Подсистема «Анализ и планирование суточных графиков» (Энергостат-1.1)
Средства анализа, прогнозирования и планирования суточных графиков нагрузки и составляющих баланса мощности.Одним из основных показателей при планировании работы энергопредприятий является величина прогнозов ожидаемого электропотребления (потребления электроэнергии и мощности) в целом по энергосистеме (ЭС), энергокомпании (ЭК), группам и отдельным потребителям, узлам электрической схемы. На основе прогнозов осуществляется планирование суточных графиков нагрузки электропотребления и составляющих баланса мощности. В соответствии с основными циклами планирования и управления режимами временная иерархия планирования и прогнозирования потребления разделяется на три основных интервала - долгосрочный, краткосрочный и оперативный. Долгосрочное планирование включает периоды месяц, год, несколько лет. Краткосрочное планирование производится на период от суток до месяца вперед. При оперативном управлении режимами используется оперативный прогноз графика потребления на следующие 15-30 мин., час, и оставшиеся до конца суток часы. Анализ составляющих баланса мощности и планирование суточных графиков нагрузки потребления осуществляется с использованием подсистемы Энергостат-1.1 «Анализ и планирование суточных графиков». При внедрении в различных энергосистемах и энергокомпаниях производится настройка и адаптация программных средств для обеспечения необходимой функциональности, а также реализация порядка планирования, принятого на конкретном объекте. Основные функции подсистемы:
Программная подсистема (комплекс) обычно эксплуатируется совместно несколькими пользователями, имеющими доступ к общей базе данных. Возможно функционирование двух параллельно работающих модификаций комплекса – для обработки суточных графиков часовой и получасовой дискретности. На первом этапе внедрения определяется состав показателей (параметров), обработка которых должна производиться в комплексе. В состав параметров может входить потребление и его компоненты, перетоки мощности, нагрузки станций и агрегатов, метеофакторы, другие данные. Количество обрабатываемых параметров может быть достаточно велико (более 5 тыс.) и они группируются определенным образом для удобства работы, образуя при этом иерархию (дерево) из групп и параметров. Возможно формирование:
Состав и структура показателей в значительной степени зависят от особенностей технологии планирования на объекте внедрения. В центральном аппарате СО ЕЭС в состав компонент включается потребление отдельных ОЭС, ЭЭС (территорий). На уровне ОДУ и РДУ в структуру включаются дополнительные компоненты крупных потребителей, ЭСК (АО-энерго), собственных нужд электростанций и потерь в сетях (рис. 1).
Рис. 1. Структура параметров для планирования на уровне ОДУ. Для энергосистем, где нагрузка сконцентрирована в отдельных крупных центрах, возможно построение схемы баланса потребления, когда суммарное потребление территории разбивается на составляющие потребления крупных узлов и районов, планирование которых производится отдельно по составляющим с последующей балансировкой на основе прогноза суммарного потребления. В некоторых РДУ, энергосбытовых и сетевых компаниях наряду с основными составляющими балансов может производиться загрузка всей совокупности измерений ОИК, АСКУЭ (рис. 2).
Рис. 2. Структура параметров для хранения и обработки данных АСКУЭ. В отдельные группы выделяются плановые параметры. При расчетах краткосрочного и долгосрочного прогнозирования возможно формирование нескольких вариантов прогнозов. После обработки и анализа принятые и утвержденные значения прогнозов в плановые параметры. В подсистеме могут быть сформированы параметры с различным типами значений -_ мгновенными, осредненными, интегральными. Например, потребление может быть представлено по данным ОИК (мгновенное и осредненное значение потребления), и АСКУЭ (интегральное значение). Это дает возможность сопоставлять значения определенных величин, полученных из разных источников, и, при необходимости, осуществлять достоверизацию данных. Загрузка данных в комплекс возможна в ручном и автоматических режимах. В качестве источников данных могут использоваться:
Загрузка метеоданных может производиться по следующим параметрам:
Возможен ручной ввод значений параметров в окне просмотра и коррекции суточных графиков (рис. 3). Оно позволяет осуществить быстрое перемещение на любую дату архива, на сутки, неделю вперед и назад, на текущую дату и дату последних загруженных данных. В таблице могут отображаться часовые и получасовые значения параметров, средние и суммы за сутки. Эти значения можно редактировать.
Рис. 3. Окно просмотра фактических суточных графиков. Фактические данные суточных графиков, формируемые комплексами ОИК (АСКУЭ), могут быть недостоверными, содержать выбросы и пропуски данных. В этом случае производится предварительная достоверизация данных. В подсистеме реализован широкий набор методов достоверизации, использование того, или иного метода определяется характером колебаний временного ряда. Средства статистического анализа позволяют проводить статистические исследования временных рядов различной дискретности для любых параметров. Реализован алгоритм подсчета самых различных вариантов статистических характеристик (средние, дисперсии, СКО, коэффициенты заполнения, неравномерности, нарастающие итоги). Организуя соответствующую выборку данных, можно рассчитать значения коэффициентов по определенным характерным дням недели, для конкретных, часов суток, сезонов года, что позволяет выявлять определенные закономерности, тенденции осуществлять настройку моделей прогноза (рис. 4). При необходимости производится поиск данных по определенным условиям. Результаты расчетов выводятся в определенные табличные и графические формы, которые могут быть выведены на печать и экспортированы в Excel.
