Адаптивное краткосрочное прогнозирование потребления электроэнергии автономными энергосистемами малых северных поселений на основе методов ретроспективного регрессионного анализа

Abstract

Актуальность. Построение проблемно-ориентированного инструмента прогнозирования электропотребления малых северных поселений приобретает первостепенное значение для реализации планов развития регионов Арктической зоны и Крайнего Севера. В настоящее время используется большое количество методов прогнозирования электропотребления, включая экспертные, статистические, методы искусственного интеллекта, гибридные и другие. Как правило, отмечается отсутствие универсального метода, одинаково эффективного (по критерию «время счета - точность счета») для основных типов задач прогнозирования потребления электрической энергии. Отмеченное обстоятельство требует проведения исследований в направлении создания вычислительного комплекса: идентификация вычислительных свойств модели электропотребления - построение адекватного метода извлечения информации. Цель: разработка подхода на основе ретроспективного регрессионного анализа, позволяющего производить адаптивное краткосрочное прогнозирование потребления электроэнергии регионально обособленных электротехнических комплексов. Методы. Подход получения краткосрочного прогноза потребления электроэнергии региональных обособленных электротехнических комплексов базируется на ретроспективном регрессионном анализе. Прогнозная модель, опирающаяся на отклики регионально обособленных электротехнических комплексов, представлена в виде линейной регрессии с внутренним набором функций, образующих ортогональный и ортонормированный базис. При этом получаемая предварительная информация от объекта - отклики регионально обособленных электротехнических комплексов, записывается в виде системы линейных алгебраических уравнений, представленных в матричном виде. Нахождение коэффициентов при базисных функциях проводится с учетом метода наименьших квадратов, а само решение полученных уравнений - на основании метода Качмажа. Проверка работоспособности разработанного подхода проводилась с помощью анализа регрессионных остатков прогнозирования. Результаты. С помощью адаптивного краткосрочного прогнозирования потребления электроэнергии автономными энергосистемами малых северных поселений на основе методов ретроспективного регрессионного анализа был получен краткосрочный прогноз на интервал упреждения 30 минут. Выводы. Предложен подход адаптивного краткосрочного прогнозирования потребления электроэнергии автономными энергосистемами малых северных поселений на основе методов регрессионного анализа. Продемонстрировано существенное преимущество разработанного подхода, связанное с тем, что при создании процедуры адаптивного краткосрочного прогнозирования энергопотребления на основе ретроспективного регрессионного анализа производится рациональное совмещение процессов идентификации коэффициентов при базисных функциях и перестраиваемости математической модели нестационарного дискретного стохастического процесса на каждом шаге. Проведен анализ регрессионных остатков прогнозирования откликов региональных обособленных электротехнических комплексов, и подтверждена работоспособность разработанного алгоритма прогнозирования электроэнергии, а также адекватность принятых положений при формировании априорной информации при реализации подхода к краткосрочному прогнозированию стохастического процесса на основе ретроспективного регрессионного анализа.

The relevance. Construction of a problem-oriented tool for forecasting electricity consumption in small northern settlements is of paramount importance for the implementation of development plans for Arctic and Far North regions. At present, a large number of electricity consumption forecasting methods are used, including expert, statistical, artificial intelligence methods, hybrid methods, and others. As a rule, there is no universal method, equally effective (by the criterion «counting time - counting accuracy») for the main types of problems of electricity consumption forecasting. The noted circumstance requires research in the direction of creating a computational complex: identification of computational properties of electricity consumption model - construction of an adequate method of information extraction. The purpose: development of an approach based on a retrospective regression analysis, which allows making adaptive short-term forecasting of electricity consumption of regional isolated electrical complexes. Methods. The approach to obtain short-term forecasts of electricity consumption of regional isolated electrical complexes is based on a retrospective regression analysis. The predictive model based on the feedback from regionally isolated electrical complexes responses is presented in the form of a linear regression with an internal set of functions forming an orthogonal and orthonormalized basis. At the same time the preliminary information received from the object - feedback from regionally isolated electrical complexes, is written in the form of a system of linear algebraic equations presented in matrix form. Finding of coefficients at basis functions is carried out taking into account the method of least squares, and the solution of the received equations - on the basis of Kaczmarz method. Verification of performance of the developed approach was carried out by means of the analysis of regression residuals of forecasting Results. With the help of adaptive short-term forecasting of electric power consumption by autonomous power systems of small northern settlements based on the methods of retrospective regression analysis the short-term forecast for the prediction interval of 30 minutes was obtained. Conclusions. An approach is proposed to consider short-term forecasting of electricity consumption by autonomous energy systems in small northern settlements based on regression analysis methods. The paper demonstrates significant advantage of the developed approach related to the fact that when building a procedure for adaptive short-term prediction of energy consumption based on retrospective regression analysis the rationalization combination of identifying coefficients at basis functions and rebuilding the mathematical model of a non-stationary discrete stochastic process at each step occurs. The analysis of regression residuals of feedback from regionally isolated electrical complexes forecasting was carried out and the performance of the developed algorithm of electricity forecasting and the adequacy of the accepted provisions in forming a priori information when implementing the approach to short-term forecasting of a stochastic process based on retrospective regression analysis was confirmed.