Размещено на http://www.allbest.ru/

НАЦІОНАЛЬНА АКАДЕМІЯ НАУК УКРАЇНИ

ІНСТИТУТ ЕЛЕКТРОДИНАМІКИ

Середньострокове дворівневе прогнозування електричного навантаження та електроспоживання об'єднаної енергосистеми

Спеціальність 05.14.02 - електричні станції, мережі і системи

АВТОРЕФЕРАТ

дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук

МАРТИНЮК ОЛЕКСАНДР ВАСИЛЬОВИЧ

Київ - 2009

Дисертацією є рукопис

Роботу виконано у відділі моделювання електроенергетичних об'єктів та систем Інституту електродинаміки НАН України, м. Київ.

Науковий керівник - кандидат технічних наук, с.н.с. Черненко Павло Олексійович, старший науковий співробітник відділу моделювання електроенергетичних об'єктів та систем Інституту електродинаміки НАН України.

Офіційні опоненти: - доктор технічних наук, професор Лежнюк Петро Дем'янович, завідувач кафедри електричних станцій та систем Вінницького національного технічного університету МОН України;

кандидат технічних наук, професор Розен Віктор Петрович, завідувач кафедри автоматизації управління електротехнічними комплексами Інституту енергозбереження та енергоменеджменту Національного технічного університету України «КПІ», м. Київ.

Захист дисертації відбудеться «10» червня 2009 р. об 11 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 26.187.03 в Інституті електродинаміки НАН України за адресою: 03680, Київ - 57, проспект Перемоги, 56, тел. 456-91-15.

З дисертацією можна ознайомитись в бібліотеці Інституту електродинаміки НАН України за вищевказаною адресою.

Автореферат розіслано «06» травня 2009 р.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради О.В. Бібік.

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

електричний навантаження електроспоживання середньодобовий

Актуальність теми. При управлінні електроенергетичними системами (ЕЕС) одним із важливих інструментів для прийняття виважених управлінських рішень щодо планування режимів роботи ЕЕС є середньострокове прогнозування електричного навантаження (ЕН) та електроспоживання (ЕС).

Середньострокові прогнози режимів роботи ЕЕС використовуються для вирішення задач планування виробництва електроенергії, балансу потужності і енергії регіональних та об'єднаної (ОЕС) енергосистем, створення графіків ремонту основного обладнання, розрахунку оптимальних режимів ГЕС із водосховищами довготривалого регулювання, планування забезпечення ТЕС паливом.

Багато вітчизняних та зарубіжних вчених проводили дослідження в цій сфері. Значний внесок у розвиток методів прогнозування електричного навантаження енергосистеми внесли такі вітчизняні вчені, як Вороновський Г.К., Данилюк О.В., Дерзский В. Г., Праховник А. В., Розен В. П., Черненко П. О. та інші. На теренах СНД вирішенням задачі середньострокового прогнозування електроспоживання займалися Бордюгов В. М., Гурський С. К., Макоклюєв Б. І., Меламед А. М., Мельдорф М. В., Резніков А. П., Тимченко В. Ф. У країнах західної Європи та США дану проблему досліджували такі вчені, як Allera S. V., Asbury C. E., Bunn D., Corpening S. L., Farmer E. D., Galiana F., Gupta P. C., Levi V.A., De Martino B. та інші.

У задачах середньострокового прогнозування об'єктами прогнозу традиційно є сумарне місячне електроспоживання, тижневі та місячні максимуми та мінімуми електричного навантаження. Похибки прогнозування зазначених величин приводять до додаткових витрат (при завищених прогнозах) або до техніко - економічних проблем, що обумовлені дефіцитом генеруючих потужностей. Таким чином, розробка нових та вдосконалення існуючих методів середньострокового прогнозування електроспоживання та їх практична реалізація залишається актуальною задачею, розв'язання якої сприятиме підвищенню надійності та економічності режимів роботи ЕЕС.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Теоретичні дослідження і практичні розробки за темою дисертаційної роботи здійснювалися в процесі виконання планів науково-дослідних робіт Інституту електродинаміки НАН України: шифр теми: “Система-4” (№ ДР 0106U002434), 01.2006 - 12.2010 рр., де здобувачем виконувалася робота розділу теми «Розробити та дослідити програму - прототип середньострокового ієрархічного прогнозування електроспоживання енергооб'єднання».

Мета і завдання дослідження. Метою дисертаційної роботи є вдосконалення математичних моделей електричного навантаження та електроспоживання енергосистеми і розробка на їх основі методів середньострокового прогнозування, напрямлених на підвищення ефективності планування режимів роботи ОЕС; реалізація методів прогнозування у вигляді алгоритмів та програм, об'єднаних в комплекс на єдиній інформаційній базі.

Для досягнення цієї мети необхідно розв'язання таких задач:

– проведення статистичного аналізу ретроспективних даних добових графіків сумарного електричного навантаження енергооб'єктів;

– формування моделей впливу на електричне навантаження та електроспоживання метеорологічних (середньодобової температури та хмарності) та технологічних факторів;

– дослідження структури електроспоживання енергооб'єктів, створення алгоритмів середньострокового прогнозування електроспоживання окремими групами галузей;

– розробка алгоритмів дворівневого середньострокового прогнозування екстремального місячного навантаження та місячного електроспоживання енергооб'єктів;

– створення програмного інструментарію для автоматизації розрахунків прогнозів електроспоживання енергооб'єктів за розробленими методами.

Об'єкт дослідження - планування режимів роботи Об'єднаної електроенергетичної системи України.

Предмет дослідження - методи та алгоритми середньострокового прогнозування місячного електроспоживання та екстремального місячного навантаження енергооб'єктів.

Методи дослідження - методи оптимізації (для вирішення задачі оптимізації коефіцієнтів моделі АРКС за методом Марквардта), математичної статистики (зокрема, методи регресійного, кореляційного аналізів, критерії погодження, що використовувалися при побудові моделей впливу метеорологічних та технологічних факторів на електроспоживання), статистичного моделювання і аналізу часових рядів (для аналізу, моделювання та прогнозування компонент ЕН та ЕС ).

