АДАПТИВНОЕ КРАТКОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОТРЕБЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ АВТОНОМНЫМИ ЭНЕРГОСИСТЕМАМИ МАЛЫХ СЕВЕРНЫХ ПОСЕЛЕНИЙ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА

Author:

Исаев Юсуп Ниязбекович,Архипова Ольга Владимировна,Ковалев Владимир Захарович,Хамитов Рустам Нуриманович

Abstract

Ссылка для цитирования: Адаптивное краткосрочное прогнозирование потребления электроэнергии автономными энергосистемами малых северных поселений на основе методов корреляционного анализа / Ю.Н. Исаев, О.В. Архипова, В.З. Ковалев, Р.Н. Хамитов // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2023. – Т. 334. – № 2. – С. 224-239. Одной из основных проблем построения энергоэффективных и нересурсоемких систем децентрализованного электроснабжения Арктической зоны и районов Крайнего Севера является прогнозирование потребления электрической энергии малыми северными поселениями. Среди существующих методов, дающих приемлемый по точности результат, можно выделить подходы на базе эконометрического метода ARIMA. Рассмотрен метод на основе разложения Вольда и корреляционных функций стохастического процесса, построена адаптивная модель разностного уравнения, позволяющая прогнозировать процесс энергопотребления активной мощности автономных систем малого поселения на интервале 0–4 часа, за счет сведения стохастического процесса к стационарному Марковскому процессу с короткой памятью. Цель: построение методики краткосрочного прогноза потребления электрической энергии автономными энергосистемами малых северных поселений с учетом специфики энергопотребления в условиях Арктической зоны и Крайнего Севера на основании стохастического ряда данных об электрической энергии, потребленной поселением за предшествующий период. Методы: подход к получению краткосрочного прогноза потребления электроэнергии автономными энергосистемами малых северных поселений, который базируется на эконометрическом методе ARIMA. При этом конструируется разностное уравнение для детерминированной и случайной компонент имеющегося стохастического ряда энергопотребления; используются декомпозиция Вольда и корреляционные функций процесса энергопотребления. Для адаптации модели исследуемый стохастический процесс сводится к Марковскому процессу с короткой памятью. Для этого необходимо использовать разностный оператор, который уменьшает относительный вклад детерминированной составляющей процесса потребления. Результаты. На основе декомпозиции Вольда и корреляционных функций удалось получить модель, дающую краткосрочный прогноз энергопотребления активной мощности на интервал упреждения до 4 часов. Выводы. На основе декомпозиции Вольда и корреляционных функций стохастического процесса авторам работы удалось получить адаптивную модель разностного уравнения, позволяющую прогнозировать процесс энергопотребления активной мощности автономных систем малого поселения с интервалом упреждения в 4 часа. Стационарность случайного процесса производилась с помощью введения разностного оператора первого порядка, позволяющего уменьшить относительный вклад детерминированной составляющей стохастического ряда. Авторам удалось свести процесс к стационарному Марковскому процессу с короткой памятью. Коэффициенты разложения разностного уравнения оценивались с помощью решения нелинейного уравнения, заключающегося в поиске глобального максимума функции правдоподобия. Построенные 90 % вероятностные границы позволяют говорить об удовлетворительной подстройке адаптивных параметров разностного уравнения для прогнозирования системы. Результат моделирования прогноза с упреждением в 4 часа показывает хорошее согласие с экспериментом.

Publisher

National Research Tomsk Polytechnic University

Subject

Management, Monitoring, Policy and Law,Economic Geology,Waste Management and Disposal,Geotechnical Engineering and Engineering Geology,Fuel Technology,Materials Science (miscellaneous)

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3