izvestswsuИзвестия Юго-Западного государственного университетаProceedings of the Southwest State University2223-15602686-6757ЮЗГУ10.21869/2223-1560-2022-26-2-53-71izvestswsu-1024Research ArticleИнформатика, вычислительная техника и управлениеComputer science, computer engineering and IT managmentКраткосрочное прогнозирование объемов электропотребления для энергосбытовых компаний на основе интеграции технологий аналитических, имитационных и экспертных системShort-Term Forecasting of Power Consumption of Power Supply Companies Based on the Integration of Technologies of Analytical, Simulation and Expert SystemsМектепкалиеваА. К.MektepkaliyevaA. K.

Мекпеткалиева Амина Канатовна, магистрант

ул. Татищева, д.16, г. Астрахань 414056

Amina K. Mekpetkalieva, Master's Student

16, Tatishcheva str., Astrakhan 414056

amina.mectepckalieva@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0003-2693-8876ХановаА. А.KhanovaA. A.

Ханова Анна Алексеевна, доктор технических наук, профессор

ул. Татищева, д.16, г. Астрахань 414056

Anna A. Khanova, Dr. of Sci. (Engineering), Professor

16, Tatishcheva str., Astrakhan 414056

akhanova@mail.ruАминулЛ. Б.AminulL. B.

Аминул Любовь Борисовна, кандидат педагогических наук, доцент

ул. Татищева, д.16, г. Астрахань 414056

Lyubov B. Aminul, Cand of Sci. (Pedagogical), Associate Professor

16, Tatishcheva str., Astrakhan 414056

aminul.25@mail.ruАстраханский государственный технический университетAstrakhan State Technical University2022120220232625371Copyright © Мектепкалиева А.К., Ханова А.А., Аминул Л.Б., 20232023Мектепкалиева А.К., Ханова А.А., Аминул Л.Б.Mektepkaliyeva A.K., Khanova A.A., Aminul L.B.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://izvestswsu.elpub.ru/jour/article/view/1024Цель исследования

Цель исследования. Совершенствование программной поддержки и выявление закономерностей процессов краткосрочного прогнозирования объемов электропотребления энергосбытовых компаний на основе взаимодополняющей интеграции моделей интеллектуального анализа данных, системной динамики и экспертных систем.

Методы

Методы. Приведены принципы построения прогностических моделей электропотребления. Проведен системный анализ и построена онтологическая модель предметной области с учетом технологической и рыночной среды. Рассмотрена классификация методов прогнозирования. Описаны особенности информационной базы для проведения краткосрочного прогнозирования, включающей данные о фактическом электропотреблении и метеоданные. Сформулированы требования к программному обеспечению для выполнения прогнозов. Построена структурная схема системы прогнозирования электропотребления рынка на сутки вперед на основе взаимодополняющей интеграции программного обеспечения анализа данных и моделирования.

Результаты

Результаты. Разработаны сценарии обработки данных в Loginom с использованием обработчиков Arimaх и Нейросеть (Регрессия) для построения прогнозов на основе фактического потребления электроэнергии и с учетом метеофакторов. В Anylogic разработана имитационная модель системной динамики, позволяющая исследовать влияние метеофакторов (температура, давление, осадки) на объем электропотребления. С помощью миварного конструктора экспертных систем Wi!Mi проведена параметризация задачи, заданы показатели, отношения, правила, получен логический вывод решения.

Заключение

Заключение. Построена структурная схема системы прогнозирования электропотребления рынка на сутки вперед, основанная на анализе ретроспективной информации о фактическом электропотреблении и метеофакторах с использованием методов интеллектуального анализа данных, системной динамики и экспертных систем и российских программных средств Loginom, Anylogic и Wi!Mi.

Purpose of research is to improve software support and identify regularities in the processes of short-term forecasting of power consumption of power supply companies based on complementary integration of data mining models, system dynamics and expert systems.

Methods

Methods. The principles of constructing predictive models of power consumption are given. A system analysis has been carried out and an ontological model of the subject area has been built, taking into account the technological and market environment. The classification of forecasting methods has been considered. The features of the information base for short-term forecasting, including data on actual power consumption and weather data, have been described. The requirements for software for making forecasts have been formulated. A block diagram of the system for forecasting power consumption of the market for the day ahead is built based on the complementary integration of data analysis and modeling software.