Наукова новизна одержаних результатів.

1. Удосконалено метод середньострокового прогнозування місячного електроспоживання та екстремальних значень місячного навантаження енергооб'єднання, в якому, на відміну від інших, застосовано дворівневий підхід, проведено коригування різких змін в електроспоживанні енергоємними підприємствами та враховано тижневу нерівномірність добового електроспоживання ОЕС.

2. Вперше розроблено метод середньострокового прогнозування місячного електроспоживання ОЕС України за структурою електроспоживання, який забезпечує необхідну точність прогнозу в умовах різких змін в електроспоживанні окремими групами галузей, враховує втрати в мережах обленерго та у міжсистемних лініях електропередач.

3. Удосконалено математичну модель впливу температури повітря на електричне навантаження та електроспоживання енергооб'єднання, в якій, на відміну від інших, враховується зона нечутливості, пряма та зворотна кореляційна залежність цих параметрів, а також ефект інерційності впливу температури на ЕН та ЕС.

Практичне значення одержаних результатів полягає в наступному:

- розроблено математичні моделі, що дозволяють виконувати розрахунок впливу температури на електричне навантаження та електроспоживання регіональних та об'єднаної енергосистем;

- розроблено алгоритми середньострокового дворівневого прогнозування електричного навантаження та електроспоживання;

- алгоритми реалізовано у вигляді програм одно і дворівневого середньострокового прогнозування місячного електроспоживання та екстремального місячного навантаження об'єднаної енергосистеми;

- розроблені програми впроваджено у вигляді програмного комплексу в промислову експлуатацію в НЕК «Укренерго» (Акт впровадження в промислову експлуатацію від 20.11.2008).

Особистий внесок здобувача. Наукові положення, що ввійшли до дисертаційної роботи, отримані автором самостійно. У роботах, опублікованих у співавторстві, здобувачеві належать наступні результати: у [1] - статистична обробка ретроспективної та прогнозної інформації для прогнозування електроспоживання енергосистем; у [2] - розробка алгоритму врахування впливу метеорологічних факторів на ЕН в екстремальних точках добового графіку сумарного електричного навантаження; у [3] - розробка алгоритму прогнозування електричного навантаження за допомогою методу згладжування погодинних кривих ЕН; у [4] - удосконалення алгоритму середньострокового прогнозування електроспоживання, що дозволило врахувати вплив енергоємних підприємств та виконати розрахунок ієрархічного прогнозу електроспоживання; у [5] - розробка алгоритму середньострокового прогнозування місячного електроспоживання енергосистеми із урахуванням впливу метеорологічних та технологічних факторів.

Апробація результатів дисертації. Основні результати за темою дисертаційної роботи доповідались і обговорювались на міжнародних та всеукраїнських конференціях, наукових та науково-технічних семінарах: Математичне моделювання в електротехніці та енергетиці ММЕЕ-2007 (Львів, Україна, 2007 р.), Проблеми сучасної електротехніки ПСЕ-2008 (Київ, Україна, 2008 р.), Контроль та управління в складних системах КУСС-2008 (Вінниця, Україна, 2008 р.).

Публікації. За темою дисертаційної роботи опубліковано 5 статей у фахових наукових виданнях, з них 3 статті у періодичних наукових журналах, 2 - у збірниках.

Структура та обсяг дисертаційної роботи. Дисертаційна робота складається з переліку умовних позначень, вступу, чотирьох розділів, загальних висновків, додатків, списку використаних джерел. Загальний обсяг роботи становить 165 сторінок, у тому числі 120 сторінок основного тексту, 37 рисунків, 14 таблиць, список використаних джерел із 116 найменувань та 3 додатки.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обґрунтовано актуальність теми дисертаційної роботи, сформульовано мету та задачі дослідження, висвітлено результати проведених у роботі досліджень, що відображають наукову новизну та практичну значимість одержаних результатів, наведено дані стосовно апробації результатів дисертаційної роботи та їх публікації у друкованих наукових виданнях.

У першому розділі описано об'єкт дослідження, проведено критичний аналіз вітчизняних та зарубіжних публікацій на тему середньострокового прогнозування електричного навантаження та електроспоживання. Наведено класифікацію та критерії, яким мають відповідати сучасні методи середньострокового прогнозування.

Методи, що застосовуються для середньострокового прогнозування електроспоживання, за характером вихідних даних умовно розділяють на дві основні групи: структурні і статистичні.

На даний час в диспетчерських службах управління ОЕС більшості країн для середньострокового прогнозування електроспоживання переважно застосовуються статистичні методи, що оперують місячними або тижневими значеннями ЕН та ЕС.

Для моделювання й прогнозування місячного ЕС та екстремального місячного ЕН загальноприйнятим є підхід, що передбачає розклад місячного електроспоживання та екстремального місячного навантаження на трендову, сезонну й випадкову складові. Трендова складова традиційно описується лінійною, параболічною або експонентною моделлю; сезонну компоненту часто представляють у вигляді гармонійного ряду. Широко використовується мультиплікативна форма моделі ЕН та ЕС, в якій сезонність враховується за допомогою так званих сезонних коефіцієнтів при лінійній моделі росту, також набули поширення різні форми сезонних моделей авто регресії та ковзного середнього (АРКС), розроблених Боксом та Дженкінсом.

В останні роки почали активно використовуватись методи середньострокового прогнозування ЕН та ЕС, що застосовують штучні нейронні мережі (ШНМ). Однак, до складнощів застосування методу ШНМ у задачах прогнозування електричного навантаження та електроспоживання слід віднести наявність багатьох факторів впливу, циклічних коливань ЕН та ЕС з періодами доба/тиждень/рік, що ставить підвищені вимоги до формування навчальної вибірки вхідних даних та архітектури нейронної мережі.

Вплив коливань температури при середньостроковому прогнозуванні ЕН та ЕС різними методами враховується за допомогою приведення фактичних значень електроспоживання до температурних умов, нормальних для даної енергосистеми у відповідні місяці року, або до нормальних температурних умов за "базисний" місяць із найбільш стабільними метеорологічними характеристиками (традиційно, за цей місяць приймається липень). Також застосовується корекція прогнозів електроспоживання за допомогою отриманих прогнозних значень метеорологічних факторів (головним чином, при прогнозуванні ЕС найближчого місяця).

