Программно-аппаратный комплекс для сбора, анализа и прогнозирования параметров электропотребления для нужд ДЗО ОАО «РОССЕТИ»

Разработка программного комплекса (тиражируемого для дочерних зависимых обществ ОАО «Россети»), позволяющего осуществлять автоматический сбор данных, анализ и прогнозирование параметров электропотребления на краткосрочную (сутки), среднесрочную (месяц, квартал, год) и долгосрочную (три, пять лет) перспективу с точностью, соответствующей требованиям рынка электрической энергии, и учитывающей последние научные достижения.

Основание: необходимость реализации и внедрения результатов научно-исследовательской работы «Разработка методики мониторинга электропотребления регионального электротехнического комплекса ОАО «Янтарьэнерго» (договор № 970 от 23.12.2011 г.)».

Актуальность: оптовый рынок электроэнергии предъявляет повышенные требования по точности прогнозирования электропотребления. Существенная доля потребителей электроэнергии на территории Калининградской области относится к «бытовому потребителю». Это, в свою очередь, обуславливает значимые колебания графика нагрузки под воздействием метеофакторов.

Объективно специалист для построения качественного прогноза электропотребления должен:

-проводить детальный (регрессионный) анализ метеоданных и электропотребления;

-анализировать тренды и предысторию электропотребления;

-выявлять типовые нагрузки, обусловленные недельными циклами и режимами функционирования энергосистемы;

-выбирать типовой график нагрузки, опираясь на прогнозные значения метеоданных;

-формировать результирующий прогноз как с использованием своего опыта и знаний о режимах функционирования энергосистемы, так и на основе аналитического ядра, включающего различные методы и методики прогнозирования;

-анализировать ошибки прогнозирования и рассчитывать коммерческие потери при расхождении фактических и прогнозных данных;

-корректировать прогноз при поступлении новых данных.

Кроме того, работа специалиста по прогнозированию параметров электропотребления должна быть инструментально обеспечена автоматизированными рабочими местами, реализующими расчетно-графические модули долгосрочного, среднесрочного и оперативного прогнозирования параметров электропотребления.

Научно-методические основы расчётно-графических модулей были разработаны в научно-исследовательской работе «Разработка методики мониторинга электропотребления регионального электротехнического комплекса ОАО «Янтарьэнерго» (договор № 970 от 23.12.2011 г.)».

Однако, с целью сокращение коммерческих потерь для дочернего зависимого общества ОАО «Россети», существует необходимость их интеграции в интерфейс автоматизированных рабочих мест, разрабатываемого программного комплекса, обеспечивающего сбор данных, анализ и прогнозирование параметров электропотребления на краткосрочную (сутки), среднесрочную (месяц, квартал, год) и долгосрочную (три, пять лет) перспективу с точностью, соответствующей требованиям рынка электрической энергии, и учитывающей последние научные достижения.

Область применения: областью применения работы является оптимизация режимов эксплуатации электрооборудования, управление электропотреблением, энергоресурсосбережение и энергоэффективность.

Объект: дочернее зависимое общество ОАО «Россети».

Предмет: программные решения в области прогнозирования параметров функционирования крупных инфраструктурных объектов.

Задачи:

1. Разработка структуры и создание базы данных для реализации оперативного, среднесрочного и долгосрочного прогноза.

2. Разработка и реализация типовой методики сбора и единой интерпретации данных для построения оперативного, среднесрочного и долгосрочного прогноза.

3. Разработка архитектуры программного комплекса, учитывающего организационно-штатную структуру подразделений, должностные регламенты персонала.

4. Разработка автоматизированных рабочих мест, реализующих расчетно-графические модули долгосрочного, среднесрочного и оперативного прогнозирования параметров электропотребления.

5. Реализация разработанного программного комплекса на площадке ОАО «Янтарьэнерго».

6. Разработка процедуры адаптации программного комплекса для условий изолированного режима функционирования региональной сетевой компании.

Функциональные характеристики: в результате изучения деятельности дочерних зависимых обществ ОАО «Россети» удалось сформировать следующие необходимые функциональные характеристики программного комплекса – возможность сбора, анализа и прогнозирования параметров электропотребления.

Рейтинг проекта +2

Команда

+ Вступить в команду
Показать еще

Обсуждения

В чем нуждается проект

Административная поддержка для заключения договоров с крупными предприятиями и электросетевыми компаниями. Инвестирование в НИР до 12 миллионов рублей.

Комментарии

Rustam Gabitov

Добрый день! Для того чтобы войти в список участников конкурса необходимо заполнить заявку. На странице Вашего проекта наверху экрана розовым цветом подсвеченное окно "Для того чтобы участвовать в конкурсе Энергопрорыв 2015 подайте и заполните заявку". Необходимо перейти по данной ссылке заполнить обязательные поля и сохранить изменения. Далее Ваш проект появится на главной странице.

Ответить 0 29 июня 2015 в 13:17
Андрей Мозохин

Доброго времени суток, команда проекта "ПАК для сбора, анализа и прогнозирования параметров энергопотребления для нужд ДЗО РОССЕТИ".
Задача по разработки ПАК сбора, анализа и прогнозирования энергопотребления для нужд отдела прогнозирования балансов электроэнергии, мощности и анализа потерь (функционального заказчика) ДЗО РОССЕТИ является актуальной. При изучении материалов вашего проекта не нашел ни одного презентационного, где бы наглядно давалось понять что же вы предлагаете, на какой стадии находится проект, на что требуется 12 млн. рублей?
В чем преимущества вашего метода прогнозирования энергопотребления и в целом ПАК перед аналогичными продуктами отечественного и зарубежного производства?
Какова точность прогнозирования энергопотребления на среднесрочную перспективу (месяц, квартал, год), с учетом дефицита данных о энергопотреблении в ДЗО РСК?
Как в разработанной модели прогнозирования учитываются метеорологические данные, как они влияют на точность прогноза?

Ответить +1 14 июля 2016 в 09:46

Добавление комментария