в формате PDF
advertisement
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПЛАНИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ Т. И. Поликарпова, Т. П. Рубан В условиях глобальных перемен в электроэнергетике для обеспечения опережающего развития отрасли важнейшими задачами становятся проблемы удовлетворения спроса на электроэнергию, составления балансов мощности и электроэнергии. Ведение режимов производства электрической энергии и создание резервов генерирующих мощностей невозможно без максимально точного планирования режимов потребления электроэнергии. При планирования электропотребления необходимо учитывать как можно больше факторов, влияющих на эту величину. На электропотребление оказывают влияние множество факторов: режим работы предприятий, бытовой уклад жизни населения, продолжительность рабочей недели и выходных дней, климатические условия и т. д. Наиболее сильное влияние на потребление оказывают температура и освещенность. Вариации естественной освещенности связаны с осветительной нагрузкой, особенно там, где эта нагрузка занимает значительную долю. Метеорологические факторы во многом определяют сезонные колебания, суточную неравномерность, а также нерегулярные колебания (отклонения) графиков потребления. Влияние температуры сказывается на расходе электроэнергии на отопление, вентиляцию, охлаждение в холодильниках, кондиционерах [1]. Несмотря на стохастический процесс со сложной формой нестационарности колебаний температуры существует определенная цикличность. Устойчивые сезонные и суточные циклы колебаний метеофакторов могут использоваться при разработке прогнозов ожидаемых значений энергопотребления на всех циклах планирования и управления режимами. Гарантирующим поставщиком в регионе, обеспечивающим энергией различных потребителей, является ОАО «Красноярскэнергосбыт». Наибольшую долю в структуре потребления электроэнергии занимает группа прочие потре1 PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com бители, в которую входят все крупные абоненты (73 %). При этом Красноярский край находится в условиях резко континентального климата, для которого характерны большие перепады температур по временам года, разница между самой низкой температурой зимой и самой высокой летом составляет порядка 80 градусов по Цельсию. Потребление электрической энергии находится в обратной зависимости от среднесуточной температуры. В последние годы возросла необходимость более точного и полного учета влияния метеофакторов при планировании и управлении режимами. Во-первых, произошло общее изменение структуры потребления – снижение доли промышленной и увеличение коммунально-бытовой и осветительной нагрузок. Вовторых, – отмечаются устойчивые аномальные отклонения температуры наружного воздуха. Эти колебания вызывают резкие скачки электропотребления, заставляющие срочно вводить дополнительные генерирующие мощности, что связано с нарушением диспетчерских графиков, внеплановым расходом топлива, снижением надежности и экономичности режимов. Аномальные колебания особенно сильно сказываются в весенний и осенний периоды, непосредственно примыкающие к отопительному сезону [2]. Так, более холодное первое полугодие 2010 г. по сравнению с 2009 г. сказалось на величине полезного отпуска. Анализ зависимости электропотребления от влияния метеофакторов пока- зал, что колебания среднемесячного потребления, и, в определенной степени, максимумов нагрузки в значительной степени связаны с колебаниями среднемесячных температур. Для оценки влияния метеофакторов был построен линейный тренд зависимости объема покупки электроэнергии от температуры и найдена зависимость роста электропотребления от температуры [3]. Прирост объема покупки при изменении температуры на 1 градус составил порядка 30 млн. кВт*ч. Влияние факторов на величину электропотребления, в том числе и метеофакторов, должно отражаться при планировании и прогнозировании отпуска энергии. Большинство применяемых методов планирования отпуска электроэнергии рассматривает нагрузку как нестационарный процесс, состоящий из периодиче2 PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com ской составляющей, описываемой регрессионными моделями, и остаточной, описываемой стохастическими моделями. Учет метеофакторов дает существенное повышение точности моделей. Среди множества методов планирования полезного отпуска электроэнергии применение нашли методы: по алгоритму на основе динамики потребления, экспертной оценки, по тарифным группам. Для гипотетического предприятия ООО «ЖКХ» было проведено сравнение методов планирования, результаты расчетов