Однак, в методах моделювання впливу метеофакторів на електричне навантаження та електроспоживання часто лишаться поза вагою сезонність їх впливу, територіальна локальність дії, ефекти інерційності.

Подальше вдосконалення методів математичного та статистичного аналізу, зростання обчислювальних можливостей ЕОМ та розширення вихідної інформації приводить до все більшого ускладнення алгоритмів прогнозування ЕН та ЕС, що спричиняє підвищенню точності та надійності отриманих розрахунків. Зокрема, для одержання найбільш достовірних середньострокових прогнозів місячного електроспоживання, узгоджених із тенденціями розвитку різних галузей господарства, а також для контролю за електроспоживанням окремими галузями доцільно комплексно застосовувати і статистичні, і структурні методи прогнозування.

У другому розділі описано розроблену математичну модель електроспоживання та електричного навантаження енергосистеми. На основі представленої моделі розроблено методи середньострокового прогнозування місячного електроспоживання та екстремального місячного навантаження ОЕС України з урахуванням впливу ряду метеорологічних і технологічних факторів.

Розроблені моделі екстремального місячного електричного навантаження та місячного електроспоживання використовують традиційний підхід, що передбачає адитивний розклад ЕН та ЕС на окремі компоненти. Зокрема, в моделі місячного електроспоживання виділяються базова, трендова, сезонна, метеорологічна та випадкова складові відповідно до формули:

(1)

де - електроспоживання, розраховане для середньомісячного робочого, суботнього та недільного днів і-го місяця передісторії із урахуванням різких змін в роботі енергоємних підприємств, - базова компонента електроспоживання, що визначає середньобагаторічне ЕС на інтервалі передісторії, - складова помісячної зміни електроспоживання (росту/спаду), - компонента електроспоживання, що описує його річні циклічні коливання, - метеорологічно чутлива компонента електроспоживання, що характеризує вплив метеорологічних чинників, - залишкова компонента електроспоживання, що визначає похибку обраної моделі розкладу.

Таким чином, новим в цьому підході є те, що компоненти виокремлюються не з фактичного електроспоживання, а з відповідним чином перетвореного, в якому врахована тижнева нерівномірність добового електроспоживання енергосистеми (тобто, календарні чинники). Це ставить підвищені вимоги до вхідних даних, оскільки в зазначеній моделі використовується інформація про добові режими роботи енергосистеми, а не інтегральні місячні, як в переважній більшості методів середньострокового прогнозування..

Додатково коригування вихідних даних проводилося на основі аналізу електроспоживання енергоємними підприємствами, що знаходяться на добовому контролі в Держенергонагляді, сумарною потужністю близько 25% загальної потужності ОЕС України.

Аналіз передісторії виявив, що різкі відхилення добового електроспоживання енергоємними підприємствами мають вигляд трикутного (одне відхилення) або трапецієподібного викиду. Такі коливання, як правило, викликані впливом технологічних факторів - ремонтом чи аварійним відключенням потужних енергоємних агрегатів підприємства. Або економічними факторами, до яких належить, насамперед, кон'юнктура попиту на продукцію підприємства. Дія зазначених факторів триває, відповідно, від одного дня до декількох місяців.

Ідентифікація та заміщення аномальних відхилень добового електроспоживання енергоємних підприємств на інтервалі передісторії проводилися на основі перевірки екстремальних значень різницевого ряду першого порядку на відповідність критерію Чебишева.

Розрахунок компоненти місячного тренду електроспоживання виконувався для середньомісячного дня кожного типу на даних передісторії методом найменших квадратів. Оскільки енергосистема є складним динамічним об'єктом, то попередньо проводилося дослідження із визначення оптимального інтервалу передісторії із найбільш стійким та прогнозованим трендом (для ОЕС України цей період починається з 2000 року).

Метеорологічна компонента рівняння (1) моделює вплив температури на електроспоживання енергосистеми. Оскільки, як правило, при середньостроковому прогнозі отримати точне значення майбутньої температури неможливо, то в якості прогнозної температури обирається середньо багаторічна на інтервалі передісторії. Розрахунок метеорологічної компоненти ЕС здійснюється в кілька етапів.

1. Розраховуються середньо багаторічні (СБР) значення електроспоживання (із вилученою трендовою складовою) і температури середньомісячних робочого/суботнього та недільного днів усередненням даних із відповідних архівів по однотипним місяцям за декілька (5-7) останніх років.

2. Формуються архіви відхилень між фактичними (із вилученою трендовою компонентою ) і відповідними середньо багаторічними значеннями електроспоживання для середньомісячного робочого/суботнього/недільного днів.

3. Формуються архіви відхилень між фактичними і відповідними СБР значеннями температури для середньомісячного дня кожного типу.

4. Отримані архіви групуються по трьох сезонах.

5. Будуються поліноміальні регресійні залежності між відхиленнями електроспоживання і температури для кожного сезону. Розрахунок коефіцієнтів полінома здійснюється методом найменших квадратів.

(2)

Таким чином, на відміну від існуючих моделей, що описують залежність ЕН та ЕС від температури, у запропонованій враховується сезонність її впливу. Для цього в моделі впливу температури виділяється три підмоделі, що охоплюють три інтервали температур: зону нечутливості (в якому ЕН та ЕС нечутливе до зміни температури повітря), умовно зимовий, в якому відображена від'ємна кореляційна залежність між ЕС та температурою повітря, та умовно літній, в якому відображена пряма кореляційна залежність між зазначеними параметрами.

