Макромоделювання прогнозування балансу локальних систем електропостачання із використанням фрактальних властивостей графіків навантаження та генерування

Abstract

Запропоновано метод прогнозування балансу електроспоживання об'єктів міської забудови, цивільного призначення з використанням дискретних макромоделей. Розглядається система електропостачання (СЕС) району, особливістю якої є електроживлення від електричних мереж загального призначення та яка має власне генерування електроенергії від відновлюваних джерел енергії (ВДЕ). Така локальна електроенергетична система (ЛЕС) за певних умов може експлуатуватися як самостійний збалансований електричний об'єкт. Для оптимальної роботи ЛЕС у цих умовах необхідно прогнозувати її графіки електроспоживання. Запропонований метод макромоделювання дає змогу розробляти з потрібною точністю детерміновані моделі електроспоживання базуючись на ретроспективній інформації без використання процедур попередньої обробки даних. Вирішення задачі прогнозування графіків електроспоживання спрощується завдяки використанню під час побудови моделі тільки основних або визначальних характеристик. До них належать фрактальні властивості графіків навантаження СЕС. Сутність альтернативного прогнозування на основі макромоделювання – це процес побудови моделі електроспоживання по етапах. На першому етапі виконання процедури аналізу передбачається збирання та опрацювання даних про електроспоживання досліджуваного реального об'єкта, на другому – вибір математичної моделі, далі покращення параметрів математичної моделі та тестування. Працездатність запропонованого методу перевірено шляхом побудови макромоделі добового електроспоживання 9-поверхового 216-квартирного житлового будинку, для чого використано вхідні дані щодо середньодобового електроспоживання та тижня. Результати показали, що використовуючи інформацію АСКОЕ, можливо отримати низку наочних добових графіків електричного навантаження та узагальнити їх на перспективу. Завдяки використанню під час макромоделюванні фрактальних властивостей графіків навантаження ЛЕС, точність прогнозування електроспоживання підвищується і збільшується термін задовільного прогнозу.