Results

Results. Scenarios for data processing in Loginom have been developed using the Arimax and Neural Network (Regression) processors to build forecasts based on actual power consumption and taking into account meteorological factors. A system dynamics simulation model that allows exploring the influence of meteorological factors (temperature, pressure, precipitation) on power consumption has been developed in Anylogic. Using Wi!Mi mivar constructor of expert systems, the task has been parametrized; indicators, relationships, rules have been set; a logical conclusion of the solution has been obtained.

Conclusion

Conclusion. A block diagram of a system for forecasting the market's power consumption for the day ahead has been built. It is based on the analysis of retrospective information on actual power consumption and meteorological factors using data mining methods, system dynamics and expert systems applying Russian Loginom, Anylogic and Wi!Mi software tools.

методы прогнозированияинтеллектуальный анализ данныхсистемная динамикаэкспертная модельоптовый рынок энергии и мощностирынок на сутки впередонтологияforecasting methodsdata miningsystem dynamicsexpert modelwholesale energy and capacity marketday-ahead marketontologyReferencesОптовый рынок электрической энергии и мощности // Ассоциация «НП Совет рынка». URL: https://www.np-sr.ru/ru/market/wholesale/index.htm (дата обращения: 14.04.2022)Optovyj rynok jelektricheskoj jenergii i moshhnosti [Wholesale market of electric energy and capacity]. Associacija «NP Sovet rynka» [Association "NP Market Counci"]. Available at: www.np-sr.ru/ru/market/wholesale/index.htm (accessed date: 14.04.2022).По кривой – к балансу. Как складывается цена электроэнергии // ООО «Сибирская генерирующая компания». https://sibgenco.online/news/element/on-a-curve-to-balance-whatis-the-price-of-electricity-/ (дата обращения: 14.04.2022)Po krivoj – k balansu. Kak skladyvaetsja cena jelektrojenergii [By curve - to the balance sheet. How is the price of electricity]. OOO «Sibirskaja generirujushhaja kompanija» [Sibirskaya Generating Company LLC]. Available at: www.sibgenco.online/news/element/on-a-curve-to-balance-what-is-the-price-of-electricity-/ (accessed date:14.04.2022).Соловьева И.А., Дзюба А.П. Прогнозирование электропотребления с учетом факторов технологической и рыночной среды // Научный диалог. 2013. № 7 (19). С. 97-113.Solovyova I.A., Dziuba A.P. Prognozirovanie jelektropotreblenija s uchetom faktorov tehnologicheskoj i rynochnoj sredy [Forecasting of power consumption taking into accountthe factors of the technological and market environment]. Nauchnyj dialog = Scientific Dialogue. 2013, no 7 (19), pp. 97-113.Смирнова Е.О., Филатов А.Ю. Прогнозирование рынка электроэнергии "на сутки вперед": пример второй ценовой зоны // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2018. № 4. С. 149-159.Smirnova E.O., Filatov A.Yu. Prognozirovanie rynka jelektrojenergii "na sutki vpered": primer vtoroj cenovoj zony [Forecasting the electricity market "for the day ahead": an example of the second price zone]. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta. Serija: Jekonomika i upravlenie = Bulletin of Voronezh State University. Series: Economics and Governance, 2018, no. 4, pp. 149-159.Мохов В.Г., Демьяненко Т.С. Прогнозирование потребления электрической энергии на оптовом рынке электроэнергии и мощности // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. 2014. Т. 8. № 2. С. 86-92.Mokhov V.G., Demyanenko T.S. Prognozirovanie potreblenija jelektricheskoj jenergii na optovom rynke jelektrojenergii i moshhnosti [Forecasting of electric energy consumption in the wholesale electricity and capacity market]. Vestnik Juzhno-Ural'skogo gosudarstvennogo universiteta. Serija: Jekonomika i menedzhment = Bulletin of South Ural State University. Series: Economics and Management, 2014, vol. 8, no. 2, pp. 86-92.Воронов И.В., Политов Е.А., Ефременко В.М. Использование нейронной сети для краткосрочного прогнозирования электропотребления промышленного предприятия // Вестник КузГТУ. 