ЗАСТОСУВАННЯ ПЕРІОДИЧНО КОРЕЛЬОВАНИХ СТОХАСТИЧНИХ ПРОЦЕСІВ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ СПОЖИВАННЯ ЕЛЕКТРОЕНЕРГІЇ

Анотація

У статті обґрунтовано застосування математичного апарату періодично корельованих стохастичних процесів (ПКСП) для моделювання та прогнозування споживання електроенергії в енергетичних системах. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю підвищення точності прогнозування енергетичного навантаження в умовах складної часової структури споживання з вираженою добовою, тижневою та сезонною періодичністю.

Метою роботи є розробка нового підходу до прогнозування енергетичного навантаження на основі енергетичної теорії стохастичних сигналів з використанням моделі ПКСП. Для аналізу використано експериментальні дані погодинного споживання електроенергії приватного господарства, агреговані в добовий, тижневий та місячний масштаби.

Запропоновано синфазний метод обробки сигналів споживання електроенергії з урахуванням та без урахування взаємокореляційних зв'язків між компонентами. Встановлено, що кореляційна функція споживання демонструє періодичну поведінку з періодом 24 години, а на добову гармоніку припадає 65-75% загальної енергії сигналу.

Результати дослідження показали, що синфазний метод з урахуванням взаємокореляційних зв'язків забезпечує виявлення прихованих закономірностей у структурі енергоспоживання та дозволяє враховувати інерційність енергетичних систем. Отримані кореляційні компоненти можуть використовуватися як інформативні ознаки для прогнозування навантаження та тренування моделей штучного інтелекту.

Практичне значення роботи полягає у створенні теоретичної основи для розробки адаптивних алгоритмів прогнозування енергоспоживання та їх впровадження в системи управління розумними енергетичними мережами.