Вплив метеорологічних факторів на ЕС та ЕН в зазначених сезонах характеризується певними відмінностями. Зокрема, при моделюванні впливу середньодобової температури на навантаження та електроспоживання енергосистеми в літньому сезоні необхідно врахувати такі особливості:

- зміна температури навколишнього середовища з позитивним коефіцієнтом кореляції впливає на зміну ЕН та ЕС енергосистеми;

- при значенні середньодобової температури вище 28 її подальше збільшення не приводить до росту ЕН енергосистеми. Це пояснюється тим фактом, що при зазначених температурах споживачі вже задіяли всі наявні електричні прилади охолодження;

- при літніх температурах в інтервалі 14-18 зміна навантаження не спостерігається, оскільки зазначена температура не вимагає включення електричних засобів обігріву чи кондиціювання повітря;

- у нічні години доби літнього періоду кореляція між температурою навколишнього середовища й навантаженням ОЕС України близька до нуля (рис. 1), що свідчить про незалежну зміну зазначених величин. Таким чином, при прогнозуванні нічного мінімуму електричного навантаження в літньому сезоні впливом температури навколишнього середовища доцільно знехтувати.

При оцінці впливу температури навколишнього середовища на ЕН та ЕС у зимовому сезоні необхідно враховувати наступні особливості:

- зміна температури з від'ємним коефіцієнтом кореляції впливає на зміну ЕН та ЕС;

- при значеннях середньодобової температури нижче певного порогу (-20), її подальше зниження істотно не впливає на електричне навантаження енергосистеми, оскільки в цьому випадку задіяні всі наявні електричні засоби обігріву.

Для підвищення кореляційного зв'язку температури й екстремального електричного навантаження та електроспоживання, для кожного сезону вводиться так звана «ефективна» температура, що враховує інерційність впливу температури навколишнього середовища на ЕН та ЕС. Ефективна температура розраховується за допомогою формули:

де а- ваговий множник, j - номер доби року.

Наприклад, в зимовий період оптимальний ваговий множник становить: для добового максимуму ЕН а = 0,7; для добового мінімуму ЕН а = 0,4; для електроспоживання робочого дня а = 0,5 - 0,6. У той же час в літньому сезоні ефект інерційності відсутній, і на електричне навантаження енергосистеми з максимальним коефіцієнтом кореляції впливає середньодобова температура поточного дня, тобто а = 1.

У загальному випадку, шукана регресійна залежність, що моделює вплив відхилень температури на відхилення ЕН та ЕС енергосистеми, описується формулою (2). Для вибору оптимальної регресійної залежності, для кожного сезону на основі методу групового урахування аргументів (МГУА) були проведені дослідження, відповідно до яких дані, що досліджувалися, розбивалися на навчальну та тестову вибірку. На навчальній, за допомогою МНК підбиралися коефіцієнти регресійних залежностей різних видів, які потім перевірялися на тестовій вибірці. Критерій оптимальності полінома апроксимації - мінімізація середньоквадратичної похибки на тестовій вибірці. Для обраної моделі коефіцієнти регресійної залежності розраховувалися на об'єднаній вибірці даних. На основі МГУА встановлено, що для зимового інтервалу доцільно проводити апроксимацію поліномом 4-ї степені, в той час як на літньому необхідно обмежитись лише квадратичним. Результати моделювання впливу температури на ЕС та ЕН для енергооб'єднання України зібрано в табл. 1. Для наочності в таблиці представлені лише коефіцієнти при лінійних членах у формі відносних приростів

.

Таблиця 1. Коефіцієнти впливу середньомісячної температури на ЕН та ЕС ОЕС України у різних сезонах

Тип прогнозної величини	К,%, літній сезон	К, %, зимовий сезон
Макс. міс. ЕН	0,31	-0,75
Мін. міс. ЕН	0,12	-0,47
ЕС серед. міс. роб. дня	0,23	-0,96
ЕС серед. міс. суб. дня	0,37	-0,94
ЕС серед. міс. нед. дня	0,25	-1

Базова компонента електроспоживання середньомісячного дня кожного типу розраховується за допомогою наступної формули і являє собою усереднене значення ЕС із вилученим трендом, незмінне на заданому інтервалі передісторії:

де n - кількість місяців на інтервалі передісторії.

Сезонна компонента ЕС розраховується на даних передісторії вилученням із сумарного електроспоживання базової, трендової та метеорологічної компонент:

Дослідженнями встановлено, що сезонна складова електроспоживання являє собою приведений до стаціонарного часовий ряд із незмінними з ймовірністю Р=0.95 статистичними характеристиками (зокрема, дисперсії - згідно критеріїв Фішера і Бартлета та математичного очікування - згідно -критерію Стюдента)

Відповідно до графіку, у сезонної компоненти електроспоживання відсутні відхилення, що викликані метеорологічними, технологічними та трендовими чинниками.

Встановлено, що сезонні компоненти електроспоживання середньомісячних робочого/суботнього та недільного днів задовільно описуються моделлю сезонної авторегресії й ковзного середнього (АРКС з періодом 12) виду (1.0.0)(2.0.0). Зокрема, значення функцій автокореляції та часткової автокореляції залишкових компонент електроспоживання, отриманих після застосування сезонної моделі АРКС (1.0.0)(2.0.0), знаходяться в довірчому інтервалі, підтверджує з ймовірністю Р=0.95 гіпотезу про адекватність обраної моделі. Критерієм пошуку оптимального набору коефіцієнтів сезонної моделі авто регресії та ковзного середнього є мінімізація суми квадратів залишкових похибок прогнозування:

де - похибка прогнозування сезонної компоненти електроспоживання на кроці і, розрахована для заданого набору коефіцієнтів, ,

.

Для розв'язання задачі мінімізації цільової функції сезонної моделі АРКС було апробовано декілька поширених методів мінімізації, зокрема симплекс - метод, метод найшвидшого спуску, квадратичної форми та метод мінімізації Марквардта. Оптимальним з точки зору швидкодії та збіжності виявився метод мінімізації Марквардта. На його основі розраховувались оптимальні коефіцієнти сезонної моделі АРКС для кожного набору вихідних даних (табл. 2).

Таблиця 2. Коефіцієнти моделі АРКС виду (1.0.0)(2.0.0) для прогнозування ЕС середньомісячного дня кожного типу, розраховані на даних ОЕС за 2002-2008р.

