Купить статью

Анализ и прогнозирование временных рядов потребления электроэнергии являются важными задачами для обеспечения эффективного управления энергетическими системами. Актуальность этого исследования обусловлена необходимостью получения точных прогнозов электропотребления для оптимизации работы энергетических сетей, планирования производства и распределения электроэнергии. В работе представлен сравнительный анализ моделей среднесрочного прогнозирования потребления электроэнергии с использованием программной среды R. Исследование охватывает классические модели прогнозирования, такие как ­SARIMA и ­ETS, а также менее распространенные в научной литературе машинно-ориентированные модели ­TBATS и Prophet. В работе подробно описаны функции R, необходимые для выполнения расчетов, а также приведен фрагмент программного кода, предназначенный для предварительного анализа данных и построения прогнозов. Все рассмотренные модели демонстрируют высокую точность в среднесрочном прогнозировании потребления электроэнергии. При этом наблюдается вариативность показателей качества подгонки моделей в зависимости от региональных филиалов Единой энергетической системы России. Применение алгоритмов ­ETS и бэггинга ­ETS обеспечивает наилучшие прогнозы с незначительной средней абсолютной ошибкой (немногим более 1 %) для России в целом, а также для объединенной энергосистемы Урала. Модель ­TBATS рекомендуется для предсказания электропотребления в зонах «Центр» и «Восток», а модель ­SARIMA – в зоне «Юг». Несмотря на то что модель Prophet продемонстрировала удовлетворительное качество прогнозов, проведенный анализ свидетельствует о том, что ее эффективность значительно возрастает при применении к данным с высокой частотой, таким как недельные или часовые временные ряды.