На Главную

Расширенный поиск

НовостиКомментарииBigpower DailyЭнергорынокИнструментыМой BigPower
Вход Регистрация
 
17 октября 2023, 10:49 | ТАСС / ЕКАТЕРИНБУРГ
Распечатать Отправить по почте Добавить в Избранное В формате RTF

Ученые создали систему прогнозирования графиков электропотребления с точностью 98,75%


Международный коллектив ученых разработал новую систему прогнозирования графиков электропотребления. Испытания новой модели проводили на данных Центральной энергосистемы Монголии, они показали точность полученных результатов в 98,75%, сообщили ТАСС в пресс-службе Уральского федерального университета, ученые которого принимали участие в исследовании.

«Ученые создали модель, способную прогнозировать суточный график потребления электроэнергии. Модель апробировали на реальных данных Центральной энергосистемы Монголии на протяжении трех лет. Результаты показали: модель имеет высокую точность — в краткосрочном периоде (на сутки вперед) средняя погрешность прогноза составляет 1,25%. Это высокий показатель, поскольку средняя погрешность прогнозирования у аналогов — 1- 4%», — сказали в вузе.

Как пояснил ведущий научный сотрудник кафедры электротехники УрФУ Павел Матренин, полученные результаты помогут правильно планировать нагрузку на энергетические объекты, чтобы эффективно распределять электроэнергию среди потребителей. В целом прогнозирование позволит лучше планировать работу всей электроэнергетической системы, добавил ученый. Современные электроэнергетические системы сложны и включают в себя большое количество структурных элементов, в том числе слабо предсказуемых объектов как генерации, так и потребления.

«Проблема прогнозирования энергопотребления заключается в том, что на него влияет большое количество факторов, таких как погода, технологические процессы крупных предприятий, распорядок дня людей. Эксперты, прогнозирующие такие зависимости, приобретают опыт в течение месяцев и лет работы, но этот опыт очень трудно формализовать. Для снижения риска ошибок из-за человеческого фактора, повышения точности и уровня автоматизации прогнозов можно использовать программное обеспечение на основе машинного обучения», — сказал Павел Матренин.

Разработанная система основана на использовании программного обеспечения с открытым исходным кодом, метеорологических данных, а также данных об использовании потребления электроэнергии Центральной энергосистемы Монголии, которая вырабатывает и потребляет более 94% электроэнергии страны. Чтобы построить модель и обучить ее, ученые применили алгоритм экстремального градиентного бустинга, основанного на ансамбле «деревьев решений». Такой метод подразумевает, что каждое «дерево» делает свой независимый прогноз, а итоговый результат определяется путем взвешенного усреднения прогнозов всех деревьев.

Исследование ученые УрФУ проводили совместно с коллегами из Новосибирского государственного технического и Рижского технического университетов. Описание модели и результаты прогнозирования опубликованы в журнале Inventions. Исследование выполнено при финансовой поддержке по программе «Приоритет-2030». В планах исследователей апробировать модель на электроэнергетических системах других стран.

Распечатать Отправить по почте Добавить в Избранное В формате RTF
РАНЕЕ В РУБРИКЕ
Все материалы рубрики: Оборудование и ПО
ГЛАВНОЕ
07 февраля, 17:20
Возглавляющий комиссию Госсовета РФ по направлению "Энергетика" глава Якутии Айсен Николаев считает необходимым продлить после 2028 года действие механизма "дальневосточной надбавки", позволяющего снижать стоимость электроэнергии для потребителей дальневосточных регионов.
07 февраля, 09:45
Регуляторы прорабатывают предложение «Россетей» по созданию единой тарифной зоны в Сибири с передачей полномочий по установлению тарифов Федеральной антимонопольной службе (ФАС), но задумываются над альтернативой. В Минэнерго опасаются перекладывания нагрузки с одних регионов на другие, а в ФАС указали на сложности с расчетом тарифов в единой зоне с большим количеством субъектов.
07 февраля, 08:34
МОСКВА, 7 февраля (BigpowerNews) –  Премьер-министр Михаил Мишустин распоряжением от 05.

© 2025 ООО «БИГПАУЭР НЬЮС».
© 2009-2025 Информационное агентство «Big Electric Power News».
Реестровая запись ИА № ФС77-79736 от 27.11.2020г. выдано Роскомнадзором.
Категория информационной продукции 16+
тел. : +7(495) 589-51-97.
Телеграм-канал по энергетике BigpowerNews
Главный редактор: maksim.popov@bigpowernews.com
Редакция: editor@bigpowernews.com
Для пресс-релизов: newsroom@bigpowernews.com
Для анонсов:newsroom.events@bigpowernews.com
По вопросам рекламы:sales.service@bigpowernews.com

Подписка на информационные обзоры по электроэнергетике.

Информация об ограничениях

Сведения о направлении IT-деятельности:
ОКВЭД 63.11.1 (деятельность по созданию и использованию баз данных и информационных ресурсов).
Предоставление информационных услуг в области электроэнергетики на базе собственной инфраструктуры:
- Доступ к базе данных актуальной специализированной информации, поиск по запросу;
- «Bigpower Daily» - ежедневный информационный обзор электроэнергетики РФ;
- «Энергетика России: Итоги недели» - еженедельный обзор электроэнергетики РФ.


Самые актуальные новости энергетики России в профессиональном он-лайн издании BigpowerNews. Обзоры рынка, интервью, свежий взгляд на современные проблемы электроэнергетики – вся эта информация теперь представлена в одном месте! Электроэнергетика Российской Федерации и Москвы, в частности, рассматривается на страницах нашего специализированного издания. Текущее состояние и новое в электроэнергетике Вы сможете узнавать в режиме реального времени.

ГЭС РусГидро
Атомная энергетика в России
Электроэнергетика России и стран СНГ
Статистика рынка электроэнергии
АЭС России
ОРЭМ
Альтернативная энергетика
Рынок электроэнергии России
Котировки акций электроэнергетических компаний
Форум энергетиков
ТЭЦ
Министерство энергетики России
Энергетика, промышленность России
Перспективы развития энергетики
Мировая энергетика
Тарифы на электроэнергию
Промышленная энергетика
Росэнергоатом
Проблемы энергетики
Реформирование электроэнергетики России
ГРЭС
Интер РАО ЕЭС
РусГидро
Холдинг МРСК

Расширенный поиск