Тип дня	p	Ps1	Ps2
Середньомісячний робочий день	0,92	0,84	0,12	82566
Середньомісячний суботній день	0,91	0,75	0,18	81461
Середньомісячний недільний/святковий день	0,92	0,85	0,09	83432

Залишкова компонента запропонованої адитивної моделі розкладу ЕС має нормальний розподіл за критерієм Колмогорова - Смирнова із математичним очікуванням, наближеним до нуля та середньоквадратичним відхиленням, що становить близько 1,7%. Таким чином, середня похибка середньострокового прогнозування місячного електроспоживання на основі даної моделі становить 1,7%, максимальна (з ймовірністю Р=0,99) - 5,1%.

У третьому розділі описано розроблену базу даних ретроспективної та прогнозної інформації, побудовано алгоритм середньострокового дворівневого прогнозування місячного електроспоживання об'єднаної енергосистеми, проведено порівняльні розрахунки точності прогнозування електроспоживання та екстремального місячного навантаження за одно та дворівневими моделями на даних ОЕС України. Створено методику уточнення прогнозу споживання електроенергії енергосистеми поточного місяця із врахуванням фактичних даних добового електроспоживання, короткострокових прогнозів температури та добового споживання електроенергії енергоємними підприємствами.

Як відомо, об'єднана електроенергетична система України складається із восьми регіональних електроенергетичних систем, що створює можливість застосування дворівневого підходу до прогнозування ЕН та ЕС ОЕС, який передбачає виконання прогнозів відповідних параметрів окремо по кожній регіональній енергосистемі та подальше сумування отриманих результатів. Даний підхід дозволяє враховувати технологічні особливості кожної енергосистеми та значно точніше моделювати вплив метеорологічних і технологічних факторів на ЕН та ЕС. Застосування такого підходу передбачає створення складної інформаційної бази даних, що об'єднувала б технологічну і метеорологічну, ретроспективну і прогнозну інформацію по кожній регіональній енергосистемі та ОЕС в цілому.

Можливості створеного алгоритму прогнозування та його програмна реалізація дозволяють виконувати наступні задачі:

1. Розрахунки прогнозів місячного споживання електроенергії брутто по ОЕС України на інтервал до 2-х років. Розрахунки прогнозів здійснюються на основі описаної математичної моделі ЕС по статистиці глибиною не менше 25 місяців (глибина статистики задається користувачем і суттєво впливає на точність прогнозування) за трьома алгоритмами:

- на основі статистичних даних добового споживання електроенергії брутто об'єднаної енергосистеми;

- на основі статистичних даних добового споживання електроенергії брутто по регіональних енергосистемах (дворівневий прогноз);

- на основі статистичних даних по структурі споживання електроенергії по енергооб'єднанню (структурний прогноз).

2. Прогноз місячних та середньо тижневих максимумів і мінімумів електричного навантаження по об'єднаній енергосистемі, що проводиться по статистичним даним добових графіків споживання електроенергії по регіональних енергосистемах і ОЕС в цілому за двома алгоритмами:

- по статистиці добових погодинних графіків навантаження ОЕС;

- по прогнозному споживанню електроенергії брутто по ЕЕС і ОЕС з урахуванням динаміки зміни коефіцієнтів заповнення та нерівномірності добових графіків електричного навантаження робочих днів.

Зазначений останнім алгоритм прогнозування дозволяє пов'язувати прогнозні значення місячного електроспоживання по об'єднаній енергосистемі із очікуваними екстремальними значеннями електричного навантаження, що часто є необхідним для формування енергетичного балансу. Передбачає розрахунок коефіцієнтів заповнення та нерівномірності добових графіків навантаження для кожного місяця на інтервалі передісторії, визначення їх тенденцій та розрахунок екстремумів місячного ЕН за відповідними формулами:

,

де де ,- коефіцієнти заповнення та нерівномірності і-го місяця,

- прогнозне значення електроспоживання середньомісячного робочого дня.

3. Розподіл прогнозного місячного споживання електроенергії ОЕС по регіональних енергосистемах і по днях місяця з врахуванням календаря, статистики добового споживання електроенергії та багаторічного місячного тренду температур.

4. Уточнення споживання електроенергії енергооб'єднання поточного місяця, що проводиться з врахуванням фактичного електроспоживання, середньо багаторічного внутрішньо місячного тренду температури та наступних короткострокових прогнозів: температури і добового ЕС енергоємними підприємствами, що знаходяться на добовому контролі в Держенергонагляді.

У якості очікуваної температури для прогнозування місячного електроспоживання використовується середньо багаторічна середньомісячна температура, розрахована на обраному інтервалі ретроспективних даних. У задачі прогнозування екстремального місячного навантаження використовується середньо багаторічна екстремальна місячна температура.

Результати прогнозування місячного електроспоживання та екстремального місячного навантаження, розраховані на даних об'єднаної енергосистеми України за наведеними алгоритмами, представлено на рис. 3 - 4 та зібрано в табл. 3. Адаптованість методу прогнозування до нових даних перевірялася на нехарактерному з точки зору електроспоживання 4-му кварталі 2008 року.

Наслідки світової економічної кризи почали впливати на електроспоживання ОЕС України починаючи з вересня 2008 року. Вже в жовтні 2008 р. падіння споживання промисловістю склало 18,7% по відношенню до жовтня минулого року, листопаді та грудні 33,7% і 29,1% відповідно. Суттєве падіння спостерігалося в будівельній та транспортній галузях (10%-20%). Внаслідок таких значних і не очікуваних структурних змін в електроспоживанні ОЕС, похибка прогнозування місячного ЕС у четвертому кварталі описаним у розділі 2 статистичним методом зросла на порядок. Зокрема, при середньостроковому прогнозуванні місячного електроспоживання та екстремального місячного навантаження на 2008 рік (глибина 12 міс.) максимальні похибки прогнозування в 4-му кварталі досягнули неприпустимих 15-20%! Однак, при прогнозуванні на один місяць, описаний у роботі метод адаптується під нові дані, наслідком чого є значне уточнення результатів прогнозування в порівняні із прогнозом на глибину в 12 місяців. Відповідно до рис. 4, зменшення похибки прогнозування електроспоживання у 4-му кварталі 2008 р. за умови виконання помісячного прогнозу сягає 30% -70 % в порівняні із прогнозом, виконаним на глибину один рік.

