Энергетика

Деятельность предприятий энергетического комплекса связана с необходимостью прогнозировать потребление электроэнергии, производить расчет оптимальных тарифов и решать многие другие задачи анализа данных.

Скачать буклет "Система Energy-Forecast. Прогнозирование потребления электроэнергии промышленным предприятием".

В настоящее время специалисты компании StatSoft Russia разработали уникальную методику прогнозирования потребления электроэнергии с учетом погодных факторов, сезонной корректировки, корректировки на дни недели и т.д.

Мы строим прогнозы на несколько дней вперед с ошибкой, не превышающей 3%!

STATISTICA позволяет решать такие задачи как:

  • Прогнозирование потребления электроэнергии
  • Прогнозирование цен на электроэнергию
  • Расчет оптимальных тарифов
  • Диагностирование энергетических объектов
  • и др.

Преимущества STATISTICA

Кроме того, в рамках отраслевого решения STATISTICA может быть надстроена для получения системы, заточенной на решение задач Заказчика. Система автоматизирует и расширяет возможности STATISTICA. Перейти к разделу Отраслевые решения

STATISTICA - полностью на русском языке!

Для решения задач энергетики наиболее часто используют следующие продукты и инструменты STATISTICA:

Продукт STATISTICA Base содержит широкий набор основных статистик, позволяет решить следующие задачи:

  • компактно описать показатели потребления электроэнергии (основные статистики и таблицы)
  • наглядно представить исходные данные и результаты с помощью графических инструментов
  • определить зависимости между показателями (корреляции, таблицы сопряженности, множественная регрессия)
  • выявить динамику, тенденции изменения и зависимость изменения одних показателей от других
  • и др.

Продукт STATISTICA Advanced (включает все возможности STATISTICA Base) содержит расширенные методы анализа данных, позволяющие:

  • строить прогноз по имеющимся историческим данным с различной агрегацией данных и с выбранным горизонтом прогнозирования (Временные ряды и прогнозирование)
  • строить различные объяснительные модели (углубленные линейные/нелинейные модели)
  • использовать методы многомерного анализа (кластерный, факторный, дискриминантный и др.)

STATISTICA Automated Neural Networks - мощный продукт для нейросетевых исследований, позволяющий эффективно решить задачи прогнозирования, классификации, кластеризации, построения регрессионных моделей.

Продукт STATISTICA Data Miner (содержит STATISTICA Advanced, STATISTICA Automated Neural Networks) расширяет углубленные и нейросетевые методы наиболее полным набором методов добычи данных (Data Mining).


Не знаете, какой продукт подходит для решения Ваших задач? Позвоните или напишите нам, и наши специалисты подберут комплектацию продукта, оптимальную для Вас.

Академия Анализа Данных StatSoft предлагает уникальные курсы лекций по прогнозированию потребления электроэнергии и анализу данных электростанций.

В ходе обучения Вы научитесь решать наиболее актуальные задачи: построение объяснительных и прогностических моделей, выделение трендов и сезонности, учет погодных факторов, проблема пиковых нагрузок, составление планов потребления и другие виды задач.

Курсы Академии Анализа Данных StatSoft в области энергетики:

Все курсы лекций

Читать отзывы об обучении

Обращаем Ваше внимание, что Вы можете составить индивидуальную программу обучения, выбрав интересующие Вас темы.

Преимущества обучения в Академии Анализа Данных StatSoft

Читать подробнее об условиях и порядке обучения


Анализ и прогнозирование потребления электроэнергии является актуальной задачей во всех отраслях промышленного производства.

Потребление энергии отдельным предприятием или регионом не является строго детерминированным процессом, а зависит от различных факторов и подвержено случайным колебаниям разнообразной природы.

На потребление электроэнергии влияют метеофакторы (температура, направление и скорость ветра и др.), также имеется отчетливая зависимость от времени суток.

На предприятиях потребление энергии зависит от специфики и интенсивности технологических процессов. Существенной является проблема пиковых нагрузок в энергосистеме.

Известно, что доля электрической энергии в себестоимости продукции крупных металлургических предприятий существенна, например, в черной металлургии эта доля составляет от 11% до 16%, а в отдельных случаях увеличивается до 30%.

