Моделирование электропотребления многономенклатурного предприятия для краткосрочного прогнозирования

• Автор: Гофман, Андрей Владимирович
• Шифр специальности: 05.09.03
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Самара
• Количество страниц: 186 с. : ил.

Оглавление
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. ОБЗОР МЕТОДОВ КРАТКОСРОЧНОГО
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ
1.1. Методы краткосрочного прогнозирования
1.2. Применение ИНС для краткосрочного прогнозирования электропотребления
1.3. Краткосрочное прогнозирование электропотребления предприятий с применением ИНС
1.4. Выводы по главе 1 и постановка задачи диссертационного исследования
ГЛАВА 2. АНАЛИЗ ВХОДНЫХ ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ ЧАСОВОГО ПОТРЕБЛЕНИЯ МНОГОНОМЕНКЛАТУРНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ
2.1. Определение входных параметров модели электропотребления.
2.2. Анализ временных рядов электропотребления
2.3. Моделирование особенностей технологического процесса
2.4. Выводы по главе
ГЛАВА 3. УЧЕТ ОСОБЕННОСТЕЙ БЫТОВОЙ НАГРУЗКИ
3.1. Определение параметров, характеризующих бытовую нагрузку.
3.2. Применение параметра среднесуточной температуры, определяемой
по методу скользящего среднего
3.3. Выводы по главе
ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ПО МЕТОДУ ИНС
4.1. Разработка структуры модели электропотребления
многономенклатурного предприятия
4.2. Практический выбор оптимальной модели
4.3. Выводы по главе
ГЛАВА 5. ПРАКТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ РАЗРАБОТАННОЙ МОДЕЛИ
5.1. Оценка точности краткосрочного прогнозирования электроэнергии.
5.2. Оценка адекватности разработанной ИНС
5.3. Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
ПРИЛОЖЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы.
В отечественных и зарубежных исследованиях проблеме краткосрочного прогнозирования электропотребления промышленных предприятий уделялось значительное внимание. В настоящее время для краткосрочного прогнозирования электропотребления предприятий зачастую применяют регрессионные методы, основанные на использовании линейных моделей. Современные российские предприятия вынуждены следовать покупательскому спросу. Для этого им приходится осваивать выпуск новых видов продукции. При этом зачастую на одном предприятии или в одном цехе выпускается продукция различной номенклатуры. Такие предприятия являются многономенклатурными. Особенностями технологического процесса многономенклатурных предприятий является неоднородный во времени технологический процесс с изменяющимися режимами работы оборудования предприятия и изменением номенклатуры выпускаемой продукции.
Зачастую многономенклатурные предприятия обеспечивают электроснабжение бытовых потребителей через свои внутренние электрические сети. Бытовая нагрузка в последнее время претерпела значительные изменения своей структуры - увеличилась доля расходов электроэнергии на отопление и кондиционирование, это привело к значительному влиянию метеофакторов на величину электропотребления бытовой нагрузки. Подобные предприятия имеют нелинейную зависимость своего электропотребления от метеофакторов и сложность в определении факторов, характеризующих технологический процесс, для его учета при краткосрочном прогнозировании электропотребления с применением традиционных методов.
Развитие методов с использованием нелинейных элементов -искусственных нейронных сетей (ИНС) позволило использовать их для

краткосрочного прогнозирования электропотребления. Разработаны модели ИНС для прогнозирования электропотребления предприятий, имеющих основной цикл продукции одного вида, как правило, добывающей или перерабатывающей промышленности.
В настоящее время большинство российских предприятий - потребителей электроэнергии покупает или планирует покупать электроэнергию на оптовом рынке электроэнергии и мощности (ОРЭМ). Для экономически эффективного приобретения электроэнергии на ОРЭМ потребителю необходимо обеспечить высокую точность краткосрочного прогнозирования своего электропотребления, так как финансовые механизмы ОРЭМ предполагают применение штрафных санкций в случае отклонения фактического электропотребления от прогнозного.
Таким образом, требуется разработка модели электропотребления многономенклатурного предприятия, имеющего неоднородный во времени технологический процесс с изменяющимися режимами работы оборудования предприятия, нередкой сменой номенклатуры выпускаемой продукции и учетом бытовой доли нагрузки электропотребления. Это обуславливает актуальность диссертационной работы.
Объект исследования - системы электроснабжения многономенклатурных промышленных предприятий и их часовой график электропотребления
Цель и задачи исследования.
Целью работы является разработка математической модели часового электропотребления многономенклатурного предприятия с учетом особенностей технологического процесса и бытовой нагрузки.
Для достижения цели сформулированы и решены следующие задачи.
• Разработка метода учета особенностей технологического процесса многономенклатурного предприятия;

Создание модели ИНС предполагает отбор производственных параметров, величины которых оказывают наибольшее влияние на величину часового электропотребления.
Учесть все производственные параметры позволяет создание структурной модели. Цель структурной модели - создание обоснованной схемы для расчета электропотребления. Эта модель отражает особенности процесса производства и включает те элементы, которые должны быть учтены при расчете параметров электропотребления. Она должна учитывать технологические, хозяйственные и коммерческие особенности объекта.
Алгоритм создания структурной модели показан на рисунке 2.9. Структурная модель определяет информационную модель, пригодную для выполнения прогнозирования электропотребления.
Рис. 2.9. Алгоритм разработки модели, учитывающей особенности технологического процесса.
Модель может быть экономико-статическая либо экономикоматематическая.