Сервис прогноза часа пиковой нагрузки региона

Заказчик:
Завод по произовдству ЛКП

О проекте:

Цель:

Заказчик хотел получить разработанную модель прогнозирования часа пиковой нагрузки региона в виде облачного сервиса для экономии на затратах электроэнергии, сокращая её затраты в предсказанные моделью часы.

Определение ЧПН

Час пиковой нагрузки (сокр. ЧПН) - это час в который суммарное потребление электроэнергии в регионе было максимальным.

  •  ЧПН определятся только в рабочие дни;
  •  ЧПН определяется в период времени определенный системным оператором в «Плановые часы пиковой нагрузки системного оператора».
101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010
101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010
101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010

Характеристики сервиса:

  •  модель проводит прогнозирование на 1 день (следующий день), на 1 неделю;
  •  модель прогнозирует по всем регионам России, за исключением регионов входящим в «неценовую зону оптового рынка электроэнергетики»;
  •  сервис автоматически парит данные с сайта Администратора торговой системы для входных данных в модель предсказания;
  •  целевая точность прогнозирования на 1 день - 80%, но могут быть определены маркерные регионы;
  •  модель располагается и работает в облаке
  •  сервис передаёт прогноз в виде автоматического e-mail письма на неограниченное количество адресов;
  •  модель даёт оценку средней разницы между часом пиковой нагрузки и следующим за ним часов в МВт;
101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010
101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010
101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010 101010

Источники входных данных для модели:

  •  составляющие предельных уровней нерегулируемым цен - фактическая цена на электроэнергию сложившаяся у гарантирующих поставщиков электроэнергии по регионам РФ, с разбивкой по цене электроэнергий купленной в рамках плана и на балансирующем рынке (в случае если потребление превысило или было меньше чем планировал гарантирующий поставщик): период с декабря 2006 года;
  •  почасовое потребление электроэнергии в регионе в рабочие дни, период с апреля 2006;
  •  Часы пиковой нагрузки по всем регионам РФ за период с ноября 2006 года.

Показатели сильно влияющие на результат:

  •  погода;
  •  температура;
  •  осадки;
  •  длина светового дня по местному времени;

Дополнительные факторы:

  •  население городское и сельское (количество людей проживающих на территории);
  •  индекс промышленного производства;
  •  ВВП региона по отраслям;
  •  структура промышленного производства региона;
  •  миграция и туризм (для Краснодара и подобных регионов);
  •  доходы населения;
  •  наличие крупных потребителей (алюминиевые заводы, газо и нефтетранспортная система, наличие отсутсвие электрифицированных железнодорожных путей и их протяженность).

Для запуска этой модели на конкретном производстве конкретного региона понадобилось время (порядка двух-трёх месяцев). Были и небольшие проблемы в апреле 2020 года в связи с объявленной Всемирной организацией здравоохранения пандемией из-за вспышки новой коронавирусной инфекции COVID-2019 и введением нормативными правовыми актами органов государственной власти запретительных и ограничительных мер, направленных на предупреждение ее распространения. Но уже к августу этого же года модель была адаптирована и преобучена. Точность на старте немного снизилась, но на данный момент вернулась к заявленным показателям.

На данный момент модель работает и успешно применятся для экономии затрат.

БУДЕМ
НА СВЯЗИ

+7 (927) 988-37-48

Заказать обратный звонок

Расскажите о вашей задачи и мы предложим несколько вариантов ее решения:

Нажимая на кнопку, вы даёте согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь с Политикой конфиденциальности