Прогнозирование энергопотребления и нагрузки для сбытовых и сетевых компаний

Ошибка прогноза потребления для сбытовой компании — это прямые деньги: отклонения от заявленного объёма оплачиваются по невыгодным ценам балансирующего рынка. Для сетевой организации неточный прогноз нагрузки узлов означает перегрузку одних участков и недоиспользование других.

Прогнозы строятся по статистическим методам и экспертным поправкам, которые не успевают за изменениями: новые потребители, электротранспорт, собственная генерация у клиентов, тепловые насосы, аномальная погода.

Крупные потребители — заводы, ЦОДы, торговые сети — тоже прогнозируют потребление для закупок и штрафов за отклонение, и точность напрямую влияет на их затраты.

Решение строит иерархию прогнозных моделей от отдельных точек учёта до портфеля и узлов сети с горизонтами от часа до месяца.

• Модели градиентного бустинга и нейросетей для временных рядов с признаками погоды, календаря, тарифных зон, событий и профилей потребителей.
• Согласование прогнозов по иерархии: сумма по точкам сходится с прогнозом по портфелю.
• Вероятностные прогнозы с интервалами для оценки риска отклонений и стратегий заявок на рынок.
• Ежедневное переобучение, мониторинг качества и автоматическая подача прогнозов в системы планирования.

Внедрение начинается с ретроспективного сравнения с текущим методом на истории за год, что даёт честную оценку экономии до запуска.

Для крупных потребителей модель дополнительно учитывает производственный план и график работы оборудования, что даёт заметно более точный прогноз, чем по одной погоде.

Какие данные нужны

• Почасовое потребление по точкам учёта за 2–3 года
• Прогнозы и факт погоды
• Профили потребителей, тарифы, календарь