Исследование направлено на решение задач прогнозирования часов пиковой нагрузки региональных энергосистем с помощью методов машинного обучения. Точность модели прогноза основана на данных из 57 регионов России, являющихся частью Единой энергосистемы.

Статья «Краткосрочное прогнозирование пиковых нагрузок региональных энергосистем с использованием методов машинного обучения» (Short term forecasting peak load hours of regional power systems using machine learning methods) опубликована в июньском номере журнала «CIGRE. Наука и техника» (CIGRE Science & Engineering). Авторы – ведущий специалист «РТСофт-СГ» к. т. н. Ф. С. Непша, инженер «РТСофт-СГ» М. И. Красильников и старший научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории цифровой трансформации предприятий минерально-сырьевого комплекса Кузбасского государственного технического университета имени Т. Ф. Горбачева В. А. Воронин. 

Исследование посвящено проблеме прогнозирования часов пиковой нагрузки (ЧПН) в регионах России. Актуальность темы обусловлена широким внедрением различных механизмов управления электропотреблением, для рационального планирования которых необходим прогноз ожидаемых затрат на электроэнергию предприятий на предстоящие периоды времени. Кроме того, задача прогнозирования ЧПН особенно важна для потребителей, которые платят за электроэнергию по двухставочному тарифу.

Исследование включает анализ распределения часов пиковой нагрузки по времени суток за период 4,5 года, кластерный анализ и оценку влияния экономической деятельности регионов на точность прогнозирования ЧПН в 57 регионах. Авторами предложен подход для разработки модели прогноза часов пиковой нагрузки, а также выбран оптимальный метод машинного обучения для построения модели.

О важности и глубине исследования говорит сам факт публикации в журнале «CIGRE. Наука и техника» (CIGRE Science & Engineering) – авторитетном международном издании для всей отрасли энергоснабжения. Статьи проходят этап рецензирования от не менее трех международных экспертов. Журнал выходит с 2014 года, а в 2020 году издание было зарегистрировано в базе данных SCOPUS, что дает возможность опубликованным статьям цитироваться и отслеживаться по всему миру. Публикация экспертов НИК D2 РНК СИГРЭ и «РТСофт – Смарт Грид» позволяет заявить о своих исследованиях на одной из крупнейших электроэнергетических площадок.

Ознакомиться со статьей можно на сайте журнала по ссылке.

Журнал CIGRE Science & Engineering предоставляет возможность бесплатных публикаций статей. Приглашаем к сотрудничеству заинтересованных экспертов! За подробностями о процессе подачи и требованиями к технической статье по линии НИК D2 РНК СИГРЭ обращайтесь на адрес электронной почты .