ДонНТУ   Портал магистров

Реферат по теме выпускной работы

Содержание

Введение

Прогнозирование энергопотребления является важнейшей задачей для эффективного функционирования энергетических систем, и его роль значительно возрастает в условиях изменений структуры потребления энергии. Точное прогнозирование позволяет оптимизировать производство, передачу и распределение энергии, что способствует повышению общей эффективности системы, а также снижению экономических и экологических затрат [1]. В свою очередь, ошибки в прогнозах могут привести к перерасходу ресурсов, повышению затрат и снижению надежности электроснабжения, что нарушает работу как отдельных потребителей, так и всей инфраструктуры. Экологические последствия, связанные с неправильным прогнозом, могут быть значительными, так как избыточное производство энергии, особенно с использованием ископаемых источников, способствует загрязнению атмосферы и изменению климата.

С учетом роста потребления энергии и развития возобновляемых источников, задачи точного прогнозирования становятся особенно актуальными. Энергетические системы, использующие солнечные и ветровые электростанции, требуют новых подходов, так как эти источники характеризуются высокой вариативностью производства в зависимости от погодных условий. Это увеличивает сложность прогноза, так как необходимо учитывать изменения в климате, поведение потребителей и развитие новых технологий. В этих условиях методы прогнозирования должны быть гибкими и точно адаптироваться к изменяющимся условиям. Для этого необходимо использовать более сложные алгоритмы, включая методы искусственного интеллекта и машинного обучения, которые могут адаптироваться в реальном времени и корректировать прогнозы на основе новых данных.

Особое внимание в прогнозировании требует выбор подходящего метода. Существуют различные подходы, от простых статистических моделей до более сложных алгоритмов, основанных на нейронных сетях и глубоких обучающих методах. Статистические методы часто применяются для краткосрочного прогнозирования, так как они эффективны при стабильных условиях. Однако для более долгосрочных прогнозов, которые учитывают изменения в экономике, технологиях и потребительском поведении, более эффективными являются методы машинного обучения. Эти методы способны обучаться на большом объеме данных, выявлять скрытые зависимости и давать более точные прогнозы.

Одним из ключевых аспектов является учет возобновляемых источников энергии, таких как солнечные и ветровые электростанции. Эти источники характеризуются непредсказуемостью, что усложняет процесс прогнозирования их выработки. Для повышения точности прогноза необходимо разработать методы, учитывающие множество факторов, включая изменения климатических условий, а также использование данных о географических особенностях, которые могут существенно влиять на эффективность работы таких станций. Прогнозирование солнечной радиации и интенсивности ветра становится важной составляющей этих методов, что требует применения специализированных моделей.

Таким образом, данное исследование направлено на анализ существующих методов прогнозирования энергопотребления с целью выявления путей их улучшения. Совершенствование этих методов позволит повысить точность предсказаний, минимизировать экономические и экологические риски и обеспечить более устойчивое развитие энергетических систем в условиях глобальных изменений.

1. Актуальность темы

Современные методы прогнозирования энергопотребления, такие как модели временных рядов и регрессионный анализ, обладают рядом ограничений. Хотя эти методы эффективны для краткосрочных прогнозов, они не всегда могут учесть все факторы, влияющие на изменение потребления энергии. Среди таких факторов — погодные условия, экономические колебания, изменения в социальной активности и поведение потребителей. Например, экстремальные погодные явления могут существенно повлиять на потребление энергии, а экономические кризисы или рост производства могут вызвать резкие изменения в спросе. Традиционные методы не всегда способны полноценно учесть все эти переменные, что снижает точность прогнозов и может привести к финансовым потерям, неоптимальному использованию ресурсов и экологическим рискам [2].

В условиях современных экологических требований и необходимости повышения эффективности энергопотребления традиционные методы прогнозирования уже не всегда могут удовлетворить текущие потребности. Поэтому существует необходимость в более сложных и точных подходах, которые смогут учитывать более широкий круг факторов, влияющих на потребление энергии. Одним из таких методов является машинное обучение, которое позволяет строить модели, способные выявлять сложные зависимости между различными факторами, включая погодные условия, изменения в экономике и социальные факторы. Использование машинного обучения даёт возможность работать с большими объемами данных и обучать модели на основе исторической информации, что повышает точность прогнозов.

Особенность машинного обучения в том, что такие модели могут адаптироваться к изменениям, выявляя закономерности и тренды, которые трудно заметить при использовании традиционных методов. В дополнение к этому, гибридные подходы, сочетая методы машинного обучения с классическими техниками прогнозирования, могут улучшить точность моделей. Например, комбинация регрессионного анализа с нейронными сетями или деревьями решений позволяет учитывать как долгосрочные тренды, так и краткосрочные колебания. Это повышает общую гибкость и адаптивность модели, что важно в условиях нестабильного рынка и переменчивых погодных условий.

Таким образом, применение машинного обучения и гибридных методов для прогнозирования энергопотребления помогает не только повысить точность прогнозов, но и оптимизировать использование ресурсов, снижая финансовые и экологические риски. Эти подходы позволяют улучшить управление энергосистемами, снижая излишние расходы на производство энергии и минимизируя влияние на окружающую среду [3].

2. Цель и задачи исследования, планируемые результаты

Целью данного исследования является разработка и оптимизация модели прогнозирования энергопотребления для определенного региона, с учетом множества факторов, таких как погодные условия, экономическая активность, особенности потребителей и другие внешние воздействия.

Задачи исследования:

  1. Анализ существующих методов прогнозирования энергопотребления и определение их слабых сторон. Это позволит выявить проблемы, такие как низкая точность прогнозов и отсутствие гибкости в моделях.
  2. Исследование современных подходов, в том числе методов машинного обучения и гибридных моделей, с целью их внедрения в практику прогнозирования энергопотребления.
  3. Разработка аналитического метода прогнозирования, который будет использовать данные, собранные непосредственно от предприятий и бытовых потребителей. Этот метод будет включать учет реального времени потребления энергии, а также влияние внешних факторов, таких как погодные условия и экономическая активность.

Планируемые результаты:

3. Гибридные подходы к прогнозированию энергопотребления

Гибридные методы прогнозирования объединяют традиционные подходы, такие как модели временных рядов, с современными методами машинного обучения. Одним из примеров является использование модели ARIMA для выявления сезонных колебаний в потреблении энергии, после чего применяются более сложные алгоритмы, такие как XGBoost или нейронные сети, для учета нелинейных зависимостей и внешних факторов [4].

Преимущества гибридных методов:

Пример использования гибридного подхода можно привести на примере городской энергосистемы, где ARIMA помогает прогнозировать тренды и сезонные колебания потребления энергии. Эти данные затем передаются нейронной сети для более глубокого анализа, в том числе учета таких факторов, как температура воздуха и влажность, которые влияют на потребление энергии. Такой подход позволяет эффективно управлять нагрузкой и минимизировать риски перегрузки в пиковые моменты.

Этапы реализации гибридного подхода:

  1. Подготовка данных: На этом этапе проводится фильтрация данных, устранение выбросов и подготовка данных для анализа.
  2. Тренировка моделей: Вначале обучаются традиционные методы прогнозирования, такие как ARIMA, а затем подключаются более сложные алгоритмы машинного обучения.
  3. Интеграция результатов: На заключительном этапе результаты работы различных моделей объединяются в единую систему прогнозирования, что позволяет получить комплексный прогноз потребления

Гибридные подходы, которые используют данные с IoT-устройств и других источников, позволяют не только повысить точность прогнозов, но и увеличить оперативность решений. Это особенно важно в странах с высоким уровнем использования возобновляемых источников энергии, таких как Германия и Япония, где прогнозирование и управление энергопотреблением становятся ключевыми для устойчивости энергосистем.

4. Обзор существующих систем

Традиционные методы прогнозирования энергопотребления включают:

Среди более современных подходов выделяются:

Построение деревьев по модели XGBoost
Рисунок 1 – Построение деревьев по модели XGBoost

5. Аналитический метод прогнозирования

Аналитический метод прогнозирования основывается на детальном анализе потребностей различных категорий потребителей и интеграции большого количества данных. Он включает в себя учет не только потребностей потребителей, но и внешних факторов, таких как:

Этапы реализации аналитического метода:

  1. Сбор данных: Использование интеллектуальных счетчиков и других технологий для регистрации реального потребления энергии, а также сбор данных с метеорологических станций и экономических индикаторов.
  2. Анализ данных: Применение статистических методов для выявления взаимосвязей между энергопотреблением и внешними факторами, построение сегментации потребителей.
  3. Прогнозирование: Использование машинного обучения и гибридных методов для прогнозирования потребления энергии.
  4. Оптимизация нагрузки: Разработка методов для сдвига нагрузки в периоды пикового спроса и предоставление рекомендаций потребителям.

Пример применения аналитического метода: Для предприятий промышленного сектора методика может учитывать не только текущие данные о потреблении энергии, но и производственные планы, что позволяет более точно прогнозировать потребление и снижать затраты.

Выводы

Изученные методы прогнозирования показали, что традиционные подходы, такие как регрессионный анализ и модели временных рядов, имеют серьезные ограничения, которые снижают точность прогнозов и приводят к финансовым и экологическим потерям. Современные методы, включая машинное обучение и гибридные модели, предлагают гораздо более высокую точность и устойчивость, что позволяет эффективно управлять энергопотреблением. Разработанный аналитический метод имеет значительный потенциал для повышения точности прогнозирования, однако для его внедрения требуется создание подходящей инфраструктуры и решение вопросов безопасности данных.

Список источников

  1. IEA (International Energy Agency). "Electricity Market Report – January 2023". [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.iea.org/reports/electricity-market-report-2023
  2. U.S. Department of Energy. "The Electricity Grid". [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.energy.gov/energysaver/grid-connected-renewable-energy-systems
  3. Applied Energy Journal. "A review of machine learning methodologies for energy demand forecasting" (2020). [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352484723013975
  4. IEEE Xplore. "Impact of Energy Forecast Inaccuracies on Energy Management Systems" (2019). [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://ieeexplore.ieee.org/document/8760018
  5. MDPI, Energies. "Current State and Challenges in Energy Consumption Forecasting Models" (2021). [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.mdpi.com/1996-1073/14/13/3765
  6. Renewable and Sustainable Energy Reviews. "Advanced Load Forecasting Models for Smart Grid" (2019). [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352484724006346
  7. Т.А. Васьковская, Б.А. Клюс "Проектирование рынка электроэнергии с накопителями энергии", Электричество, 2020, №12, с. 31–43. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://doi.org/10.24160/0013-5380-2020-12-31-43
  8. А.А. Вассин, А.Г. Гусев "Теоретико-игровые модели управления рынком мощности и электроэнергии", Известия РАН. Теория и системы управления, 2012, №6, с. 52-62.
  9. А.А. Александров, М.Н. Захаров, М.С. Куц "Оптимизация энергоснабжения производственного комплекса с использованием возобновляемых источников энергии", 2021, №1, с. 85-102. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://doi.org/10.18698/0236-3941-2021-1-85-102
  10. С. М. Петухов "Модели и методы прогнозирования энергопотребления в условиях нестабильного рынка." Энергетическая политика, 2022, №4, с. 19-28.
  11. Н. В. Иванова "Современные подходы к прогнозированию потребления электроэнергии с использованием машинного обучения." Вестник энергетики, 2021, №2, с. 65-74.