Разработка методики определения электропотребления сельскохозяйственных потребителей региона на перспективу: на примере Калужской области тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.20.02, кандидат технических наук Солодухин, Александр Михайлович

• Солодухин, Александр Михайлович
• кандидат технических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат технических наук Солодухин, Александр Михайлович

Введение.

Глава 1. Электроэнергетический комплекс Калужской области.

1.1. История электроэнергетики Калужской области.

1.2. Реформирование электроэнергетики.

1.3. Реформа электроэнергетики в регионе.

1.4. Ценообразование и розничный рынок электроэнергии.

Глава 2. Математические модели и методы прогнозирования.

2.1. Сущность прогнозирования.

2.2. Корреляционный и регрессионный анализы.

2.3. Анализ временных рядов.

2.3.1. Временные ряды.44

2.3.2. Прогнозирование на основе временных рядов.

2.4. Нейронные сети и прогнозирование.

2.4.1. Нейросетевые методы прогнозирования.

2.5. Прогнозирование электропотребления на основе устойчивого Н-распределения.

2.5.1. Техноценоз.

2.5.2. Прогнозирование электропотребления.

Глава 3. Внутриквартирные электрические нагрузки сельских потребителей.

3.1.Методика сбора и обработки информации, необходимой для определения электрических бытовых нагрузок.

3.2. Результаты обработки собранных данных и их анализ.

3.3. Прогнозирование электрических нагрузок жилого сектора.

Глава 4. Разработка методики прогнозирования электропотребления техноценоза

Калужской области.

4.1. Импорт, сортировка и визуализация данных.

4.1.1. Подготовка данных.

4.1.2. Получение табулированного рангового распределения.

4.1.3. Графическое представление данных.

4.1.4. Определение рангов для каждого объекта.

4.1.5. Вычисление коэффициента конкордации.

4.2. Верификация исходной базы данных.

4.2.1. Устранение нулевых данных.

4.2.2. Устранение явно ошибочных данных (выбросов).

4.2.3. Устранение абсолютно равных данных.

4.2.4. Восстановление утерянных данных.

4.3. Проверка данных на соответствие критериям Н-распределения.

4.3.1. Подготовка данных.

4.3.2. Проверка о несоответствии генеральной совокупности нормальному распределению по критерию Пирсона.

4.3.3. Проверка гипотезы о нормальном распределении методом спрямленных диаграмм.

4.3.4. Проверка взаимосвязанности данных с помощью коэффициента конкордации.

4.3.5. Проверка с помощью выборочного коэффициента ранговой корреляции Кендалла.

4.3.6. Проверка с помощью выборочного коэффициента ранговой корреляции Спирмена.

4.3.7. Проверка с использованием выборочного коэффициента линейной корреляции.

4.3.8. Результаты.

4.4. Аппроксимация ранговых распределений.

4.4.1. Метод наименьших модулей.

4.4.2. Линейный метод наименьших квадратов.

4.4.3. Метод наименьших квадратов.

4.4.4. Оценивание результатов аппроксимации.

4.5. Прогнозирование электропотребления G-методом на основе АГК.

4.5.1. Подготовка данных.

4.5.2. Выделение из исходной базы матрицы данных и матрицы верификации.

4.5.3. Свертка одномерного ряда в многомерный.

4.5.4. Сингулярное разложение траекторной матрицы.

4.5.5. Рекуррентное SSA-прогнозирование электропотребления.

4.5.6. Векторное SSA-прогнозирование электропотребления.

4.5.7. Анализ собственных векторов временного ряда.

4.6. Прогнозирование электропотребления G-методом на основе ДВР.

4.6.1. Подготовка данных.

4.6.2. Анализ годового совпадения данных.

4.6.3. Определение статистических характеристик электропотребления.

4.6.4. Прогнозирование электропотребления на следующий временной шаг.

4.6.5. Анализ результатов прогноза на гауссовость.

4.7. Прогнозирование электропотребления Z-методом на основе ТЦМ.

