Аннотации:
Переход к рыночным отношениям между потребителями электроэнергии и энергосистемой приводит к повышению требований ко всем участникам рынка. Поэтому в условиях развития конкуренции на розничном рынке для энергосбытовой организации становится актуальной проблема эффективного распределения электроэнергии, приобретаемой на оптовом рынке. Прогноз потребления является опорным показателем для дальнейшего планирования спроса потребителей, минимизации затрат на ее производство и транспортировку. В случае составления неточного прогноза предприятие вынуждено покупать или продавать электроэнергию по заранее невыгодной цене. Рассматривается задача прогнозирования объемов потребления электроэнергии на основе данных одного из энергосбытовых предприятий. Строится прогноз с минимальной ошибкой прогнозирования потребления электроэнергии с учетом зависимости от метеофакторов. Рассматривается составление прогноза с различной информационной базой. В результате исследований выявлена взаимосвязь между метеофакторами и объемами потребления электроэнергии, о чем свидетельствует коэффициент корреляции. Показано, что наиболее эффективной считается модель прогнозирования с большим количеством различных входных информационных баз. The transition to market relations between power consumers and power supply systems leads to stricter requirements to all market participants. Therefore, a power sales company has to face a severe competition in the power retail market and to solve a problem of an efficient distribution of power acquired in the wholesale market. A forecast value of power consumption is a reference indicator for further planning the rated power values required for response to power consumer demand and minimizing the power production and transportation cost. An inaccurate forecast results in a shortage or an excess of purchased power and makes the company buy or sell
electricity at a disadvantageous price. The problem of forecasting power consumption can be solved based on data supplied by a power sales company. For this purpose, a forecast of power consumption with a minimum error takes into account meteorological factors, too. Forecasts with different databases are considered. The studies
have revealed a clear link between meteorological factors and power consumption, which is expressed in the correlation coefficient. The most effective forecasting model is that with a great number of different input databases.
Описание:
Доманов Виктор Иванович, канд. техн. наук, зав. кафедрой «Электропривод и АПУ», Ульяновский государственный технический университет, г.Ульяновск; andrew.domanov@gmail.ru.
Билалова Алиса Ильдаровна, аспирант, Ульяновский государственный технический университет, г. Ульяновск; bilalova_alisa@mail.ru.
V.I. Domanov, andrew.domanov@gmail.ru,
A.I. Bilalova, bilalova_alisa@mail.ru
Ulyanovsk State Technical University, Ulyanovsk, Russian Federation