Анализ факторов, влияющих на совокупное электропотребление гарантирующего поставщика

Цель работы - рассмотреть вопросы формирования выборки данных, необходимой для обучения и тестирования нейросетевых алгоритмов краткосрочного прогнозирования электропотребления, на основании анализа факторов, влияющих на поведение временного ряда электрической нагрузки потребителей гарантирующего поставщика. В данном исследовании использованы методы математической статистики, корреляционного и факторного анализов. Рассмотрено влияние факторов времени, метеорологических условий, надежности электросетевого оборудования, режима работы крупных потребителей электроэнергии, наличия центрального отопления и водоснабжения в населенном пункте на электрическую нагрузку потребителей гарантирующего поставщика. Осуществлен отбор основных факторов, оказывающих решающее воздействие на поведение временного ряда потребления электроэнергии. Выполнено объединение нескольких факторов в один с целью снижения размерности факторного пространства. Рассмотрены вопросы формирования выборки статистических данных, необходимой для краткосрочного прогнозирования потребления электроэнергии с помощью инструментов искусственного интеллекта и машинного обучения. На основании данной выборки происходит обучение и тестирование прогнозных моделей. Поведение временного ряда потребления электроэнергии в основном определяется временными и метеорологическими факторами. Для временного ряда электропотребления гарантирующего поставщика также определяющими являются факторы: отключение электросетевого оборудования 6-220 кВ; режим работы потребителей электроэнергии с мощностью 670-10000 кВт; наличие центрального отопления и водоснабжения в отдельном населенном пункте, которые считаются незначительными для электрической нагрузки энергосистемы в целом. При рассмотрении группы метеорологических факторов выяснено, что на почасовые объемы электропотребления влияет не только величина температуры наружного воздуха, но и изменения температурного режима, происходящие в предшествующий период.

краткосрочное прогнозирование потребления электроэнергии, факторы, искусственный интеллект, обучающая выборка, группа точек поставки электроэнергии, оптовый рынок электроэнергии и мощности