Часы для расчёта объёма мощности, оплачиваемой потребителем (покупателем) на розничном рынке, определяются и публикуются коммерческим оператором оптового рынка в соответствии с Правилами оптового рынка. Данные о плановом потреблении, в случае расчётов по соответствующей ценовой категории, предоставляются потребителем энергосбытовой компании в соответствии с договором энергоснабжения или договором купли-продажи электроэнергии (мощности). Промышленные потребители 5-й и 6-й ценовых категорий, в отношении которых за расчётный период осуществляются почасовое планирование и учёт, оплачивают объём мощности, который приходится на час фактического максимума (пика) нагрузки региональной энергосистемы. Однако при этом имеет место неопределённость ведения ими фактического режима с целью оптимизации затрат на покупку мощности, принимая во внимание технологический график производства. Чтобы снизить или исключить эту неопределённость необходимо решить прогностическую задачу краткосрочного планирования «несовпадения» часового интервала собственной максимальной нагрузки промышленного потребителя с часовым интервалом максимальной нагрузки региональной электроэнергетической системы. Анализ прогнозирования временных рядов максимумов потребления электрической мощности в локальных ЭЭС показал, что несмотря на многообразие и достоинства существующих методов, наиболее целесообразно применение нейросетевых технологий. Нейросетевые модели обладают высокой аппроксимирующей способностью, позволяют обрабатывать статистическую информацию и выполнять прогнозные оценки. ООО «Энсерсофт» разработало и успешно сопровождает функционирование платформы Ensersoft — REC, предоставляющей сервис для планирования условий оптимальной покупки мощности на РРЭМ промышленными предприятиями на основе принципа несовпадения собственного максимума часового потребления ЭЭ и максимума региональной ЭЭС. Данное средство может быть использовано для энергетического хаба любой структуры.
В настоящее время мировой тенденцией описания объектов потоковой инфраструктуры экономики различной физической природы (от воздушного и наземного транспорта, до энергоносителей) является применение понятия энергетического хаба [1–8]. Особой популярностью пользуются хабы в отраслях нефтегазового комплекса, в электроэнергетике, энергоснабжении конечных промышленных потребителей.