Короткострокове прогнозування споживання електроенергії на об’єктах енергоринку з використанням метода «ГУСЕНИЦА»-SSA

Abstract

UK: Мета роботи. Основною метою проведеного дослідження є підвищення ефективності режиму роботи енергосистеми за рахунок прогнозування споживання електричної енергії споживачами шляхом використання методу «Гусеница»-SSA для зниження похибки прогнозування електричної енергії на об’єктах енергоринку. Методи дослідження. Досліджується використання метода "Гусенница"-SSA прогнозування споживання електричної енергії промислового об'єкта енергоринку. Отримані результати. В даній статті досліджується використання метода "Гусенница"-SSA прогнозування споживання електричної енергії промислового об'єкта енергоринку. Основою проведеного дослідження є підвищення ефективності режиму роботи енергосистеми за рахунок прогнозування споживання електричної енергії споживачами, постачальниками та виробниками. Використання сучасних способів збору статистичної інформації дозволяє приймати правильні рішення в плануванні та управлінні енергооб’єктами. В статті представлено метод сингулярного спектрального аналізу, який дозволяє використання статистичних даних нестаціонарного ряду. Використання методу сингулярного спектрального аналізу-SSA дозволяє отримати похибку прогнозування електричної енергії на об’єктах енергоринку в межах допустимого. Отримане прогнозне електричне споживання за деякий період дозволить управляти електроенергетичною системою задопомогою пристроїв збору даних. Пристрої збору даних в автоматичному режимі будуть передавати статистичну інформацію, а програмне забезпечення корегувати прогнозні значення електричної енергії замовленні споживачем, постачальником. Дане дослідження дозволяє використовувати метод сингулярного спектрального аналізу в простому прогнозуванні на тиждень, добу , годину на перед при використанні статистичних інструментів. Результати можуть використовуватися в електроенергетиці при попередньому прогнозуванні споживання електроенергії та плануванні об’ємів виробництва електричної енергії та ціни на неї. Запропонований метод показує як правильно використовувати сингулярний спектральний в прогнозуванні електричної енергії. Наукова новизна. Дослідження в області прогнозування електроспоживання дозволить знизити похибку прогнозування не застосовуючи методів аналізу на стаціонарність часових рядів електроспоживання. Практична цінність. Дозволить замовляти електричну енергію в постачальників з меншою похибкою це збільшить економію коштів споживачів. EN: Purpose. The main goal of the study is to increase the efficiency of the operating mode of the power system by predicting the consumption of electric energy by consumers using the "Gusenitsa" -SSA method to reduce the error in predicting the electrical energy at the energy market facilities. Methodology. The use of the method "Gusennitsa" -SSA for forecasting the consumption of electric energy of an industrial facility of the energy market is investigated. Findings. This article explores the use of the Gusenitsa -SSA method for forecasting the electricity consumption of an industrial facility in an energy market. The basis of this study is to improve the efficiency of the power grid mode by forecasting electricity consumption by consumers, contractors and producers. Using modern methods of gathering statistical information allows you to make the right decisions in the planning and management of energy objects. The article presents the method of singular spectral analysis that allows the use of statistics of a non-stationary series. The use of the method of singular spectral analysis-SSA allows to obtain the forecasting error of electric energy on the objects of the energy market within the acceptable range. The obtained forecast electric consumption for some period will allow to control the electric power system by means of data collection devices. Data collection devices in automatic mode will transmit statistical information, and the software will adjust the predicted values of electricity ordered by the consumer, the supplier. This study allows us to use the method of singular spectral analysis in simple forecasting for the week, day, and hour before using statistical instruments. The results can be used in electricity for the preliminary forecasting of electricity consumption and the planning of electricity production and prices. The proposed method shows how to use the singular spectral in the prediction of electrical energy. Originality. Research in the field of power consumption forecasting will reduce the forecasting error without using methods of analysis for the stationarity of power consumption time series Practical value. It will allow you to order electric power from suppliers with a lower margin, this will increase the economy of consumers' funds.