Математичне моделювання та статистичні методи обробки даних вимірювань в задачах моніторингу електронавантаження

Abstract

Дисертацію присвячено проблемам розробки математичної моделі електронавантаження організацій та методу прогнозу електроспоживання з використанням стохастичного підходу та з урахуванням циклічності. У дисертації побудовано нову удосконалену математичну модель процесу електронавантаження у вигляді кусково-періодичного нестаціонарного процесу з некорельованими значеннями (білого шуму), яка має низку переваг, зокрема, враховує циклічність та механізм формування досліджуваного сигналу. Для врахування зміни режимів роботи організацій запропоновано методику формування реалізацій, які належать одному режиму роботи, що базується на використанні методу кластерного аналізу з використанням Евклідової метрики відстаней між добовими реалізаціями вимірювань процесу електронавантаження. При обґрунтуванні емпіричного порогу зміни режимів роботи використано метод непараметричної оцінки квантиля розподілу відстаней рівня . Для планування добового електроспоживання запропоновано метод прогнозу з урахуванням середньодобової температури навколишнього середовища, що базується на використанні методу лінійної регресії та досліджено його точність. Використовуючи запропоновану модель, проведено імітаційне моделювання електронавантажень. Створено проект апаратно-програмного комплексу для розв’язку задач моніторингу процесу електронавантаження організацій та проведення імітаційних експериментів.

Проведенный сравнительный анализ известных результатов исследований процессов электрических нагрузок различных объектов энергетических систем дал возможность обосновать актуальную научно-техническую задачу математического моделирования и статистических методов обработки данных измерений в задачах мониторинга электронагрузок. Результаты такого анализа дали возможность обосновать актуальность темы диссертации, определить связи диссертации с научно-исследовательскими темами, сформулировать цель, объект, предмет и методы исследований. В диссертации разработана новая математическая модель процесса электронагрузок в виде кусочно-периодического нестационарного процесса с некоррелированными значениями (белого шума), который имеет ряд преимуществ при сравнении с известными, в том числе учитывает цикличность, механизм формирования смены режимов електронагрузок (выходные и рабочие дни). Впервые для формирования реализаций процессов электронагрузок, которые принадлежат одному режиму роботы организации, использован метод кластерного анализа с применением Эвклидовой метрики расстояний между исследуемыми реализациями процесса электронагрузок, что дало возможность автоматизировать процесс формирования данных измерений различных режимов работы организации. Для обоснования эмпирического порога периодичности статистически обоснован метод непараметрического оценивания квантиля распределения уровня . Получены результаты прогноза суточного электропотребления в зависимости от среднесуточной температуры окружающей среды с использованием модели линейной регрессии, что может быть использовано при планирований затрат на электроэнергию учитывая прогноз погоды на следующий день. Разработано алгоритмическое и программное обеспечение статистической обработки данных измерений электронагрузок организации, которое может быть использовано службами управления электропотребления для принятия решений по оптимизации работы потребителей электроэнергии. Для решения задач мониторинга электронагрузок организации разработана база данных поточных измерений электронагрузок и результатов их статистического анализа. Разработан проект аппаратно-програмного комплекса мониторинга электронагрузок, внедрение которого повышает уровень обоснованности принятия решений о оптимизации распределения нагрузок в сети и внедрения энергосберегающих технологий.

The dissertation is concerned with arguing for the mathematical model of organizations’ electricity load as well as the method of energy consumption prognosis. Stochastic approach is used and cyclic recurrence is taken into consideration. A new mathematical model of the loading process as a piece-periodic process with non-correlative value (white noise) is proposed. Besides a range of advantages, this model includes the mechanism of generation and cyclic recurrence of the investigated signal. To take into account different organization schedules the method of homogeneous realizations development is proposed, which is based on the method of cluster analysis and Euclidean metric distances between daily implementation of the loading process. The method of non-parametric estimation of distances distribution fractile p=0,95 is used to study empirical discontinuity threshold. To plan daily energy consumption a prognosis method is proposed. This method considers average daily ambient temperature and is based on the linear regression method. Accuracy of the method is studied. Electricity loading process is simulated on the basis of this model. Hardware and software complex design is drawn up to solve the problems of monitoring electricity loading process in an organization and to carry out simulation experiments.