4.7.1. Подготовка данных для прогнозирования.

4.7.2. Прогнозирование электропотребления объектами ноевой касты.

4.7.3. Прогнозирование электропотребления объектами пойнтер-касты.

4.7.4. Прогнозирование электропотребления объектами саранчовой касты.

4.7.5. Прогноз электропотребления техноценозом в целом.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методики определения электропотребления сельскохозяйственных потребителей региона на перспективу: на примере Калужской области»

Актуальность темы.Система электроснабжения (СЭС) - большая сложная система, одним из свойств которой является динамика развития. Важным показателем при разработке и выборе вариантов развития СЭС является значение электропотребления на перспективу краткосрочную, среднесрочную и долгосрочную. Чем точнее прогноз электропотребления, тем режимы и параметры СЭС ближе к оптимальным. СЭС должна создаваться таким образом, чтобы при разумно минимальных затратах денежных средств, оборудования и материалов она обеспечивала надежное электроснабжение и подавала потребителям качественную электроэнергию, т.е. достигала целей функционирования.

В настоящее время СЭС сельских районов характеризуется почти стопроцентным износом электрооборудования (электрических сетей и трансформаторных подстанций), несовершенством схем питания, большой протяженностью воздушных линий 10 кВ, морально и физически устаревшим оборудованием и нуждается в коренной реконструкции и преобразовании. Требуется строительство новых районных трансформаторных подстанций 110/10; 35/10; 110/35/10 кВ что приведет к сокращению длин и радиусов ВЛ 10 кВ, снижению потерь электроэнергии в них, повышению надежности электроснабжения потребителей. Применение более совершенного электрооборудования (вакуумных выключателей, релейной защиты на микропроцессорах, изолированных проводов и др.) также повысит надежность электроснабжения.

Исходными данными при проектировании электрических сетей и планировании мероприятий по преобразованию СЭС сельских районов являются электрические нагрузки или электропотребление на перспективу.

Таким образом, разработка методики определения электропотребления сельскохозяйственных потребителей региона на перспективу является важной и актуальной задачей, так как методика определения электрических нагрузок, их достоверность оказывает существенное влияние на все последующие этапы проектирования.

Наше правительство также особое место уделяет направлению в сфере энергоэффективности и энергосбережения, в том числе вопросам разработки новых видов топлива[1]. Принимая это во внимание можно заключить, что главной целью энергетической политики и реформирования энергетики в целом является надежное обеспечение всех отраслей экономики и населения электроэнергией, надлежащего качества, а также максимально эффективное использование топливно-энергетических ресурсов и производственного потенциала топливно-энергетического комплекса (ТЭК) страны.

Модернизация энергетики, реализация энергоэффективных проектов в других отраслях экономики позволит более полно использовать имеющийся у нас потенциал энергосбережения и снизить энергоемкость ВВП.

В целом по России уровень электропотребления восстановится в лучшем случае в 2011 году. Согласно оптимистичному прогнозу, в случае восстановления внутреннего спроса, внешней торговли и промышленного производства в 2010 году, объемы потребления выйдут на докризисный уровень в первом квартале 2011 года. Пессимистичный прогноз предполагает возможность снижения темпов роста производства в промышленности, сокращения потребительского и инвестиционного спроса, падение строительства и объемов инвестиций в основной капитал, рост безработицы, а также сокращение электропотребления в результате активного энергосбережения и роста энергоэффективности[2].

На фоне аварии на подстанции Чагино в Москве 25 мая 2005 г., Министерство промышленности и энергетики РФ и РАО «ЕЭС России» пересмотрели прогнозные балансы производства и потребления электроэнергии и заявили о необходимости масштабных инвестиций в отрасль. На протяжении второй половины 2006 г. планы по вводу электрогенерирующих мощностей и развитию сетевого хозяйства неоднократно корректировались в сторону повышения. В результате, рассмотренная на заседании Правительства РФ 20 апреля 2007 г. «Генеральная схема размещения объектов электроэнергетики до 2020 г.» предусматривает рекордные инвестиции в отрасль, значительно превышающие показатели советских лет[3].

