Макромоделювання як засіб короткотермінового прогнозування енергоспоживання об’єктів електроенергетичних систем

1
Національний університет «Львівська політехніка»
2
Національний університет «Львівська політехніка»
3
Національний університет «Львівська політехніка»
4
Національний університет «Львівська політехніка»

Розглянуто методи побудови моделей енергоспоживання та описано альтернативний метод прогнозування енергоспоживання визначених об’єктів з використанням дискретних макромоделей, який дає змогу оцінювати кількісні характеристики споживання електричної енергії у майбутньому, використовуючи відомі дані натурного експерименту. Описано особливості отримання експериментальних даних та процедуру побудови дискретних автономних макромоделей на їхній основі у вигляді “ чорної скриньки” у формі змінних стану. Запропоновано спосіб вибору вектора початкових змінних стану та спосіб його введення у макромодель у зв’язку з відсутністю вектора вхідних змінних у явному вигляді. Обґрунтовано доцільність застосування дискретних автономних макромоделей для короткотермінового енергоспоживання. Наведено отриману макромодель конкретного об’єкта енергоспоживання для короткотермінового прогнозування електричного навантаження та виконано верифікацію отриманих результатів.

  1. Bunn D., Farmer E. Comparative Models for Electric Load Forecasting, Wiley, New York, 1985.
  2. H.K. Alfares, M. Nazeeruddin, Electric load forecasting: literature survey and classification of methods, International Journal of Systems Science 33 (2002) 23–34.
  3. Hippert, H.S.; Pedreira, C.E.; Souza, R.C., "Neural networks for short-term load forecasting: a review and evaluation," Power Systems, IEEE Transactions on , vol. 16, no.1, pp.44-55, Feb 2001.
  4. Ю. О. Варецький, Т. І. Наконечний, М. Д. Федонюк, В. О. Комар, Архітектура інтелектуальної системи моніторингу несинусоїдних режимів електричної мережі  Наукові праці Вінницького національного технічного університету [Онлайновий ресурс], Номер 1 (6 September 2011)
  5. Chernenko P.O., Martynyuk O.V. Enhancing the Effectiveness of Short-Term Forecasting of Electric Load of United Power System, Tekhnichna elektrodinamika, № 1., pp. 63-70, 2012
  6. A. K. Singh, S. K. Ibraheem and M. Muazzam, “An Overview of Electricity Demand Forecasting Techniques”, Network  and  Complex  Systems,  Vol.  3,  No.  3,  pp.  38-48,  2013..
  7. Soliman S. A. Electrical load forecasting: modeling and model construction / S. A. Soliman, A.M. Al-Kandan/ Published by Butterworth-Heinemann, 2010. – 414 p.
  8. Stakhiv P. Effectiveness Evaluation of Discrete Macromodelling to Forecast Power Consumption of Electric Power Systems Component Elements / P. Stakhiv, Y. Kozak, O. Hoholyuk // Computational problems of electrical engineering. - 2016. - Vol. 6, № 1. - С. 45-48..
  9.   Kozak Yu. Modification of the Rastrigin’s director cone method, Elektronika i sviaz.- Tem. vypusk "Problemy fizicheskoy i biomeditsinskoy elektroniki", p. 424, 1997.