Рис. 4. Статистический анализ суточных почасовых графиков потребления. Ход дней недели с понедельника по воскресенье нарушается иногда праздничными днями, переносами выходных и рабочих дней. Подобные изменения естественного хода важно учитывать при статистическом анализе и прогнозе значений тех параметров, которые зависят от типа суток. В настоящее время поддержка календарной базы данных особых дат осуществляется разработчиками на сайте и данные могут быть загружены пользователем на клиентском месте на объекта внедрения. Особые даты, характерные для отдельных регионов, в т.ч. национальные праздники, заполняются индивидуально в каждом регионе. Характер колебаний отдельных компонент баланса потребления имеет свои особенности. В комплексе реализована гибкая система моделей прогнозирования, позволяющая в условиях эксплуатации осуществлять планирование многокомпонентных структур потребления. Состав моделей постоянно дополняется. Выбор и настройка той или иной модели может производиться, как при внедрении программного обеспечения разработчиками, так и в процессе эксплуатации производственным персоналом. При прогнозировании определенных показателей применяется ряд математических моделей, для которых необходимо точно учитывать характер внутрисезонных колебаний. В этом случае необходимы данные:
К таким показателям можно отнести потребление территорий энергосиcтем, энергокомпаний, температуру. Для определенных показателей допустимо применение относительно простых моделей, например, модели предыдущего среднего дня. Для подобных моделей достаточно небольшого количества данных (1-2 месяца). Наиболее сложной является базовая модель прогноза с использованием сезонной кривой потребления (рис. 5). Для расчета циклической компоненты - сезонной кривой необходимо задавать ряд настроечных параметров, определенные весовые коэффициенты, характер учета типов суток и степени моделирующих полиномов. Также рассчитываются сезонные кривые для метеофакторов.
Рис. 5. Сезонные кривые и фактические данные для электропотребления и температуры. Существенное влияние на потребление оказывают метеорологические факторы - температура наружного воздуха, естественная освещенность, влажность, скорость ветра и другие. Они в значительной мере определяют регулярные сезонные, суточные колебания потребления, а также отклонения от плановых величин. Оценка влияния метеофакторов и учет их при прогнозировании позволяет снижать ошибки прогнозирования в среднем на 0,1-0,4% и более. При прогнозе учитывается эффект запаздывания влияния температуры, состояние отопительной системы, также может учитываться естественная освещенность (в люксах), и облачность (в баллах). Средства комплекса позволяют задавать коэффициенты моделей прогноза и учета метеофакторов индивидуально для каждого параметра (рис. 6).
Рис. 6. Настройка коэффициентов модели прогноза потребления. После настройки программных средств осуществляется расчет прогнозов потребления и компонент балансов. Результаты прогнозирования могут быть представлены в различных вариантах и формах - на сутки вперед, на неделю (рис. 7), на произвольный период; возможны расчеты в различных циклах (оперативный, краткосрочный и долгосрочный). Для обеспечения дополнительного контроля результатов расчетов могут использоваться средства достоверизации.
Рис. 7. Прогноз на несколько суток. Возможна коррекция прогнозных значений, как для отдельных точек суточного графика, так и для средних и суммарных значений за сутки (с последующим автоматическим пересчетом всех ординат суточного графика). Реализованы средства притяжения прогнозного суточного графика к заданным технологам опорным точкам, например, к определенным значениям утреннего и вечернего максимумов. Важной функцией является возможность корректировки на определенные значения влияющих метеорологических факторов. Точность прогнозирования во многом зависит от настройки модели прогноза. Для оценки ошибок прогнозирования существуют средства оценки точности расчетов. На рис. 8 представлены результаты оценки точности прогнозирования потребления за определенный период и анализ отклонений прогноза от факта в процентах от фактических значений. Ошибки прогноза оцениваются по среднему значению относительной ошибки, среднему значению модуля ошибки, СКО, проценту выхода за определенный коридор.
Рис. 8. Оценка точности прогнозных расчетов. На рис. 9. представлены средства анализа прогнозных и плановых данных за определенные сутки. В колонках отображаются отклонения от факта в абсолютных значениях и процентах.
Рис. 9. Анализ прогноза на определенные сутки. Для проведения расчетов в темпе процесса, начиная от текущего момента и до конца следующих суток, служат средства оперативного прогнозирования (рис. 10).
