One of the trends in the current energy transition is decentralization of power management and diversification of power generating facilities in terms of both the level and the amount of installed capacity. This puts forward new requirements for interaction of the consumer who owns the pool of electric power equipment with the power supply company. One of the foundations of this interaction is power management and monitoring. An increased number and type of receivers and sources of electricity, and significantly increased data flows on energy consumption necessitates an appropriate digital platform to solve problems of energy consumption management and monitoring. The digital platform determines an appropriate environment for interaction between the consumer and the power supply company, and most significantly, the conditions for improved energy efficiency of the entire process of generation, transmission and consumption of electricity.
The concept of energy saving potential is introduced and justified in the article. A technique for assessing the energy saving potential of technocenoses is presented. The basis of this technique is the following stages: analysis of information on power consumption, rationing and analysis of power consumption. As an experimental verification of the methodology, the results of determining energy saving potentials for the regional electrical complex of Gasprom extraction Urengoi are presented.
Авторами предлагается алгоритм прогнозирования электропотребления объектов социально-экономических систем на основе значений ранговых норм. В его основу положено понятие ранговой нормы, представляющей собой неотрицательный функционал, заданный в векторном ранговом пространстве и обобщающий понятие длины вектора или абсолютного значения параметра. Основными этапами алгоритма являются: импорт данных по электропотреблению, расчёт ранговых норм, прогнозирование значений ранговых норм и исходных значений электропотребления, восстановление прогнозных значений ранговых норм, сравнение результатов прогнозирования и выбор наилучшего прогноза. Эксперементальная проверка алгоритма была реализована на данных по электропотреблению регионов Российской Федерации. Анализ результатов прогнозов позволил определить, что средние относительные и абсолютные ошибки метода прогнозирования на основе значений ранговых норм, меньше. Данный факт позволяет сделать вывод о том, что для среднесрочного прогнозирования целесообразнее использовать метод на основе значений ранговых норм. The authors propose an algorithm for predicting the power consumption of objects of socio-economic systems based on the values of rank norms. It is based on the concept of a rank norm, which is a non-negative functional specified in a vector rank space and generalizing the concept of the length of a vector or the absolute value of a parameter. The main stages of the algorithm are: importing data on power consumption, calculating rank norms, predicting the values of rank norms and initial values of power consumption, restoring the predicted values of rank norms, comparing forecast results and choosing the best forecast. Experimental verification of the algorithm was carried out on data on power consumption of the regions of the Russian Federation. Analysis of the forecast results allowed us to determine that the average relative and absolute errors of the forecasting method based on the values of rank norms are less. This fact allows us to conclude that it is more expedient to use the method based on the values of rank norms for medium-term forecasting.
В докладе представлен метод прогнозирования электропотребления на основе векторного рангового анализа. Отличительной особенностью векторного рангового анализа является возможность представления рангового параметрического распределения в векторном ранговом пространстве, которое характеризуется достаточным набором показателей. На основе показателей векторного рангового анализа существует возможность исследовать как статическое состояние электросетевого комплекса, так и динамическое. Одним из них является ранговый фазовый угол. Полученное значение рангового фазового угла используется для прогнозирования. Экспериментальная проверка метода показала, что показатели прогнозирования электропотребления на основе векторного рангового анализа значительно лучше, т.е. точность прогноза выше. В связи с этим, для реализации среднесрочного прогнозирования электропотребления на объектах РЭСК целесообразно выбрать метод на основе векторного рангового анализа
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.