезона. Увеличение доли транспортных и коммунальных потребителей также вызывает появление циклических составляющих с периодом, определяемым демографическими и социологическими факторами.

Нагрузка представляет собой случайный процесс, а наличие циклических составляющих и трендов математического ожидания переводит нагрузку в класс нестационарных неэргодических случайных процессов при рассмотрении их на достаточно длительном интервале времени. Свойства стационарности в эргодичности используются при анализе случайных процессов для упрощения многих соотношений и позволяет перейти от случайного процесса к последовательности случайных величин, полностью определяемой моментами и корреляционной функцией.

Для Цитирования:
Манусов В.З., Родыгина С.В., Жданович А.А., Использование нейросетевого алгоритма для решения задачи краткосрочного прогнозирования электрической нагрузки. Главный энергетик. 2014;7.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: