ОПЕРАТИВНЕ ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНИХ НАВАНТАЖЕНЬ систем електроспоживання з врахуванням їх фрактальних властивостей :

Краткое содержание

Основний зміст роботи

У вступі обґрунтовано актуальність теми дослідження, зазначено зв'язок роботи з науковими програмами, темами. Вказано мету та задачі досліджень. Приведено характеристику наукової новизни та практичного значення одержаних результатів, а також описано їх апробацію та публікації.

У першому розділі розглянуті сучасні методи прогнозування електричних навантажень систем електроспоживання, які мають свої особливості ефективного функціонування. Під системою електроспоживання розуміється сукупність взаємопов'язаних електротехнiчних комплексів, окремі електротехнiчнi комплекси, електроприймачі промислових підприємств, що характеризуються узагальненими параметрами електричного навантаження. Показано, що оперативне прогнозування електричних навантажень є одною з найбільш важливих складових в процесі прийняття рішень в задачах контролю і керування електроспоживанням. Фактично кожне важливе оптимальне рішення значною мірою залежить від якості оперативного визначення і точності прогнозних параметрів.

Особливості аналізу сучасних методів прогнозування навантажень систем електроспоживання продиктовані необхідністю вирішення наукових, науково-практичних, техніко-економічних задач. Показано необхідність коректного використання класичного математичного апарата часових рядів з адаптуванням його до можливості використання результатів нових інформаційних технологій, а також використання штучних нейронних мереж. Розглянуті методи інтуїтивного прогнозування можуть бути достатньо корисними завдяки своїй прості у використанні. Розглянутий метод ковзного середнього дозволяє враховувати зсуви в структурі даних. Цей метод економний у використанні і не чутливий до обсягів баз вхідних даних. Методи ковзного середнього часто використовуються за необхідності повторного прогнозування. Методи експоненціального згладжування використовуються за необхідності використання короткотермінової точності і можливості швидкого коригування. Методика експоненціального згладжування виявилась корисною в оперативному прогнозуванні.

Дано пояснення відносно напрацювань фрактальних множин і фрактальної геометрії, які сьогодні використовуються у різних напрямках науки і практики, а в галузі прогнозування електричних навантажень наукові результати фрактальних множин використовуються вперше.

У другому розділі показано можливість застосування законів фрактальних множин і фрактальної геометрії для графіків електричних навантажень. Показано, що для вивчення таких процесів, як споживання електроенергії, може бути використаний базовий інструмент фрактального аналізу часових рядів – R/S-аналіз (рис. 1). Він дозволяє виявити і чисельно оцінити фундаментальні характеристики часових рядів: наявність довготермінової пам'яті, її глибину, трендостійкість, хаотичність або стохастичність аналізованого процесу. Встановлено придатність R/S-аналізу для прогнозування електричних навантажень. Доведено, що графіки електричних навантажень мають фрактальну структуру, або є самоподібними. Показник Херста може бути перетворений у фрактальну розмірність. Фрактальна розмірність, є показником складності графіка навантаження. Аналізуючи чергування ділянок з різною фрактальною розмірністю і те, як на систему електроспоживання впливають зовнішні і внутрішні фактори, можна навчитися передбачати поведінку системи і що найголовніше, діагностувати і передбачати нестабільні стани. Суттєвим моментом запропонованого підходу є наявність критичного значення показника Херста чи фрактальної розмірності графіка навантаження, за наближення до якого система втрачає стійкість та переходить у нестабільний стан і параметри швидко або зростають, або зменшуються, в залежності від тенденції, що має місце в даний час.