Рис. 10. Средства оперативного прогнозирования. Средства долгосрочного прогнозирования (рис. 11) включают возможность расчетов прогнозов графиков потребления, а также определенных характеристик - сумм, средних, максимумов, минимумов на месячных, квартальных и годовых интервалах.
Рис. 11. Средства долгосрочного прогнозирования на месячных интервалах. После проведения расчетов прогнозов они могут быть использованы для расчета ожидаемых балансов и переданы на другие уровни управления. При прогнозировании и планировании суммарного потребления может использоваться процедура балансировки величины суммарного показателя потребления и суммы его составляющих. В расчетах по устранению небаланса применяется циклическая итеративная схема, представленная на рис. 12.
Рис. 12. Последовательность расчетов при устранении небаланса. В ходе расчетов на каждом цикле оценивается величина небаланса, который затем устраняется по определенной методике с учетом контроля и достоверизации полученных значений. Циклы могут повторяться несколько раз до устранения небаланса. Программно-технологические средства комплекса позволяют генерировать разнообразные отчетные формы:
Структура отчетной формы описывается в ее шаблоне - исходном необработанном документе, с заданной структурой и описанными полями данных. Шаблон отчетной формы может быть подготовлен на основе стандартных офисных программных продуктов, например, Microsoft Excel или просто в текстовом формате. Порядок подготовки отчетных форм включает в себя первоначальная подготовку шаблонов и их обработку пользователем для получения конечной формы. На рис. 13 приведен пример шаблона для листа суточной ведомости, в который выводятся основные параметры, характеризующие работу энергосистемы.
Рис. 13. Пример шаблона в формате Excel для листа суточной ведомости. Для обмена результатами прогнозирования могут применяться текстовые макеты, например распространенный 308-макет, в который выводятся плановые суточные графики потребления и температуры, а также другие компоненты баланса мощности – сальдо перетоков, генерация и т.п. Шаблон макета хранится в текстовом файле (рис. 14). В шаблон могут быть добавлены дополнительные параметры, изменено положение полей данных.
Рис. 14. Пример шаблона 308-макета. Возможно отображение фактических и плановых данных на структурных графических схемах (рис. 15). Структурные схемы можно модифицировать и дополнять определенными элементами (станции, сальдо-перетоки, крупные потребители и т.п.).
Рис. 15. Вывод данных на структурную графическую схему. Фактические данные и результаты расчетов могут быть выведены на печать c помощью встроенных средств печати, позволяющих осуществить компоновку любых табличных и графических форм на листе печати в режиме предварительного просмотра (рис. 16).
Рис. 16. Подготовка печатной формы. На основе подсистем Энергостат-1.1, установленных на различных уровнях управления энергокомпанией возможно создание интегрированной иерархической системы прогнозирования и планирования. Создание подобной системы позволяет автоматизировать процесс разработки прогноза суточных графиков электропотребления путем обработки архивной информации об электропотреблении и метеофакторах, использования единых методик оценки и коррекции прогнозов, сформированных на различных уровнях. Повышение точности прогноза электропотребления обеспечивается за счет достоверизации и балансировки исходных данных и результатов расчетов, учета дополнительной информации, использования различных методов прогнозирования. При внедрении системы производится создание и поддержка единой объектной структуры сбалансированных фактических и прогнозных данных об электропотреблении объектов и абонентов различных уровней. Обмен данными внутри системы реализуется с помощью протоколов Internet или с использованием корпоративной системы обмена данных. Сформированная единая архивная база данных обеспечивает хранение по всем показателям потребления достоверизированных фактических суточных графиков потребления и метеофакторов, результатов различных вариантов суточных прогнозов, а также определенных характеристик расчетов (оценки качества прогнозов, прогнозные данные метеофакторов, временные интервалы и т.д.). Состав хранимой в базе данных прогнозной информации может меняться и зависит от меняющейся структуры потребления, используемых методов прогнозирования потребления, состава учитываемых метеофакторов. Система обеспечивает возможность дублирования данных с различных уровней, что позволяет в случае сбоев собственной системы получения данных, заменить их данными, полученными с другого уровня или объекта. Средства достоверизации данных обеспечивают сравнение фактических данных различных уровней с целью выявления больших несоответствий и расхождений. Для обеспечения оптимальной точности расчетов в иерархической интегрированной системе реализуется модель выбора оптимальных прогнозов, основанная на комбинации нескольких вариантов исходных прогнозов с применением весовых коэффициентов для получения наилучшего результата. Подсистема «Анализ и планирование суточных графиков» (Энергостат-1.1) в настоящее время внедрена во всех филиалах и центральном аппарате СО ЕЭС (около 60 объектов), в 6 энергосбытовых, 3 сетевых и генерирующих компаниях, в НЭК Украины. Иерархическая система прогнозирования внедряется в СО ЕЭС. |
