Оценка энергетического эффекта от перевода часов на летнее и зимнее время для НСО

Назначение прогнозов электропотребления. Краткосрочное прогнозирование

Множество случайных и неопределенных факторов влияют на потребление электроэнергии. Даже с небольшой заблаговременностью до 1 часа невозможно точно предвидеть объем покупки. Тем более это невозможно в длительных периодах. Появляются большие риски в результатах текущей деятельности, в инвестиционных проектах, в перспективах развития энергетики. В этих условиях большое значение имеет исследование процесса электропотребления и его случайных свойств.

Задача расчетов прогнозов потребления решается на всех временных интервалах с последовательным уточнением результатов расчетов по мере уменьшения времени упреждения. Точность прогнозных расчетов определяется соответствием применяемых математических моделей процессу колебаний потребления. В целом колебания потребления представляют собой сложный нестационарный случайный процесс, имеющий определенные цикличности (регулярные колебания). Они определяются сезонными колебаниями температуры и освещенности (долготы дня) в разрезе года, технологическим режимом работы предприятий, режимом труда и отдыха населения. На регулярные колебания накладываются нерегулярные и случайные компоненты, определяемые резкими изменениями погодных условий, различными социальными факторами (популярные телевизионные передачи, переносы рабочих выходных дней и т. п.). Все эти процессы должны учитываться при разработке математических моделей прогноза.

Методические подходы к прогнозированию электропотребления зависят от целей, которые ставит перед собой организация. В работе будут рассмотрены подходы к прогнозированию электропотребления относительно временного аспекта.

Для краткосрочного прогнозирования используются в основном временные ряды и регрессионные связи, отражающие внутренние процессы объекта.

Существует несколько подходов к построению прогнозирующих моделей электропотребления. Первый подход, предполагает использование математических и эвристических моделей. Второй – эвристических.

Первый подход в основном базируется на использовании временных моделей. Он заключается в идентификации модели одномерного временного ряда электропотребления и его экстраполяции. При этом предполагается, что все структурные составляющие модели (тренд, сезонная компонента, автоковариационная структура) в ближайшем будущем будут вести себя таким же образом, как и в прошлом, т.е. предполагается устойчивость модели. Такой подход можно считать полноценным прогнозирующим, поскольку единственным фактором в таких моделях является время, и не требуется знания прогнозов множества сопутствующих факторов. В этом – его достоинство, но и, одновременно, — ограниченность, поскольку информации, содержащейся в динамике (поведении во времени) самого показателя, может быть недостаточно для обеспечения требуемого качества прогноза.

Повышение достоверности прогнозов предполагает внесение поправок на основе факторных статистических связей и экспертных. Факторные модели дают статистические зависимости прогнозируемого показателя от набора факторов. При этом текущее значение электропотребления связывается с текущими значениями факторов. Категория времени вырождается в обычный индекс. Использование подобного подхода может быть конструктивно, поскольку информации о вводимых факторах, можно последовательно повышать точность прогноза.

Оценка эффектов от перевода часов на зимнее и летнее время статистическим методом

Для оценки влияния перехода на летнее и зимнее время на уровень электропотребления рассмотрим временной ряд за период с 2007 – 2016 гг.

Перевод стрелок часов в данном периоде осуществлялся в следующие даты, представленные в Таблице 7.

Таблица 7 – Даты перевода стрелок часов на летнее и зимнее время за 2007 – 2016 годы