Сравнительный анализ методов прогнозирования электропотребления регионального диспетчерского управления

Аннотация

Представлены результаты исследований по применению различных методов прогнозирования электропотребления для регионального диспетчерского управления. Цель исследования — повышение эффективности планирования электропотребления и уменьшение погрешности прогноза. Реализация цели состоит в сравнении двух подходов (классического — ARIMA) и интеллектуального (алгоритмы машинного обучения) с помощью экспериментального исследования на примере данных регионального диспетчерского управления и формирования рекомендаций по структуре прогнозных моделей. Научная значимость исследования состоит в обобщении опыта применения интеллектуального анализа данных для задачи прогнозирования электропотребления крупных энергосистем, в том числе относительно формирования признакового пространства. Авторами исследования был проведен сравнительный анализ прогнозных моделей с использованием и без использования метеофакторов. Полученные при исследовании результаты подтверждают необходимость учета метеофакторов при прогнозировании электропотребления, а также перспективность применения методов машинного обучения в сочетании с методами декомпозиции временны¢х рядов на аддитивные составляющие.