Применение метода главных компонент для прогнозирования объемов электропотребления энергосбытового предприятия

• Автор: Соломахо, Ксения Львовна
• Шифр специальности: 05.09.03
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2015
• Место защиты: Челябинск
• Количество страниц: 141 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1.Уровень развития энергетической отрасли в России

1.2.Проблема прогнозирования генерирования объемов электроэнергии электротехнических комплексов и систем
1.3.Методы и оценки качества функционирования систем прогнозирования на предприятии

1.4.Задачи и методы прогнозирования объемов выработки электроэнергии

1.5.Обзор методов прогнозирования энергозатрат на промышленных

предприятиях

1.6. Анализ энергетические характеристик основных потребителей электроэнергии

1.7.Выводы по главе

ГЛАВА 2. МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОБЪЕМОВ ПОТРЕБЛЕНИЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ
2.1. Обзор методов прогнозирования объемов электроэнергии электротехнических комплексов
2.2. Классификация статистических методов прогнозирования
2.3. Основные методы прогнозирования временных рядов
2.3.1. Прогнозная экстраполяция
2.3.2. Регрессионный анализ (искусственные нейронные сети, АММА модели)
2.3.3. Адаптивные методы прогнозирования
2.3.4. Прогнозирование с использованием гибридных систем
2.3.5. Техноценоз

2.4. Анализ работ по прогнозированию энергопотребления
2.5. Выводы по главе
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОТРЕБЛЕНИЯ ОБЪЕМОВ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ
ЭНЕРГОСБЫТОВОГО ПРЕДПРИЯТИЯ
3.1. Критерии создания математической модели для построения прогнозов электропотребления
3.1.1. Требования к модели
3.1.2. Требования к выбору метода для краткосрочного прогнозирования электропотребления энергосбытового предприятия
3.2. Разработка способов формирования рациональной тестовой выборки
3.3. Подготовка исходных данных для анализа
3.4. Алгоритм отбора исходных факторов
3.5. Формальная постановка задачи
3.6. Прогнозирование электропотребления методом главных компонент
3.7. Выводы по главе
ГЛАВА 4. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ РЕГИОНА ДЛЯ ЭНЕРГОСБЫТОВОГО ПРЕДПРИЯТИЯ
4.1. Модель на основе регрессионного анализа
4.2. Модель на основе метода главных компонент
4.3. Анализ влияния каждого фактора
4.4. Сравнение результатов
4.5. Оценка ожидаемого экономического эффекта
4.6. Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА
ПРИЛОЖЕНИЯ
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность работы
Актуальная для современных предприятий проблема энергоемкости была обозначена Президентом Российской Федерации в Указе от 4 июня 2008 года №889 «О некоторых мерах по повышению экологической и энергетической эффективности России». В Указе была поставлена глобальная задача по снижению энергоемкости российской экономики на 40% относительно 2007 года. В связи с этим на предприятиях, работающих в области электроэнергетики, стали проводить мероприятия по энергоэффективности, которые оказывают влияние на увеличение прибыли, за счет сокращения убытков. Одной из важных составляющих мероприятий по оптимизации энергетических затрат предприятия стало прогнозирование объемов электрической энергии, что является неотъемлемой частью ежедневной работы.
В настоящее время на большинстве предприятий применяются методы экспертных оценок, когда прогноз осуществляется сотрудником компании на основе использования простейших арифметических операций, что не может обеспечить высокую точность. Однако современные подходы к экономическому и техническому управлению, развитие информационных технологий, предъявляют все более жесткие требования к точности решения задач прогнозирования. Эффективным решением данной задачи является создание математической модели прогнозирования, адекватно описывающей исследуемый процесс. Использование при прогнозировании автоматизированных математических моделей на предприятии позволяет строить прогнозы с высокой точностью, сокращает время, затрачиваемое на процесс прогнозирования, а так же помогает принимать управленческие решения.
Статистических методов, лежащих в основе математической модели, в
настоящее время известно большое количество, все они имеют свои
достоинства и недостатки. Выбор статистического метода осуществляется

1.7. Выводы по главе
1. Проблема прогнозирования показателей является важной задачей предприятий, актуальна она, в том числе и для энергосбытовых предприятий, и является ежедневной частью работы.
2. Установлено, что в настоящее время существует большое количество статистических методов, с помощью которых осуществляется прогнозирование на промышленных предприятиях.
3. К математическим моделям в связи с развитием информационных систем предъявляют все более строгие требования. Модели для прогнозирования электропотребления региона должны учитывать целый ряд характеристик потребителей. В настоящее время предъявляются строгие требования к точности модели. Для создания адекватной модели требуется оценка по ряду критериев.
4. Для каждого предприятия, должна быть создана собственная, адаптированная под конкретные требования, модель прогнозирования. Для ее создания требуется подробное изучение данных и изучение специфических особенностей предприятия.