й інтервал і часовий фактор. Оцінка ефективності розглянутих методів заснована на зіставленні економічної вигоди від кожного прогнозу з ідеальним варіантом.
В якості генеральної сукупності досліджувалася інформація про електроспоживанні металургійного підприємства за рік. Річний графік навантаження наведено на рис. 3.1
Рис 3.1 Графік навантаження підприємства за 2010 рік.
Аналіз графіка показує, що навантаження підприємства на протязі року відносно стабільна, що свідчить про усталеному технологічному процесі.
Приклад добового графіка навантаження представлений на рис. 3.2.
Рис. 3.2 Добові графіки навантаження підприємства.
Аналіз представлених на рис. 3.2 графіків свідчить про те, що навантаження у певну годину різних доби варіюється в досить широких межах.
Для виявлення основних тенденцій електроспоживання з генеральної сукупності формувалася поквартальна вибірка значень. За даними погодинних графіків фактичного річного споживання (кВт год) були побудовані статистичні моделі розподілу навантаження у вигляді гістограм. Приклади таких гістограм для t=11 год і t=23 год представлені відповідно на рис.3.3 і рис.3.4
Малюнок 3.3 - Гістограма розподілу навантаження для перетину t=11 год за зимовий квартал
Малюнок 3.4 - Гістограма розподілу навантаження для перетину t=23 год за зимовий квартал
З представлених гістограм видно, що закон розподілу навантаження для кожної години двумодален через наявність короткострокових тенденцій в тимчасовому ряді і залежності електроспоживання від обсягів і технологічних особливостей процесу виробництва продукції. У теж час, схожість гістограм для годинника денний і нічний зміни свідчить про стабільне процесі електроспоживання протягом усієї доби.
Як відомо, в класичній статистиці найкращою оцінкою події є математичне очікування, але як показав експеримент, ймовірність потрапляння навантаження в околиці математичного очікування (16,8 € 10 3 кВт для t=11 год і 17,9 € 10 3 кВт для t=23ч) досить мала і становить 5,6% і 8% відповідно для 11го і двадцять третій години. Тому побудова методики прогнозування навантаження проводилася на основі інформації про ціну ризику відхилень навантаження від заявлених значень.
Завдання оцінки ризику полягає в тому, що при прогнозуванні електроспоживання слід враховувати не тільки найбільш ймовірну навантаження за розглянутий інтервал, а й величину фінансових втрат при відхиленні від заявленого обсягу споживання.
У ході вирішення даного завдання, були розглянуті варіанти прогнозних графіків навантаження (ГН) заснованих на аналізі гістограм розподілу, а так само рівномірний і середньостатистичний добові графіки. (рис.3.5)
Малюнок 3.5 - Прогнозні варіанти добових графіків навантаження
У ході аналізу результатів отриманих при зіставленні різних прогнозних графіків з реальними графіками навантажень намітилася наступна тенденція. Фінансові втрати від помилок прогнозування варіюються від 5% до 40%. При цьому помилка прогнозування має залежність від нерівномірності реального ГН (характеризується коефіцієнтом заповнення ГН - До зп). А, отже, можливе корегування помилки шляхом вибору найбільш точного прогнозу при даній нерівномірності реального ГН.
Зроблені розрахунки показали, що найменший збиток від НЕ точного прогнозування при К зп? 0.7 виходить при використанні добових графіків побудованих згідно гістограми розподілу. В інтервалі від 0,7 до 0,85 найбільш доречним виявився середньостатистичний добовий ГН. А при К зп? 0.85 кращий результат дає рівномірний добовий графік зі среднеквартальной навантаженням. Такий вибір прогнозних графіків дозволяє зменшити помилку в межах від 2% до 10%.
Представлені результати також показують, що в період дослідження на оптовому ринку середньозважені ціни на електроенергію встановлені так, щоб ризик фінансових втрат від заниження прогнозованої навантаження був менше, ніж від завищення, тим самим побічно стимулюючи споживачів на економію електроенергії і покращуючи роботу оптового ринку. Що в свою чергу може свідчити про намічений дефіциті генеруються потужностей, на тлі постійно зростаючих потреб. Таке положення робить також малоефективним застосування середньорічного ГН і сприяє побудові імовірнісного добового графіка, виходячи з мінімізації можливих фінансових витрат.
3.2 Методичні питання моделювання режимів електроспоживання
електропостачання реактивний потужність напруга
Ефективне управління будь-яким промислов...
