УДОСКОНАЛЕННЯ АЛГОРИТМУ ВИЗНАЧЕННЯ ВПЛИВУ ТЕМПЕРАТУРИ  ПОВІТРЯ НА СУМАРНЕ ЕЛЕКТРИЧНЕ НАВАНТАЖЕННЯ ЕНЕРГОСИСТЕМИ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ТОЧНОСТІ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ

П.О.  Черненко; В.В.  Сичова

doi:10.15407/techned2021.02.077

№ 2 (2021), Електроенергетичні системи та устаткування

№ 2 (2021)

Електроенергетичні системи та устаткування

УДОСКОНАЛЕННЯ АЛГОРИТМУ ВИЗНАЧЕННЯ ВПЛИВУ ТЕМПЕРАТУРИ ПОВІТРЯ НА СУМАРНЕ ЕЛЕКТРИЧНЕ НАВАНТАЖЕННЯ ЕНЕРГОСИСТЕМИ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ТОЧНОСТІ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ

Опубліковано 2021-02-23

https://doi.org/10.15407/techned2021.02.077

П.О. Черненко⁺⁻
В.В. Сичова⁺⁻

П.О. Черненко

Інститут електродинаміки НАН України, пр. Перемоги, 56, Київ, 03057, Україна

В.В. Сичова

Інститут електродинаміки НАН України, пр. Перемоги, 56, Київ, 03057, Україна

ARTICLE_10_PDF

Ключові слова

algorithm
electric load
air temperature
short-term forecasting алгоритм
електричне навантаження
температура повітря
короткострокове прогнозування

Як цитувати

[1]

Черненко, П. і Сичова, В. 2021. УДОСКОНАЛЕННЯ АЛГОРИТМУ ВИЗНАЧЕННЯ ВПЛИВУ ТЕМПЕРАТУРИ ПОВІТРЯ НА СУМАРНЕ ЕЛЕКТРИЧНЕ НАВАНТАЖЕННЯ ЕНЕРГОСИСТЕМИ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ТОЧНОСТІ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ. ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА. 2 (Лют 2021), 077. DOI:https://doi.org/10.15407/techned2021.02.077.

Анотація

На підставі проведених досліджень наведено три алгоритми, які дають змогу виділяти із сумарного електричного навантаження (СЕН) енергосистеми технологічну та температурну складові в кожній годині добового графіка, що забезпечує більшу точність результатів короткострокового прогнозування (КСП) СЕН енергосистеми. Розрахунки за трьома алгоритмами проведено за даними АК Київенерго. Проаналізовано показання датчиків температури повітря за чотирма джерелами з точки зору можливості їхнього застосування у процесі КСП. Бібл. 6, рис. 3, табл. 3.

https://doi.org/10.15407/techned2021.02.077

ARTICLE_10_PDF

Посилання

Bunn D.H., Farmer. E.D. Comparative models for electrical load forecasting. New York: Wiley, 1985. 232 p.

Makoklyuev B.I. Uchet vliyaniya meteorologicheskih faktorov pri prognozirovanii elektropotrebleniya ener-goobedinenij. Energetik. 2004. No 6. Pp. 15-16. (Rus)

Zueva V. N. Regressionnye metody prognozirovaniya grafika nagruzki elektroobo-rudovaniya. Nauchnyj zhurnal Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2017. No 126 (02). Pp. 1-12. URL: http://ej.kubagro.ru/2017/02/pdf/08.pdf (accessed at 31.07.2020) (Rus)

Chernenko P. O., Martinyuk O.V., Dekompoziciya dobovogo grafika elektrichnogo na-vantazhennya ener-gosistemi ta modelyuvannya jogo skladovih pid chas korotkostrokovogo prognozu-vannya. Visnyk Vinnytskoho politehnichnoho institutu. 2017. No 6. Pp. 86-94. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/vvpi_2017_6_15. (accessed at 30.07.2020) (Ukr)

Wei Zhao, Tao-tao Dai, Lian-cheng Wang, Ke Lu, Nan Chen. Short-term Load Forecasting Considering Mete-orological Factors and Electric Vehicles. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. Singapore, 14 – 16 September, 2018. Vol. 439. Part 1. Pp. 941-946.

List of national capitals. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_national_capitals (accessed at 30.07.2020)