2006. № 6. С. 71-73.Voronov I.V., Politov E.A., Efremenko V.M. Ispol'zovanie nejronnoj seti dlja kratkosrochnogo prognozirovanija jelektropotreblenija promyshlennogo predprijatija [Using a neural network for short-term forecasting of the power consumption of an industrial enterprise]. Vestnik KuzGTU = Bulletin of KuzGTU, 2006, no. 6, pp. 71-73.Серебряков Н.А. Выбор оптимальной архитектуры и конфигурации нейросети в задачах краткосрочного прогнозирования электропотребления гарантирующего поставщика электроэнергии // Вести высших учебных заведений Черноземья. 2021. № 2 (64). С. 26-42.Serebryakov N.A. Vybor optimal'noj arhitektury i konfiguracii nejroseti v zadachah kratkosrochnogo prognozirovanija jelektropotreblenija garantirujushhego postavshhika jelektrojenergii [Choosing the optimal architecture and configuration of the neural network in the tasks of short-term forecasting of the power consumption of the guaranteeing electricity supplier]. Vesti vysshih uchebnyh zavedenij Chernozem'ja = News of Higher Educational Institutions of the Chernozem Region, 2021, no. 2 (64), pp. 26-42.Карпенко С.М., Карпенко Н.В., Безгинов Г.Ю. Прогнозирование электропо-требления на горнопромышленных предприятиях с использованием статистических методов // Горная промышленность. 2022. № 1. С. 82-88.Karpenko S.M., Karpenko N.V., Bezginov G.Yu. Prognozirovanie jelektropotreblenija na gornopromyshlennyh predprijatijah s ispol'zovaniem statisticheskih metodov [Forecasting of power consumption at mining enterprises using statistical methods]. Gornaja promyshlennost' = Mining Industry, 2022, no. 1, pp. 82-88.Использование статистических моделей при краткосрочном прогнозировании электропотребления и графиков нагрузки ЭЭС / Т.А. Филиппова, А.Г. Русина, Ю.В. Дронова, Р.В. Зимин, Р.С. Калюжный // Электрические станции. 2008. №5. С. 32-36.Filippova T.A., Rusina A.G., Dronova Yu.V., Zimin R.V., Kalyuzhny R.S. Ispol'zovanie statisticheskih modelej pri kratkosrochnom prognozirovanii jelektropotreblenija i grafikov nagruzki JeJeS [Use of statistical models in short-term forecasting of power consumption and EES load plots]. Jelektricheskie stancii = Electrical Stations, 2008, no. 5, pp. 32-36.Прогнозирование электропотребления энергосбытовых компаний / Б.И. Макоклюев, А.С. Полижаров, А.А. Ломейко, В.В. Мишина // Энергоэксперт. 2018. № 1 (65). С. 34-38.Makoklyuev B.I., Polizharov A.S., Lomeiko A.A., Mishina V.V. Prognozirovanie jelektropotreblenija jenergosbytovyh kompani [Forecasting the power consumption of energy sales companies]. Jenergojekspert = Energoexpert, 2018, no. 1(65), pp. 34-38.Бершадский И.А., Джура С.Г., Чурсинова А.А. Использование искусственного интеллекта для прогнозирования электропотребления энергосбытовой компании // Научный вестник Новосибирского государственного технического университета. 2020. № 4 (80). С. 7-16.Bershadsky I.A., Dzhura S.G., Chursinova A.A. Ispol'zovanie iskusstvennogo intellekta dlja prognozirovanija jelektropotreblenija jenergosbytovoj kompanii [The use of artificial intelligence to predict the power consumption of an energy sales company]. Nauchnyjvestnik Novosibirskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta = Scientific Bulletin of Novosibirsk State Technical University, 2020, no. 4(80), pp. 7-16.Методы краткосрочного прогнозирования выработки электрической энергии солнечными электростанциями и их классификация / Д.А. Тюньков, А.А. Сапилова, А.С. Грицай, Д.А. Алексеенко, Р.Н. Хамитов // Электротехнические системы и комплексы. 2020. № 3 (48). С. 4-10.Tyunkov D.A., Sapilova A.A., Gritsa.i A.S., Alekseenko D.A., Khamitov R.N. Metody kratkosrochnogo prognozirovanija vyrabotki jelektricheskoj jenergii solnechnymi jelektrostancijami i ih klassifikacija [Methods of short-term forecasting of electric power generation by solar power plants and their classification]. Jelektrotehnicheskie sistemy i kompleksy = Electrical Systems and Complexes, 2020, no. 3(48), pp. 4-10.Методы прогнозирования электропотребления в распределительных сетях (обзор) / А.М. Абдурахманов, М.В. Володин, Е.Ю. Зыбин, В.Н. Рябченко // Электротехника: сетевой электронный научный журнал. 