 Точное прогнозирование будущих потребностей в электроэнергии является сложной работой, где внезапные изменения в погоде и других переменных влияют на выступы с каждой минутой. Ошибки могут иметь серьезные последствия - от отключений до высоких цен на рынке. Теперь новый инструмент прогнозирования, который обеспечивает 50-процентное увеличение в точности и потенциала, чтобы сохранить миллионы упущенных впустую энергетических затрат, был разработан исследователями из Северо-западной Национальной лаборатории.
Производительность инструмента была протестирована в отношении пяти наиболее часто используемых моделей, прогнозирующих годовую ценность исторических данных энергосистемы.
Для прогнозов на один час или четыре часа наблюдалось снижение ошибок на 30-55 процентов. Именно с долгосрочными прогнозами инструмент фактически работал лучше всего.
Колебания спроса на энергию в течение дня, сезона и года, вместе с погодными явлениями и увеличением использования прерывистых возобновляемых источников энергии от солнца и ветра могут привести к возникновению ошибок в прогнозировании. Просчеты могут стать дорогостоящими, добавить нагрузку на электрогенераторы и привести к нестабильности в системе питания.
Координаторы сетки ежедневно сталкиваются с задачами прогнозирования потребностей и планирования обмена энергией между рядом соседних субъектов. Сумма этих будущих сделок, называется графиком обменной мощности, будет представлена заранее. Точное прогнозирование графика имеет значение не только для стабильности сети, но и для нижней строки покупателя энергии.
В настоящее время, синоптики опираются на комбинацию личного опыта, исторических данных и часто предпочтительной модели прогнозирования. Каждая модель имеет тенденцию выделиться в захвате определенных характеристик поведения сети, но не обязательно всю картина. Для устранения этого пробела, ученые предположили разработку метода для руководства выбором сборки моделей с идеальным коллективным набором атрибутов в ответ на то, что происходит в сетке в любой момент.
Сперва исследователи разработала статистическую базу, способную руководить повторяющимся процессом, чтобы собирать, проектировать, оценивать и оптимизировать коллекцию моделей прогнозирования. Затем исследователи использовали эту запатентованную основу для оценки и тонкой настройки набора из пяти методов прогнозирования, которые вместе поставляют оптимальные результаты.
Полученный инструмент имеет способность адаптивно сочетать сильные стороны различных моделей прогнозирования непрерывно и в режиме реального времени для решения различных сценариев, которые воздействуют на использование электричества от пиковых периодов в течение сезонных колебаний. Чтобы сделать это, инструмент имеет доступ к краткосрочным и долгосрочным тенденциям на сетке, а также к исторической производительности прогнозирования отдельных и комбинированных моделей. С каждой минутой система адаптируется и составляет информацию для формирования наилучшего возможного прогноза в любой момент времени.
Исследователи использовали институциональных вычислительных ресурсы лаборатории, чтобы разработать и утвердить инструмент, позволяющий обрабатывать исторических данных сетки на целый год в течение нескольких дней. Высокопроизводительные вычисления также могут оценить производительность инструмента на нескольких периодов прогнозирования, начиная с 15, 30 и 60 минут, до четырех часов. Тем не менее, программа также работает на стандартных компьютерных рабочих станциях, обычно используемых в электроэнергетике.
Основная база является очень гибкой, так что они предполагают использовать ее для создания других инструментов прогнозирования для использования в электроэнергетике. Также изучаются другие приложения - от прогнозирования изучаемых химических свойств до идентификации частиц для высокоэнергетических физических экспериментов.
|