Результати прогнозів місячного електроспоживання та екстремального місячного навантаження на перші 9 місяців 2008 року зібрано в табл. 3.

Таблиця 3. Зведена таблиця результатів прогнозування місячного ЕН та ЕС на перші дев'ять місяців 2008р. різними методами за різних метеорологічних параметрів

Прогнозна величина	Метод прогнозування	Вид врахованої температури	Похибки прогнозу, %
Міс. ел. спож. ОЕС	Однорівневий	СБР темпер.	4,8	0,6	2,7
Міс. ел. спож. ОЕС	Однорівневий	точна темпер.	2,1	0,1	1,4
Міс. ел. спож. ОЕС	дворівневий	СБР темпер.	3,2	0,4	1,5
Міс. ел. спож. ОЕС	галузевий	СБР темпер.	2,8	0,4	1,1
Макс. міс. навантаж.	однорівневий	СБР макс. темпер.	4,9	1,3	2,6
Мінім. міс. навантаж.	однорівневий	СБР мін. темпер.	3,9	1,2	2,0

Таким чином, дворівневий метод забезпечує вищу точність прогнозування місячного електроспоживання ОЕС України за умови використання середньо багаторічної температури в порівняні із однорівневим. Це пов'язано з точнішим моделюванням впливу метеорологічних та технологічних факторів при такому підході. Однак, програмна реалізація однорівневого методу прогнозування дозволяє задавати прогнозні значення середньомісячної температури, що, за умови співпадіння із реальними, забезпечує меншу (як максимальну, так і середньоквадратичну) похибку прогнозування місячного електроспоживання об'єднаної енергосистеми України.

У четвертому розділі досліджено структуру електроспоживання енергооб'єднання, проведено аналіз впливу метеорологічних та технологічних факторів на електроспоживання групами галузей, побудовано алгоритм середньострокового прогнозування місячного електроспоживання енергооб'єднання на основі даних Держенергонагляду.

На сьогодні структурами Держенергонагляду проводиться облік щомісячного електроспоживання групами галузей по кожній із обленерго. Зазначена інформація передається в НЕК «Укренерго» в середині наступного місяця, групується по регіональних енергосистемах та архівується в розробленій базі даних.

Електроспоживання, за даними Держенергонагляду, згруповано по восьми укрупненим групам споживачів: промисловість, сільське господарство, населення, комунально - побутове електроспоживання, будівництво, не промислове електроспоживання, транспорт та втрати. В зв'язку із суттєвим електроспоживанням, в окрему галузь із промисловості виділено електроспоживання металургією. Втрати у міжсистемних лініях електропередач дорозраховуються окремо як різниця між сумарною місячною енергією брутто по ОЕС за даними ОІК та за даними Держенергонагляду. На сьогодні доступна інформація про структуру лише місячного електроспоживання енергооб'єктів, з дискретністю, відповідно, в один місяць. Таким чином, неможливо дослідити тижневі особливості електроспоживання певними групами галузей.

Близько 70% всього електроспоживання ОЕС України припадає на промисловість, комунально - побутових споживачів та населення. Тому наведемо результати моделювання впливу метеорологічних факторів лише для цих галузей. Споживання електроенергії промисловістю не зазнає суттєвих сезонних коливань та слабо залежить від температури навколишнього середовища. Зокрема, збільшення ЕС промисловістю у зимовому сезоні складає лише 16% проти майже 40% приросту електроспоживання населенням. Розрахунки впливу метеорологічних факторів, проведені за описаним у розділі 2 алгоритмом, виявили, що зниження поточної середньомісячної температури по відношенню до середньобагаторічньої на 1 у зимовому сезоні призводить до росту місячного електроспоживання промисловістю на 0,2%, комунально - побутовими споживачами - на 0,8%, населенням - на 1,2%, та до падіння ЕС у літньому сезоні на 0,1%, 0,4% та 0,9% відповідно.

Метод середньострокового прогнозування місячного електроспоживання ОЕС за даними Держенергонагляду передбачає виконання прогнозів місячного ЕС по кожній з восьми груп галузей та подальше сумування отриманих результатів. Таким чином, існує можливість враховувати особливості ЕС окремими групами галузей.

Для прогнозування місячного електроспоживання окремо кожної галузі використовувалася розроблена та апробована у розділах 2-3 даного автореферату модель ЕС. Таким чином, передбачається адитивний розклад електроспоживання кожною галуззю на базову, трендову, метеорологічну, сезонну та залишкову складові та подальше моделювання і прогнозування зазначених компонент. Виокремлення із структури електроспоживання втрат обох видів дозволяє значно уточнити моделювання вказаних компонент електроспоживання кожної галузі.

Однак, інший вид вихідної інформації вимагає внесення наступних коректив в описаний метод та його програмну реалізацію:

- оскільки наявна інформація лише про місячні величини електроспоживання окремими галузями, то календарні чинники враховуються спрощено, зокрема ЕС не розділяється за типами днів, а розраховується лише його середньомісячне значення;

- прогнозування внутрішніх втрат електроспоживання в обленерго та втрат ЕС у міжсистемних лініях електропередач здійснюється на основі прогнозних значень місячного електроспоживання нетто ОЕС та розрахованих на даних передісторії процентних часток зазначених втрат із урахуванням їх динаміки;

- алгоритмом передбачено розрахунок коефіцієнтів приросту/спаду як відношення прогнозного електроспоживання до останнього відомого ЕС відповідного місяця для кожної галузі (рис. 5).

Відповідно до проведених розрахунків, похибка прогнозування місячного електроспоживання ОЕС України, виконаного за даними Держенергонагляду на 2008 рік, становить: екстремальна відносна похибка - 2,8%, середня арифметична - 0,4%, середньоквадратична за 12 місяців - 1,1%

Реалізація алгоритму прогнозування за структурою електроспоживання об'єднаної енергосистеми дозволяє коригувати прогнозні коефіцієнти приросту електроспоживання по кожній групі галузей. Зазначений інструментарій був використаний для коригування електроспоживання промисловості України в 4-му кварталі 2008-го року.