представлены в таблице. Таблица Отклонения фактического полезного отпуска от планового, в % Период Отклонение планового полезного отпуска от фактического с использованием метода планирования по динамике по- по тарифным по экспертным требления группам оценкам Январь -12,9 - 13,4 2,8 Февраль 4,6 -1,44 3,43 Март 5,68 5,49 1,32 Итого -1,3 -3,4 2,5 Сравнительный анализ методов показал, что метод планирования полезного отпуска электрической энергии по динамике прост, относительно точен, использует небольшой объем исходных данных (электропотребление предыдущих периодов), однако не учитывает многие факторы, в т. ч. метео, влияющие на величину полезного отпуска. Так, в январе 2011 г. ООО «ЖКХ» увеличил свое потребление по сравнению с таким же периодом 2010 г. на 2 млн. кВт*ч, что при планировании по данному методу привело к большому отклонению факта от плана (- 12,9 %). Эти же недостатки свойственны и методу планирования полезного отпуска электроэнергии по тарифным группам, но используя 3 PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com данный метод можно более точно рассчитать плановое потребление в денежном выражении. В целом, первые два метода не учитывают температурные отклонения, возможность введения ограничения подачи электроэнергии в случае неплатежеспособности, плановые ремонтные работы, проводимые на предприятиях, ввод новых объектов. Для расчета планируемого полезного отпуска принимается только фактическое потребление энергии. Метод экспертных оценок дает меньшее отклонение при планировании на месяц, при этом учитывает наибольшее количество факторов, в т. ч. температурный, количество дней в планируемом периоде, а также время снятия показаний приборов, характер работы предприятия, заявку на электропотребление. Метод является наиболее трудоемким и требует повышенного внимания специалистов. Для повышения точности планирования можно использовать регрессионный анализ, с помощью которого строится модель с одной зависимой переменной (откликом) и одной или несколькими независимыми переменными (факторами). Регрессионный анализ позволяет выявить факторы, действующие на отклик, ранжировать факторы по степени их влияния, осуществить прогноз значения отклика при определенных значениях факторов. На основе регрессионного анализа было составлен план полезного отпуска на первый квартал 2011 г. При этом откликом явился полезный отпуск, а факторами – температура, тренд (зависимость данных от номера периода), сезонность. Метод регрессионного анализа наименее трудоемкий по сравнению с методом экспертных оценок (выполняется программой Microsoft Excel); позволяет исключить человеческий фактор, позволяет определить долю ошибки планирования в зависимости от влияния какого либо фактора. Полученные расчетные критерии регрессионного анализа (коэффициент детерминации R-квадрат, значимость F, P-значение) соответствуют нормативам, что говорит о правильности выбора факторов. Фактическое и ожидаемое потребление практически совпадают и, следовательно, модель обладает высо4 PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com кой точностью прогнозирования. При этом отклонение фактического потребления от планового в среднем составило 1,8 %. Таким образом, для планирования полезного отпуска можно рекомендовать совместное использование различных методов планирования. При этом для годового планирования полезного отпуска электроэнергии в натуральном выражении предлагается использовать метод планирования по динамике, а в денежном выражении – метод планирования с разбивкой по тарифным группам. Для ежемесячного планирования наиболее точной является метод экспертных оценок, дополненный методом регрессионного анализа. Сочетание рассмотренных методов планирования позволит получить более точный прогноз полезного отпуска. Список литературы 1. Макоклюев, Б.И., Федоров Д.А. Оперативное прогнозирование нагрузки ЭЭС с учетом метеофакторов. Советчики диспетчеров по оперативной коррекции режимов работы ЭЭС. Иркутск, 1984. 2. Макоклюев, Б.И. Анализ и планирование электропотребления. – М.:Энергоатомиздат, 2008. - 295с. 3. Томбасова А. А. Оценка зависимости режима электропотребления от влияния различных факторов [Электронный ресурс] Т. И. / А. А. Томбасова, Поликарпова // В сборнике материалов VII Всероссийской научно- технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, посвященной 50-летию первого полета человека в космос «Молодёжь и наука». – Красноярск: Сиб. федер. ун-т, 2011. – http://conf.sfukras.ru/sites/mn2011/index.html. – Загл. с экрана. 5 PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com Режим доступа:
