Сичова В. В. Короткострокове прогнозування небалансів електричної енергії в ОЕС України

English version

Дисертація на здобуття ступеня доктора філософії

Державний реєстраційний номер

0824U002814

Облікова картка дисертації

0824U002814.pdf

Здобувач

Спеціальність

  • 141 - Електроенергетика, електротехніка та електромеханіка

11-09-2024

Спеціалізована вчена рада

ДФ 26.187.6

Інститут електродинаміки Національної академії наук України

Анотація

Необхідність розв'язання задач прогнозування в енергетичній системі України зумовлена сучасним станом та перспективами розвитку Об'єднаної енергетичної системи (ОЕС) України та ринку електроенергії. Балансуючий ринок є ключовим для забезпечення стабільності та надійності функціонування ОЕС України, оскільки на ньому здійснюється балансування виробництва та споживання електроенергії через конкурентні механізми ціноутворення. Руйнування енергетичної інфраструктури, збільшення частки відновлюваних джерел енергії та неточності у прогнозуванні споживання призводять до небалансів електроенергії в ОЕС України. Це робить актуальними задачі короткострокового прогнозування сумарних небалансів електроенергії та споживання, що підвищує ефективність вибору ресурсів для покриття споживання та балансування ОЕС. У роботі проведено дослідження та запропоновано нові моделі і методи прогнозування сумарного електричного навантаження та небалансів в ОЕС України. Комплексний підхід забезпечив всебічний розгляд задачі прогнозування небалансів, враховуючи підвищення точності прогнозування, зменшення обсягів небалансів та планування дій щодо їх покриття. Аналіз літератури показав, що моделі часто не враховують зовнішні фактори, такі як температура повітря. Вітчизняні дослідження майже не розглядають прогнозування небалансів електроенергії та попиту на балансуючі послуги, що є новими задачами після впровадження нової моделі ринку електроенергії України. У роботі обґрунтовано необхідність багатофакторного прогнозування для підвищення точності короткострокового прогнозування добових графіків електричного навантаження. Запропоновано декомпозиційну парадигму, яка адекватно враховує вплив зовнішніх чинників. Робота пропонує кілька емпіричних підходів до декомпозиції часових рядів електричного навантаження. Для підвищення надійності виділення температурної складової електричного навантаження запропоновано метод визначення меж «зони нечутливості» електричного навантаження до температури повітря з використанням перетворення Гільберта-Хуанга для декомпозиції часових рядів. Для прогнозування сумарного електричного навантаження застосовано різні методи: регресійні, метод Холта-Вінтерса, штучну нейронну мережу LSTM. Розроблено гібридну модель для короткострокового прогнозування електричного навантаження, в якій рекурентна ШНМ LSTM використана для прогнозування базової складової, а поліноміальні регресійні залежності для кожного годинного профілю – для складової, що відображає вплив температури. Цей підхід підвищив точність короткострокового прогнозування сумарного електричного навантаження в середньому на 25%. Третій розділ роботи присвячено детальному статистичному аналізу вибірок небалансів електричної енергії та обсягу попиту на послугу балансування в Україні. Дослідження показало нестаціонарність та високу варіативність цих вибірок, виявивши, що вибірки небалансів електроенергії в основному підпорядковані закону розподілу Пуассона. Було відхилено гіпотези про нормальний та рівномірний розподіли для обох вибірок. Для прогнозування сумарних небалансів електроенергії запропоновано використання авторегресійних моделей та моделі штучної нейронної мережі типу LSTM. Для прогнозування обсягу попиту на послугу балансування, який позбавлений явних закономірностей, запропоновано використання ймовірнісних ШНМ, зокрема баєсових мереж (BNN) та генеративно-змагальних нейронних мереж (GAN). Моделі BNN дозволяють оцінити максимальні відхилення обсягу попиту від прогнозованого значення з заданою ймовірністю, а моделі GAN ефективні при роботі з асиметричними розподілами та складною структурою даних. Застосування цих моделей підвищує точність прогнозування обсягу попиту на послугу балансування. У четвертому розділі аналізуються результати випробовування розроблених моделей для прогнозування небалансів електроенергії та обсягу попиту на послугу балансування. Досягнуто задовільних результатів прогнозування сумарних небалансів електроенергії ОЕС України за допомогою авторегресійних моделей ARIMA та VARMA, які використовуються через високу автокореляцію вибірок. Дослідження підтвердили доцільність побудови однофакторних моделей. Для підвищення точності прогнозування небалансів електроенергії запропоновано застосування штучної нейронної мережі LSTM. Проведено модифікації моделі, зокрема додано компонент для автоматичного вибору гіперпараметрів. Це спростило налаштування моделі та покращило точність прогнозування. Також випробувано ансамблі моделей LSTM з різними значеннями довжини вікна, які підбирають оптимальні гіперпараметри. Результати ансамблю, обчислені як середнє арифметичне прогнозів, підвищили надійність та точність прогнозування. Розроблено застосунки для короткострокового прогнозування добових графіків сумарного електричного навантаження та сумарних небалансів електроенергії на період від однієї до семи діб. Також створено програму для розрахунку цін та тарифів на електроенергію, яка обчислює значення тарифу та вартості залежно від типу закупівлі.

Читати повністю

Публікації

Miroshnyk V., Shymaniuk P., Sychova V. Short term renewable energy forecasting with deep learning neural networks. Power Systems Research and Operation: Selected problems. editors: Kyrylenko O., Zharkin A. and other. Springer, 2021. pp. 121–142

Miroshnyk V., Shymaniuk P., Sychova V., Loskutov S. Short-term load forecasting in electrical networks and systems with artificial neural networks and taking into account additional factors. Power Systems Research and Operation: Selected problems II. editors: Kyrylenko O., Denysiuk S. and other. 2022. pp. 87-105.

Miroshnyk V., Shymaniuk P., Sychova V., Loskutov S. Short-Term Forecasting of Imbalances in the IPS of Ukraine. In: Kyrylenko O., Denysiuk S., Strzelecki R., Blinov I., Zaitsev I., Zaporozhets A. (eds) Power Systems Research and Operation. Studies in Systems, Decision and Control. vol 512. Springer, Cham. 2024. Pp 89-109

Черненко П.О., Сичова В.В. Удосконалення алгоритму визначення впливу температури повітря на сумарне електричне навантаження енергосистеми для підвищення точності короткострокового прогнозування. Технічна електродинаміка. 2021. №2 С. 77-83

Блінов І.В., Сичова В.В. Застосування методів декомпозиції у короткостроковому прогнозуванні сумарного електричного навантаження енергосистеми. Праці Інституту електродинаміки Національної академії наук України. 2021. №59 С. 68-71

Блінов І.В., Парус Є.В., Мірошник В.О., Шиманюк П.В., Сичова В.В. Модель оцінки доцільності переходу промислових споживачів до погодинного обліку електричної енергії на роздрібному ринку. Енергетика: економіка, технології, екологія. 2021. №1. С. 88-97.

Сичова В.В. Прогнозування добових графіків сумарних небалансів електричної енергії в ОЕС України. Технічна електродинаміка. 2022. №.4 С. 58-63

Сичова В.В. Короткострокове прогнозування небалансів електричної енергії в ОЕС України з використанням авторегресійних моделей та штучних нейронних мереж. Праці Інституту електродинаміки Національної академії наук України. 2023. №64. С. 24-30.

Сичова В.В. Розробка штучної нейронної мережі для прогнозування небалансів електричної енергії в ОЕС України. Праці Інституту електродинаміки Національної академії наук України. 2023. №66. С. 58-63

I. Blinov, V. Miroshnyk and V. Sychova, Comparison of models for short-term forecasting of electricity imbalances. 2022 IEEE 8th International Conference on Energy Smart Systems (ESS). Kyiv. Ukraine. 2022. pp. 01-04

Blinov I, Miroshnyk V and Sychova V. Short-term forecasting of electricity imbalances using artificial neural networks. 4 th International conference on sustainable futures: environmentak, technological, social and economic matters (ICSF-2023) DOI 10.1088/1755-1315/1254/1/012029 м. Кривий Ріг. 23-26 травня 2023

Бєлоха Г.С., Сичова В.В. Оптимізація графіків електричного навантаження агрегатором в локальних електроенергетичних системах. Праці Інституту електродинаміки Національної академії наук України. 2023. №66. С 84-89. DOI: https://doi.org/10.15407/publishing2023.66.084

Блінов І.В., Сичова В.В., Шиманюк П.В. Комп’ютерна програма «Модель розрахунку цін та тарифів на електричну енергію (дослідна модель)» («EMPM (Electricity market pricing model)»). Авторське право на твір № 115250 від 13.10.2022

Блінов І.В., Сичова В.В., Шиманюк П.В. Комп’ютерна програма «Модель розрахунку цін та тарифів на електричну енергію (дослідна модель)» («EMPM (Electricity market pricing model)»). Авторське право на твір № 115250 від 13.10.2022

Сичова В.В., Шиманюк П.В. Комп’ютерна програма «Прогнозування добових графіків сумарного електричного навантаження (fds_oel)». Авторське право на твір № 125814 від 18.04.2024

Сичова В.В. Підвищення точності моделювання метеорологічної складової при багатофакторному короткостроковому прогнозування електричного навантаження енергосистеми. Всеукраїнський конкурс студентських наукових робіт з галузі «Енергетика». Зб. тез доповідей. м. Маріуполь: ДВНЗ «ПДТУ». 25-26 березня 2020 р. 2020. С. 6-7

Черненко П.О., Сичова В.В. Аналітичне моделювання сумарного електричного навантаження енергосистеми для покращення його короткострокового прогнозування. XV Міжнародна конференція Контроль і управління в складних системах (КУСС-2020). м. Вінниця. 8-10 жовтня 2020 р. 2020. С. 184-186

Сичова В.В., Шиманюк П.В. Застосування декомпозиції графіків сумарного електричного навантаження для задач їх короткострокового прогнозування. ХХХІХ Науково-технічна конференція молодих вчених інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.С. Пухова НАН України. м. Київ. 12 травня 2021. 2021 С. 101-104

Сичова В.В. Застосування методу Гільберта-Хуанга для декомпозиції графіків сумарного електричного навантаження. Збірник матеріалів І науково-технічної конференції молодих вчених та спеціалістів Інституту електродинаміки Національної академії наук України. м. Київ. 15 березня 2021 р. 2021. 64 с

Сичова В.В. Короткострокове прогнозування небалансів електричної енергії. Results of modern scientific research and development. Proceedings of the 9th International scientific and practical conference. Barca Academy Publishing. Madrid, Spain. 2021. Pp. 165-171.

Сичова. В.В. Прогнозування добових графіків сумарних небалансів електричної енергії в ОЕС України. ПСЕ 2022 XVII Науково-технічна 11 конференція Проблеми сучасної енергетики. м. Київ. 27 вересня 2022

Сичова В.В., Бєлоха Г.С. Застосування ансамблів штучних нейронних мереж для прогнозування небалансів електричної енергії в ОЕС України. XLІ Науково-технічна конференція молодих вчених та спеціалістів інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України. м. Київ. 17 травня 2023. С. 82-84

Сичова В.В. Застосування ймовірнісних нейронних мереж для прогнозування обсягу попиту на послугу балансування. XLІІ Науковотехнічна конференція молодих вчених та спеціалістів інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України. м. Київ 15 травня 2024. С. 130-133

Blinov I, Radziukynas V, Shymaniuk P, Sychova V Calculation of electricity losses using neural networks for retrospective data with the presence of anomalous values. 5 th International conference on sustainable futures: environmental, technological, social and economic matters (ICSF-2024) м. Кривий Ріг. 21-24 травня 2024

Читати повністю

Файли

autoreferat-Анотація Сичової В-В- (1).pdf

Дисертація Сичової В-В-.pdf

Схожі дисертації

0824U002762

Тєтєрєв Віталій Олегович

Застосування технологій інтелектуальних мереж в умовах часткової або повної заміни мереж електропостачання

0824U002711

Марчук Любов Романівна

Адаптивна мехатронна система ударного руйнування гірських порід

0824U002659

Пісоцький Андрій Валерійович

Обґрунтування вибору параметрів гібридної сонячно-вітрової системи для підвищення ступеню самоспоживання об’єкта

0824U002616

Озулу Антон Борисович

Електромеханічна система регулювання коливань кузова швидкісного електропоїзду з нахилом кузова

0824U002637

Становський Євген Юрійович

Удосконалення гібридної фотоелектричної системи з акумуляторною батареєю для потреб локального об’єкту