Агрегирование предпочтений в интерпретации данных энергетических обследований

Abstract

Актуальность исследования обусловлена тем, что систематическое проведение энергетических обследований электрических сетей с целью выявления потерь электроэнергии составляет основу энергосбережения и энергоэффективности. Обработка результатов энергетических обследований представляет собой работу с большим объемом неструктурированных данных, которые плохо поддаются полному учету. Цель исследования: рассмотрение возможности решения проблемы обработки результатов энергетических обследований на основе агрегирования предпочтений, что может обеспечить эффективное сжатие данных без потери информации и наглядную визуализацию результатов энергоаудита. В качестве объектов исследования рассмотрены магистральные электрические сети, входящие в Единую национальную электрическую сеть России. Магистральные электрические сети, в свою очередь, состоят из предприятий магистральных электрических сетей, каждое из которых объединяет большое количество подстанций. Данные ежегодных энергетических обследований магистральных электрических сетей России содержатся в базе ПАО «ФСК ЕЭС». Методы. Предложен основанный на агрегировании предпочтений метод, позволяющий представить большой объем данных инструментальных обследований потери энергии подстанциями сетей распределения электрической энергии в форме компактной интегральной оценки в порядковой шкале, удобной для принятия решений и визуализации. Обсуждается применение предложенного метода для анализа реальных данных энергетического обследования магистральных электрических сетей России. Результаты. Метод позволяет выявить источники экономически нерациональных затрат энергетических ресурсов и неоправданных потерь энергии, обеспечить сжатие больших объемов данных энергообследований без потери существенной информации. Предложенный метод может стать удобным перспективным инструментом для организаций, занимающихся энергоконсалтингом.

The relevance of the research is caused by the fact that systematic energy surveys of power networks to identify possible energy loss is the basis for energy saving and energy efficiency. Energy survey data processing is a work with large volume of unstructured data that is difficult to fully account. The main aim of the paper is to solve the problem of energy survey data processing on the base of preference aggregation approach, which will enable efficient data compression preventing the loss of useful information and provide clear visualization of energy audit results. The Backbone Electric Grids (BEGs), being a part of the Unified National Electric Network of Russia are considered as the object of the research. The Backbone Electric Grids, in their turn, consist of the Enterprises of Backbone Electric Grids, each of which may unite a large number of substations. Annual energy survey data of Russian Backbone Electric Grids are included in the database of the Federal Grid Company of Unified Energy System. Methods. The authors propose themethod, based on the preference aggregation, which allow obtaining and representing a great amount of data of instrumental survey of substation energy losses in a form of a compact integral estimate in the ordinal scale convenient for rapid decision making and visualization. Application of the proposed method to processing energy survey data of real backbone electric grids of Russia is discussed in the paper. Results. The method makes it possible to identify sources of economically inefficient expenditure of energy resources and unjustified energy losses, and also to provide compression of large volumes of energy survey data without diminution of essential information. The proposed method can be an appropriate and promising tool for organizations engaged in energy consulting.