К наиболее электроемким относятся сталеплавильное производство (долевое потребление 32,3%), производство горячекатаного (21,9%) и холоднокатаного проката (12%), а также агломерационное (14,5%), доменное (6,9%) и коксохимическое производство (5,2%). 

Важным показателем является расход электроэнергии на одну тонну стали. Этот показатель зависит от мощности трансформаторов, удельной электрической мощности дуговых печей, применения топливно-кислородных горелок, предварительного нагрева лома и внепечной обработки и других факторов.

Прогноз электропотребления необходим для сокращения себестоимости продукции, оптимального управления режимами загрузки, регулирования активной и реактивной нагрузок металлургического предприятия, минимизации потерь от перетоков реактивной мощности и поддержания напряжения в заданных пределах.

Прогнозирование потребления электроэнергии на предприятиях с учетом производственного цикла требует отдельного рассмотрения в каждом конкретном случае с использованием всех методов анализа данных, включая многомерные временные ряды.

Существенные трудности прогнозирования связаны с большим количеством электрооборудования, участвующего в технологическом процессе, разнообразии типов и мощностей приемников электроэнергии, изменениями режимов работы и другими факторами.

Одним из основных путей снижения затрат на электроэнергию является выход предприятий на федеральный оптовый рынок электроэнергии и мощности. Специфика функционирования на данном рынке предъявляет жесткие требования по точности прогнозирования.

Сложность задачи и жесткие рыночные требования приводят к необходимости применения углубленных статистических методов и всесторонних аналитических исследований с применением нестандартных методов и подходов.

Методология прогнозирования временных рядов, подробно описанная в книге: Боровикова В.П., Ивченко И.Г. "Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows" (2-е издание, Издательство "Финансы и Статистика", 2006), позволяет строить прогноз энергопотребления с высокой степенью точности.

Прогноз основывается на данных о потреблении электроэнергии в прошлом, специфики технологических процессов и строится с помощью оптимальных математических алгоритмов.

Прогноз может быть скорректирован с учетом текущей нагрузки предприятия, специфики технологического процесса и других факторов.

StatSoft демонстрирует достижения в области прогнозирования потребления электроэнергии, реализованные в системе Energy-Forecast. См. материал.

Эта система может быть настроена под конкретное предприятие и конкретный регион.

Если вы желаете получить консультацию по системе Energy-Forecast и проверить действие системы на собственных данных, обратитесь к специалистам StatSoft. Специалисты ответят на ваши вопросы и продемонстрируют систему Energy-Forecast в действии.

В рамках консалтинговых проектов, Академия Анализа Данных StatSoft оказывает помощь в проведении статистического анализа данных, решая задачи разных масштабов:

  • Разработка специализированных систем, заточенных на решение задач Заказчика. Читать подробнее о решениях "Energy-Forecast: Потребление", "Energy-Forecast: Цены"
  • Проведение полного цикла анализа данных
  • Индивидуальные консультации

Перейти к разделу Консалтинг

Нашими клиентами являются крупнейшие энергетические компании:

Магнитогорская энергетическая компания
ИНТЕР РАО ЕЭС
ОГК-5
ДТЭК

и многие другие.

К разделу Клиенты

ИНТЕР РАО ЕЭС

Одной из стратегических задач ОАО «ИНТЕР РАО ЕЭС» является повышение рентабельности трейдинговых операций. Внедрение системы Energy-Forecast позволило нам оптимизировать трудоемкий процесс построения прогнозов.

Погорелов Григорий,
специалист ИНТЕР РАО ЕЭС



Читать подробнее о системах "Energy-Forecast: Потребление", "Energy-Forecast: Цены"

Все отзывы


‹‹
››
ПнВтСрЧтПтСбВс


info@statsoft.ru       (495) 787-77-33       (499) 674-06-15       STATISTICA Data Miner 13.2 Trial

Авторские права на дизайн и материалы сайта принадлежат компании StatSoft Russia.
Все права защищены.

© StatSoft Russia, 2017

StatSoft Russia – компания, зарегистрированная и действующая в соответствии с законами России, которые могут отличаться от законов других стран, имеющих офисы StatSoft. Каждый офис StatSoft является самостоятельным юридическим лицом, имеет право предлагать услуги и разрабатывать приложения, которые могут быть, а могут и не быть представлены в офисах StatSoft других стран.

Лицензионное соглашение      Карта сайта