Таким чином, створено можливість задавання середньострокових сценаріїв розвитку окремо кожної галузі, що є особливо важливим у сучасний період світової економічної кризи та пов'язаних з нею структурних змін в електроспоживанні.

Тобто, за наявності прогнозів економічного чи суспільно - політичного розвитку країни на середньострокову перспективу, варіація прогнозних коефіцієнтів приросту електроспоживання окремими галузями дозволить уточнити середньостроковий прогноз місячного електроспоживання по ОЕС в цілому. Такий підхід є елементом коректного адаптивного застосування економетричних моделей у середньостроковому прогнозі за структурою електроспоживання.

ВИСНОВКИ

У дисертаційній роботі розв'язано актуальну науково-технічну задачу середньострокового прогнозування місячного електроспоживання та екстремального місячного навантаження енергосистеми із використанням ієрархічного підходу та аналізу структури електроспоживання. Це дозволило підвищити ефективність планування режимів ОЕС та сприяло, таким чином, підвищенню надійності та економічності її роботи. Отримано наступні основні наукові та практичні результати.

1. Проведений аналіз відомих методів вирішення задачі середньострокового прогнозування електричного навантаження та електроспоживання енергооб'єднання виявив, що в них використовується спрощена модель впливу температури, усередненої по всій площі енергооб'єднання. Також, існуючі методи середньострокового прогнозування малочутливі до різких змін структури електроспоживання енергооб'єднання. Таким чином, необхідна розробка нових та вдосконалення існуючих методів середньострокового прогнозування електричного навантаження та електроспоживання об'єднаної енергосистеми, що позбавлені зазначених недоліків.

2. Удосконалено метод середньострокового прогнозування місячного електроспоживання та екстремальних значень навантаження енергооб'єднання на тижневому та місячному часовому інтервалі за рахунок врахування різких змін в електроспоживанні енергоємними підприємствами та тижневої нерівномірності добового електроспоживання ОЕС. В моделі впливу температури повітря на електроспоживання, на відміну від існуючих, враховується зона нечутливості, пряма та зворотна кореляційна залежність цих параметрів, а також ефект інерційності впливу температури на ЕС та ЕН.

3. Дворівнева реалізація методу середньострокового прогнозування місячного електроспоживання об'єднаної енергосистеми дозволяє врахувати вплив метеорологічних і технологічних факторів на рівні регіональних енергосистем і отримати, в порівнянні із однорівневим, вищу точність прогнозування.

4. Вперше розроблено метод середньострокового прогнозування місячного електроспоживання енергооб'єднання України на основі електроспоживання групами галузей, що дозволило врахувати особливості електроспоживання окремими групами галузей та застосовувати різні сценарії їх розвитку, враховувати втрати в мережах обленерго та у міжсистемних лініях електропередач.

5. Розроблено методику уточнення прогнозного значення місячного електроспоживання поточного місяця, що проводиться з врахуванням фактичного електроспоживання, середньо багаторічного внутрішньо місячного тренду температури та короткострокових прогнозів температури і добового споживання електроенергії енергоємними підприємствами.

6. Розроблені програми середньострокового прогнозування впроваджено у вигляді програмного комплексу в промислову експлуатацію в НЕК Укренерго. Точність прогнозування місячного електроспоживання та екстремальних значень місячного навантаження відповідає експлуатаційним вимогам, що прийняті на даний час.

7. Подальше використання результатів роботи пропонується здійснювати шляхом впровадження розробленого програмного комплексу середньострокового прогнозування в регіональні та обласні енергосистеми НЕК «Укренерго».

ОСНОВНІ ПУБЛІКАЦІЇ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Черненко П. А. Обработка и анализ информации для иерархического прогнозирования электрических нагрузок / П. А. Черненко, А. И. Заславский, А. В. Мартынюк // Праці ІЕД НАНУ. - 2006. - Вип. 2(14). - С. 47-49.

2. Черненко П. А. Прогнозирование суммарной электрической нагрузки электроэнергетической системы в экстремальных точках суточного графика/ П. А. Черненко, А. В. Мартынюк, А. И. Заславский // Вісник НУ “Львівська політехніка”. - 2007. - № 596. - С. 95-101.

3. Черненко П. О. Прогнозування добового графіка сумарного електричного навантаження електроенергетичної системи / П. О. Черненко, О. В. Мартинюк // Праці ІЕД НАНУ. - 2007. - Вип. 18. - С. 57-65.

4. Черненко П. А. Среднесрочное иерархическое прогнозирование электропотребления энергообъединения / П. А. Черненко, А. В. Мартынюк, А. И. Заславский // Технічна термодинаміка, тематичний випуск «Проблеми сучасної електротехніки». - 2008. - Ч. 4 - С. 25-30.

5. Черненко П. О. Середньострокове дворівневе прогнозування електричного споживання енергооб'єднання / П. О. Черненко, О. В. Мартинюк // Вісник Вінницького політехнічного інституту. - 2008. - № 6. - С. 77-81.

АНОТАЦІЇ

Мартинюк О.В. Середньострокове дворівневе прогнозування електричного навантаження та електроспоживання енергосистеми. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.14.02 - електричні станції, мережі і системи. - Інститут електродинаміки НАН України, Київ, 2009.

У дисертаційній роботі розв'язано актуальну науково-технічну задачу середньострокового прогнозування місячного електроспоживання (ЕС) і екстремального місячного навантаження (ЕН) енергооб'єднання України.

В результаті проведених досліджень розроблено математичні моделі ЕС та ЕН що враховують вплив метеорологічних та технологічних факторів, різкі зміни в електроспоживанні енергоємними підприємствами. На основі даних моделей створено метод дворівневого середньострокового прогнозування місячного електроспоживання та екстремальних значень місячного навантаження ОЕС.

На основі створеного алгоритму розроблено та інтегровано у загальний програмний комплекс програми середньострокового прогнозування місячного ЕС та екстремального місячного ЕН об'єднаної та регіональних енергосистем України.