Обеспечением надежности электроснабжения в Калужской областизанимается специально созданный Штаб, одной из его функций является мониторинг, прогнозирование и информирование субъектов электроэнергетики и потребителей электрической энергии о возникновении или угрозе возникновения нарушения электроснабжения [4].

Экономичность вновь сооружаемых сельских электротехнических объектов, а также реконструкция существующих установок должна в первую очередь достигаться высоким качеством принимаемых проектных решений, выявлением наилучших технико-экономических вариантов систем сельского электроснабжения.

Нормативными методами определения перспективного электропотребления в отрасли сегодня являются - экстраполяция временных рядов электропотребления и балансовый метод. Их недостаток — проецирование тенденций прошлого на будущее, что снижает их точность и адекватность. Поэтому необходимо создать современные методы, основанные на учете большого количества факторов в динамике с применением новых достижений математики — нейронных сетей и техноценоза.

Решаемая научная проблема.Сложность определения электрических нагрузок в сельских сетях в первую очередь определяется тем, что потребители

А. сельского хозяйства отличаются значительным разнообразием видов, обусловленным большим количеством, резко отличающихся друг от друга, территориальных районов России. Кроме того, следует отметить большую рассредоточенность сельскохозяйственных потребителей. Исходя из этого, проблема заключается внеобходимости общей методологии определения электрических нагрузок на перспективу, применимой к различным регионам страны.

Проблемой прогнозирования электропотребления для сельскохозяйственных районов занимались многие ученые, среди которых: И.А. Будзко, Б.И. Кудрин, С.Д. Волобринский, Б.В. Гнеденко, В.Ю. Гессен, А.Г. Захарин, Г.М. Каялов, П.Н. Клейн, Б.А. Князевский, A.A. Климов, Н.С. Канакин, А.П. Коршунов, М.С. Левин, Д.С. Лившиц, Ю.Л. Мукосеев, Г.И. Назаров, В.К. Плюгачев, A.A. Пястолов, П.Я. Пирхавк, В.Г. Стафийчук, Р.Я. Федосенко, Ю.А. Фокин, М.К. Харчев, В.М. Цвях, Л.Е. Эбин, В.В. Шереметьев, Пахамов A.B. и др.

Целю исследованийявляетсяразработка методики определения электропотребления сельскохозяйственных потребителей региона (на примере Калужской области) на перспективу, сравнение и анализ существующих методов прогнозирования электрических нагрузок, с выявлением наиболее качественного из них, по критерию наименьшей ошибки в прогнозе.

На защиту выносится: Методика прогнозирования электропотребления апробированная на сельскохозяйственных потребителях Калужской области.

Объект научных исследований.Методы прогнозирования электропотребления сельскохозяйственных районов Калужской области на основе рационального использования информации, содержащейся в документах производственно-технической отчетности;

Научная новизнаисследований включает:

I. Разработанные методы прогнозирования электропотребления сельскохозяйственных потребителей региона (на примере Калужской области), обеспечивающие единую методику определения расчетных нагрузок.

II. Показатели основных видов электрических нагрузок (промышленных, с/х, коммунально-бытовых), динамики их развития и других факторов, влияющих на перспективное электропотребление сельскохозяйственных потребителей области.

III. Математические модели, позволяющие с достаточной точностью выполнять краткосрочный прогноз ряда энергетических характеристик (электропотребление и т.п.), на основе исходных данных о развитии групп потребителей электроэнергетического направления.

Достоверность исследований. Данная работа обусловлена корректной постановкой задачи и применением математического аппарата, совпадением расчетных и экспериментальных данных. Информационные данные, положенные в основу исследования, получены в результате измерений и анализа, а также по результатам отчетов энергосбыта и энергобаланса Калужской области.

