современные технологии анализа данных!
современные технологии анализа данных!
Назначение системыОсновное назначение системы «Energy-Forecast: Потребление» – прогнозирование потребления электроэнергии промышленными предприятиями, отдельными объектами, регионами. |
 | Скачать буклет "Система Energy-Forecast. Прогнозирование потребления электроэнергии промышленным предприятием". |
Прогноз основывается на данных о потреблении электроэнергии в прошлом и строится с помощью оптимальных математических алгоритмов. Прогноз может быть скорректирован с помощью значений метеофакторов (включая температуру, скорость ветра, влажность), особенностей текущей нагрузки предприятия и т.д.
Система прошла тестирование в реальных задачах, где был получен прогноз с точностью порядка 2-3%.
Система «Energy-Forecast: Потребление» содержит самые современные технологии анализа данных и прогнозирования, визуализации и представления итоговых результатов, в том числе через Internet. Технология прогнозирования, реализованная в системе, описана в книге: Боровиков В.П., Ивченко И.Г. «Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows» (2-е издание, изд-во Финансы и Статистика, 2006).
Ядром «Energy-Forecast: Потребление» является система STATISTICA, что позволяет пользователю применять мощные аналитические методы в рамках одного пакета.
Система содержит средства импорта данных, позволяющие получать информацию из всех известных форматов электронных таблиц (Excel, Quattro Pro, др.) или реляционных баз данных (MS SQL, ORACLE) в диалоговом режиме.
Детализированное прогнозирование энергопотребления на промышленном предприятии (см. схему), включающее:
учет особенностей потребления в различных цехах;
контроль баланса планируемого и фактического потребления;
адаптацию к возможным ограничениям поставок электроэнергии;
Рис. 1. Схема получения агрегированного прогноза на предприятии
Прогнозирование спроса на электроэнергию в сбытовых компаниях (поставщиках электричества) с учетом:
сезонных, погодных и других факторов;
отклонений в объемах электропотребления, например, недобор или перебор электроэнергии
заявок потребителей при прогнозировании объемов полезного отпуска электроэнергии;
специфики модели потребления у потребителей из различных отраслей (структура потребителей на примере Белгородской области приведена на рисунке)
Рис. 2. Пример структуры потребителей (Белгородская область)
Система «Energy-Forecast: Потребление» обладает удобным интерфейсом, основанным на диалоге с пользователем. Интерфейс содержит как минимальные настройки, необходимые для быстрого запуска алгоритма прогнозирования, так и более детальные настройки.
В системе используются следующие прогностические методы:
адаптивные методы (экспоненциальное сглаживание);
модели АРПСС (ARIMA) и АРПСС с интервенциями;
методы сезонной декомпозиции (Census 1, Census 2);
линейная и нелинейная многомерная регрессия;
нейронные сети.
Реализована возможность независимой оценки ошибки прогнозирования с помощью метода кросс–проверки. Модель, обеспечивающая наименьшую ошибку прогноза, может быть автоматически принята в качестве оперативной, и прогноз с ее помощью представлен пользователю. Таким образом, возможна максимальная автоматизация прогнозирования.
Представление результатов прогнозирования происходит в форме законченных аналитических отчетов, содержимое которых определяет и настраивает пользователь. Итоговый результат содержит прогноз потребления, детализацию потребления в графической или табличной форме. При необходимости результат может быть дополнен текстом, в него могут быть вставлены любые объекты, поддерживающие технологию Active-X, а сам отчет сохранен в формате .rtf, .pdf, .html.
Благодаря продуманному интерфейсу и возможности автоматизированного выбора модели система «Энерго–Прогноз» позволяет строить прогнозы людям, не являющимися специалистами в области прогнозирования.
Для работы системе требуются данные о потреблении электроэнергии в виде временных рядов. Данные могут содержать потребление электроэнергии по часам, дням, неделям и т.д. Эти данные могут быть дополнены среднесуточной температурой, скоростью и направлением ветра, календарем рабочих дней (на конкретном предприятии) и другими факторами.
Данные могут быть импортированы из следующих форматов:
MS Excel
MS SQL Server
ORACLE
ASCII
Результаты прогноза могут быть экспортированы в те же форматы.
Пример исходных данных в формате MS Excel приведен ниже:
Рис. 3. Пример исходных данных
Результатом работы системы является:
прогноз потребления электроэнергии на несколько периодов вперед (например, на несколько часов, если данные измерялись ежечасно, дней, если имеются ежедневные измерения и т.д.);
корректировка потребления в зависимости от различных факторов (времени суток, дня недели, среднесуточной температуры);
описательные статистики и графики;
аналитический отчет.
см. также описание системы "Energy-Forecast: Цены"
За более подробной информацией о системе Вы можете обратиться к специалистам StatSoft.
| ‹‹ |
| ›› | ||||
| Пн | Вт | Ср | Чт | Пт | Сб | Вс |
|
|
|
Авторские права на дизайн и материалы сайта принадлежат компании StatSoft Russia.
|
© StatSoft Russia |
|
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. | |
