Порівняльний аналіз методів короткострокового прогнозування електричного навантаження на один крок вперед
Вантажиться...
Дата
2021
ORCID
DOI
Науковий ступінь
Рівень дисертації
Шифр та назва спеціальності
Рада захисту
Установа захисту
Науковий керівник
Члени комітету
Видавець
Анотація
Короткострокове прогнозування електричного навантаження (ПЕН) проми-слових підприємств і цивільних об’єктів є важливим та складним науковим зав-данням, оскільки дає змогу реалізувати функції керування електроспоживанням і забезпечити енергоефективні режими функціонування систем електрозабезпе-чення цих та цивільних об’єктів.
У статті досліджено математичні моделі на основі статистичних мето-дів і методів штучного інтелекту для прогнозування електричного навантаження (ПЕН) промислових підприємств на один крок вперед. Опрацювання літератури показало, що найбільш ефективні та поширені методи короткострокового ПЕН на один крок вперед такі: авторегресивна інтегрована модель ковзного се-реднього (ARIMA), «наївний» прогноз та адаптивна система нейро-нечіткого висновку (ANFIS). З метою вибору методу ПЕН, який забезпечить вирішення задач керування електроспоживанням та електропостачанням, були проведе-ні розрахункові дослідження вказаних методів ПЕН. При прогнозуванні з викори-станням ANFIS враховувалися такі зовнішні факторі: фактор дня (якщо будній день, то 1, якщо вихідний, то 0), час доби, день тижня.
Об’єктом дослідження є методи ПЕН, які проводилися на основі виміряних даних електричного навантаження промислового підприємства з виготовлен-ням пластмасових виробів. Вимірювання проводилися щоденно з 11 січня 2015 ро-ку по 11 червня 2015 року (з урахуванням святкових і вихідних днів) кожні пів години (відповідно, 48 вимірювань на добу). Для оцінки якості моделей прогнозу-вання використовувалася стандартна величина: середньоквадратична похибка (RMSE). Розрахункові дослідження виконані у програмному середовищі MATLAB 2020b, з набором інструментів: Fuzzy Logic Toolbox та Econometrics Toolbox.
З використанням методів ARIMA, «наївного» прогнозу та адаптивної систе-ми ANFIS розроблені моделі ПЕН на один крок вперед. Результати розрахункових досліджень показали, що прогнозування з використанням моделі ARIMA (2,1,2) забезпечує найменшу похибку RMSE на рівні 0,0317 і 0,0354 відповідно для нав-чальної й тестової вибірки. В подальших дослідженнях планується розробка моделей багатокрокового прогнозування електричного навантаження.
Опис
Ключові слова
кафедра електропостачання і енергоменеджменту, ANFIS, ARIMA, «наївний» прогноз, короткострокове ПЕН, методи прогнозування, short-term TLF, «Naive» forecast, forecasting methods
Бібліографічний опис
Зінькевич, П. О. Порівняльний аналіз методів короткострокового прогнозування електричного навантаження на один крок вперед / П. О. Зінькевич, С. М. Балюта, Ю. В. Куєвда // Наукові праці НУХТ. – 2021. – Т. 27, №3. – С. 62-76