Проведені чисельні розрахунки прогнозів на різні часові інтервали показали, що точність прогнозування місячного електроспоживання та екстремального місячного навантаження задовольняє сучасним експлуатаційним вимогам. Основні результати роботи впроваджено в промислову експлуатацію в НЕК «Укренерго».

Ключові слова: об'єднана енергосистема, середньострокове прогнозування, метеорологічні фактори, місячне електроспоживання, екстремальне навантаження.

Мартинюк А. В. Среднесрочное двухуровневое прогнозирование электрической нагрузки и электропотребления энергосистем. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.14.02 - электрические станции, сеты и системы. - Институт электродинамики НАН Украины, Киев, 2009.

Диссертационная работа посвящена решению актуальной научно-технической задачи среднесрочного прогнозирования месячного электропотребления и экстремальной месячной и средненедельной нагрузки энергообъединения.

Среднесрочные прогнозы режимов работы энергосистем используются для решения многих задач планирования: производства электроэнергии, баланса мощности и энергии региональных (ЭЭС) и объединенной (ОЭС) энергосистем, создания графиков ремонта основного оборудования, расчета оптимальных режимов ГЭС с водохранилищами долгодействующего регулирования, планирования обеспечения ТЭС топливом и т.д. Погрешности прогнозирования месячного электропотребления и экстремальной месячной нагрузки приводят к дополнительным затратам (при завышенных прогнозах) или к технико - экономическим проблемам, вызванных дефицитом генерирующих мощностей. Таким образом, разработка новых и усовершенствование существующих методов среднесрочного прогнозирования электропотребления и их практическая реализация остается актуальной задачей, решение которой будет способствовать повышению надежности и экономичности режимов работы энергосистем.

В результате проведенных исследований разработан метод среднесрочного прогнозирования месячного электропотребления и экстремумов месячной нагрузки энергообъединения с учетом влияния календарных и технологических факторов, предварительного анализа и преобразования исходной информации. Усовершенствована модель влияния метеорологических факторов за счет учета зоны нечувствительности, прямой и обратной корреляционной связи между температурой и электропотреблением, а также эффектов инерционности.

Применена двухуровневая реализация метода прогнозирования, что позволило учесть технологические особенности региональных энергосистем, локализовать влияние метеорологических и технологических факторов и улучшить эффективность их моделирования.

Проведен анализ электропотребления отдельными группами отраслей, в результате которого разработан метод среднесрочного прогнозирования месячного электропотребления ОЭС Украины по данным Госэнергонадзора, предусматривающий выполнение прогноза месячного электропотребления по каждой группе отраслей и дальнейшего суммирования полученных результатов.

На основании разработанных методов созданы алгоритмы и комплекс программ среднесрочного прогнозирования месячного электропотребления и экстремальной месячной и средне недельной нагрузки ОЭС Украины. Возможности данного комплекса позволяют выполнять расчеты прогнозов месячного электропотребления и экстремальной месячной нагрузки по каждой из восьми региональных энергосистем и обеспечивают выполнение одно и двухуровневого прогноза по ОЭС в целом на интервал до 2-х лет. Разработанные математические модели учета влияния метеорологических факторов позволяют уточнять прогнозы электропотребления за счет корректировки среднемноголетней температуры, рассчитанной на интервале предыстории.

Применение двухуровневого метода обеспечивает более высокую точность прогнозирования месячного електроспоживання ОЕС Украины при условии использования среднемноголетней температуры в сравнении с его одноуровневой реализацией. Экстремальная и среднеквадратичная погрешность прогнозирования месячного электропотребления за 9 месяцев 2008 года в таком случае уменьшается с 4,8% и 2,7% до 3,2% и 1,5% соответственно.

Разработанный метод двухуровневого прогнозирования обладает приемлемой адаптивностью к резким изменениям в структуре электропотребления ОЭС. Более точным в таких условиях является метод прогнозирования месячного электропотребления ОЕС данным Госэнергонадзора, программная реализация которого предусматривает возможность корректировки прогнозных коэффициентов прироста электропотребления по каждой группе отраслей. Таким образом, существует возможность задания среднесрочных сценариев развития отдельно каждой отрасли, что особенно важно в современный период мирового экономического кризиса и связанных с ним структурных изменений в электропотреблении энергообъединения Украины.

Обоснованность научных положений и выводов, приведенных в диссертационной работе, подтверждается анализом полученных результатов и проведенными расчетами. Работоспособность предложенных методов и разработанных алгоритмов проверена вместе с сотрудниками Национальной Энергетической Компании «Укрэнерго» на реальных данных режимов работы ОЭС.

Разработанные программы среднесрочного прогнозирования внедрены в виде программного комплекса в промышленную эксплуатацию в НЭК Укрэнерго. Точность прогнозирования месячного электропотребления и экстремальных значений месячной и средне недельной нагрузки отвечает современным эксплуатационным требованиям.

Ключевые слова: объединенная энергосистема, среднесрочное прогнозирование, метеорологические факторы, месячное электропотребление, экстремальная нагрузка.

Martynuik A. V. Medium-term two-level load and power demand forecasting of union power systems. - Manuscript.

Dissertation on the competition of graduate degree of candidate of technical sciences on the specialty 05.14.02 - electrical power plants, networks and systems. - Institute of Electrodynamics of National Ukrainian Academy of Sciences, Kyiv, 2009.

This dissertation deals with the actual scientific and technical problem of medium-term forecasting of the monthly power demand and monthly and middle-week peak load of UPS of Ukraine.

In given thesis the method of two-level medium-term forecasting of monthly power demand of UPS of Ukraine taking into account meteorological and technological factors and features of structure of a power consumption of union and regional power supply systems is developed. On the basis of the developed method the algorithms and programs complex of medium-term forecasting is created. The realized calculations have confirmed useful and efficiency of the offered method especially under condition of sharp changes in power consumption structure. The received calculations of forecasts on different time intervals have shown that accuracy of forecasting of the monthly power demand and monthly peak electric loads meets modern operational requirements. The main works results putted into industrial operation on the union power system of Ukraine.

Keywords: Union power system, medium-term forecasting, meteorological factors, monthly power demand, peak load.

Размещено на Allbest.ur

...