Краткосрочный прогноз часового потребления электроэнергии с учетом погоды для субъектов РФ

Известия РАН. Энергетика. 2017. Т. 55. № 5. С. 47–56.

Гордин В. А., Быков Ф. Л.

Потребление электроэнергии определяется различными факторами. На него влияет время суток, день недели, сезон и другие факторы. Один из непериодических факторов – погода. В разных регионах эта зависимость может сильно отличаться. Разработана оперативная компьютерная технология краткосрочного прогноза почасового потребления электроэнергии для 63 субъектов РФ, использующая краткосрочный прогноз температуры воздуха. Мы оцениваем параметры нашего алгоритма по информации из архивов: потребления электроэнергии, фактической и прогностической температуры воздуха.

Погрешность MAPE получаемых прогнозов в среднем по субъектам составляет 3,2% при прогнозе на 1 сутки и 3,7% на вторые. Эффект от учета погоды примерно соответствует уменьшению заблаговременности прогноза c 2 до 1 суток. Метод прогноза использует всего 5 «индивидуальных» параметров, описывающих динамику потребления электроэнергии в субъекте РФ. В результате нашей работы архивы, необходимые для оценок по другому региону (городу), могут быть короче использованных нами.

Ключевые слова: метод главных компонент, correlation, корреляция, потребление электроэнергии, прогноз погоды, weather forecast, power load, principal component method

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА: Дифференциальные и интегро-дифференциальные уравнения. Включение больших массивов статистической информации. Модели. Аналитические и вычислительные подходы (2016)