Практическая ценность исследований. Разработанная в диссертационной работе методика прогнозирования электропотребления позволяет повысить точность прогноза производственных нагрузок потребителей, что снижает затраты на сооружение новых и реконструкцию существующих электрических сетей. Предлагаемый метод позволяет более полно использовать информацию, которая в настоящее время накапливается в документах производственно-технического учета и обеспечивает единую методику определения нагрузок. На основе сопоставления различных методов даются практические рекомендации о применении наиболее эффективных из них. Самостоятельное практическое значение для повышения эффективности и качества принимаемых решений имеют полученные статистические характеристики промышленных, сельскохозяйственных и прочих нагрузок.

Апробация научных результатов. Основные положения и результаты диссертационной работы обсуждались на конференциях: 7-ая Международная научно-техническая конференция (Москва, ГНУ ВИЭСХ, 2010г.).

Основные положения диссертации опубликованы в трудах научно-технической конференции и трех статьях, в изданиях, рекомендованных Высшей аттестационной комиссией.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованной литературы и приложения. Общий объем работы200 страниц, содержит 22 таблиц, 57 рисунков. Библиография включает 52 наименований.

Заключение диссертации по теме «Электротехнологии и электрооборудование в сельском хозяйстве», Солодухин, Александр Михайлович

Основные результаты и выводы

Было проведено сравнение прогнозных данных электропотребления Калужской области, полученных расчетным путем (методом рангового анализа), с прогнозными данными, взятыми из постановления правительства Калужской области от 29 июня 2009 года №250 «О стратегии социально-экономического развития Калужской области до 2030 года» приложение №3 «Обоснование выбора стратегических приоритетов» и приложению к постановлению правительства Калужской области «Программа и схема развития электроэнергетики Калужской области на 2011-2015 годы» [53,54]. Согласно вышеуказанным постановлениям и приложениям полезный отпуск электроэнергии потребителям Калужской области в 2010 году будет составлять 4766,77 млн.кВт.час, в 2011 году — 3925,29 млн.кВт.час. Расчетные значения этого показателя за 2010 и 2011 года, полученные на основе метода рангового анализа, составляют 3321,77 и 3342,47 млн.кВт.час соответственно. Фактические данные за период 2010 года составляет 3853,21 млн.кВт.час., согласно приложению к постановлению правительства Калужской области «Программа и схема развития электроэнергетики Калужской области на 2011-2015 годы» [54]. Сравнение фактических данных с данными полученными ОАО «Калужская сбытовая компания» и результатами исследования данной диссертации отражено в таблице 6.1 и графике (рис.6.1).

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Солодухин, Александр Михайлович, 2011 год

1. Косолапов В.В. Информационное прогнозирование и обеспечение. К: 1978. 198 стр.

2. О.Т. Лебедев. Прогнозирование подготовки инженерных кадров для электронной промышленности, Ленинград 1977 . 230 с.

3. Практикум по теории статистики, под ред. P.A. Шмойловой, М.: Финансы и статистика, 2001. 456 с.

4. И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев. Общая теория статистики, М.: Финансы и статистика, 2002. 480 с.

5. Т. Андерсон . Статистический анализ временных рядов: пер. с англ. — М.: Мир, 1976

6. Басовский Л. Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка, Учебное пособие М.: ИНФРА-М, 2001. - 260с

7. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление -М.: Мир, 1994 г.

8. Некоторые подходы к прогнозированию экономических показателей.— М.:ИЭПП, 2005. С. 195

9. A.A. Ежов С.А. ¡Думский. Избранные лекции по нейрокомпьютингу -М: МИФИ, 199823. www.anriintern.com: Тарасенко P.A., Сидоркин К.В., Костюхин М.Н. Прогнозирование на основе аппарата нейронных сетей

10. С.А. Бурдинский, В.К. Кистенев, A.C. Торопов. Прогнозирование электропотребления на основе устойчивого Н-распределения. Красноярский государственный технический университет.

11. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики М.: ЮНИТИ, 1998 - 40с.

12. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.:Мир, 197111с.

13. Баканов М.И., Мельник М.В., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. М.: Финансы и статистика, 2007 257с.

14. Гипрокоммунэнерго, РАО "ЕЭС России", Энергосетьпроект. Инструкция по проектированию городских электрических сетей РД 34.20.185-94. Энергоатомиздат, 1995.

15. Шестерень Виктор Егорович. Исследование и разработка методов прогнозирования электрических нагрузок сельскохозяйственных потребителей (на примере БССР) М.1976 - 30с.30. http://www.comprofit.ru/inform/index.phD7id агйс!е=236Ш раае=2

16. Вентцель Е.С. Теория вероятностей Наука, 1969.

17. Митропольский А.К. Техника статистических вычислений — Наука, 1971.

18. Кудрин Б.И. Введение в технетику. Томск: Издание ТГУ, 1993. - 552с.

19. Гнатюк В.И. Закон оптимального построения техноценозов. М.: Изд-во ТГУ - Центр системных исследований, 2005. - 384 с. (Компьютерная версия в сети Интернет - http://gnatukvi.ru/ind.html).

20. Дьяконов В.П. МАТНСАЕ) 8/2000: Специальный,справочник. СПб.: Питер, 2001. - 592 с.

21. Фуфаев В.В. Ценологическое определение параметров электропотребления, надежности, монтажа и ремонта электрооборудования предприятий региона. М.: Центр системных исследований, 2000. - 320 с.

22. Четыркин Е.М., Калихман И.Л. Вероятность и статистика. М.: Финансы и статистика, 1982. - 319 с.

23. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. М.: Наука, 1978. - 832 с.

24. Гнатюк В.И., Северин А.Е. Ранговый анализ и энергосбережение. -Калининград: КВИ ФПС РФ ЗНЦ НТ РАЕН, 2003. - 120 с.

25. Кендалл М. Ранговые корреляции. Зарубежные статистические исследования. М.: Статистика, 1975. - 216 с.

26. Четыркин Е.М., Калихман И.Л. Вероятность и статистика. М.: Финансы и статистика, 1982. - 319 с.

27. Королюк B.C., Портенко Н.И. и др. Справочник по теории вероятностей и математической статистике. М.: Наука, 1985. - 640 с.

28. Кудрин Б.И., Жилин Б.В., Лагуткин O.E., Ошурков М.Г. Ценологическое определение параметров электропотребления

29. Гнатюк В.И., Лагуткин O.E. Ранговый анализ техноценозов. -Калининград: БНЦ РАЕН КВИ ФПС РФ, 2000. - 86 с.

30. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. - 607 с.

31. Данилов Д.Л., Жиглявский A.A. Главные компоненты временных рядов: Метод "Гусеница". СПб.: СПбГУ, 1997. - 308 с. (Компьютерная версия в сети Интернет - см. на сайте http://www.gistatgroup.com/gus).

32. Гнатюк В.И., Луценко Д.В. Верификация базы данных по электропотреблению // Электрика. № 7. — М.: Наука и технологии, 2006. - С. 35 -38.

33. Голяндина Н.Э. Метод "Гусеница SSA": прогноз временных рядов: Учебное пособие. - СПб.: ВВМ, 2004. - 52 с. ■

34. Кистенёв В.К., Лукьянов П.Ю., Яковлев Д.А. Прогнозирование годового электропотребления модернизированным методом наискорейшего спуска // Технические науки, технологии и экономика: Матер. III Межрегион. научнопракт. конф. Чита: ЧТУ, 2003.

35. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственный нейронные сети. Теория и практика. 2-е издание М, 2002.

36. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации (перевод с польского И.Д.рудинского) М, «Финансы и статистика», 2002.

37. Дьяконов В.П., Круглов В.В. Математические пакеты расширения MATLAB: Специальный справочник Питер, 2001.