2016. Т. 3. № 1. С. 3-23.Abdurakhmanov A.M., Volodin M.V., Zybin E.Yu., Ryabchenko V.N. Metody prognozirovanija jelektropotreblenija v raspredelitel'nyh setjah (obzor) [Methods for predicting power consumption in distribution networks (overview )]. Jelektrotehnika: setevoj jelektronnyj nauchnyj zhurnal = Electrical Engineering: Network Electronic Scientific Journal, 2016, vol. 3, no. 1, pp. 3-23.Хальясмаа А.И., Матренин П.В., Ерошенко С.А. Анализ ошибок применения алгоритмов машинного обучения в задачах электроэнергетики // Электроэнергия. Передача и распределение. 2021. № 3 (66). С. 46-53.Halyasmaa A.I., Matrenin P.V., Eroshenko S.A. Analiz oshibok primenenija algoritmov mashinnogo obuchenija v zadachah jelektrojenergetiki [Analysis of errors in the application of machine learning algorithms in the problems of the electric power industry]. Jelektrojenergija. Peredacha i raspredelenie = Electricity. Transmission and Distribution. 2021, no. 3(66), pp. 46-53.Бубновская Т.В., Демонова Т.И. Совершенствование системы информационного обеспечения процессов управления в энергосбытовой компании // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2018. Т. 7. № 4 (25). С. 89-92.Bubnovskaya T.V., Demonova T.I. Sovershenstvovanie sistemy informacionnogo obespechenija processov upravlenija v jenergosbytovoj kompanii [Improving the information support system for management processes in the energy sales company]. Azimut nauchnyh issledovanij: jekonomika i upravlenie = Azimut of Scientific Research: Economics and Management. 2018, vol. 7, no. 4(25), pp. 89-92.Кретов Д.А., Рузанов Р.В. Прогнозирование электропотребления энергосбытовой компании с использованием искусственной нейронной сети // Инженерный вестник Дона. 2015. № 2-1 (35). С. 20.Kretov D.A., Ruzanov R.V. Prognozirovanie jelektropotreblenija jenergosbytovoj kompanii s ispol'zovaniem iskusstvennoj nejronnoj seti [Forecasting the power consumption of an energy sales company using an artificial neural network]. Inzhenernyj vestnik Dona = Engineering Bulletin of the Don, 2015, no 2-1(35), pp. 20.Паклин Н.Б., Ильин И.В., Широкова С.В. Малокодовые платформы в подготовке аналитиков данных // Фундаментальные и прикладные исследования в области управления, экономики и торговли: сборник трудов Всероссийской научно-практической и учебно-методической конференции. СПб., 2021. С. 218-221.Paklin N.B., Ilyin I.V., Shirokova S.V. Malokodovye platformy v podgotovke analitikov dannyh [Small-code platforms in the preparation of data analysts]. Fundamental'nye i prikladnye issledovanija v oblasti upravlenija, jekonomiki i torgovli. Sbornik trudov Vserossijskoj nauchno-prakticheskoj i uchebno-metodicheskoj konferencii [Fundamental and applied research in the field of management, economics and trade. Collection of works of the All-Russian scientific-practical and educational-methodological conference]. St. Petersburg, 2021, pp. 218-221.Борщев А.В., Махдави А. Имитационные модели как виртуальная среда для обучения и тестирования искусственного интеллекта для бизнес-приложений // Девятая всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности: труды конференции. Екатеринбург, 2019. С. 20-29.Borshchev A.V., Makhdavi A. Imitacionnye modeli kak virtual'naja sreda dlja obuchenija i testirovanija iskusstvennogo intellekta dlja biznes-prilozhenij [Imitation models as a virtual environment for training and testing artificial intelligence for business applications]. Devjataja vserossijskaja nauchno-prakticheskaja konferencija po imitacionnomu modelirovaniju i ego primeneniju v nauke i promyshlennosti. Trudy konferencii [Ninth AllRussian scientific and practical conference on imitation modeling and its application in science and industry. Proceedings of the conference]. Ekaterinburg, 2019, pp. 20-29.Назаров К.В., Варламов О.О. Разработка методики создания верифицируемых моделей для миварных экспертных систем // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2017. Т. 11. № 4. С. 64-71.Nazarov K.V., Varlamov O.O. Razrabotka metodiki sozdanija verificiruemyh modelej dlja mivarnyh jekspertnyh system [Development of methodology for creation of verifiable models for mivar expert systems]. T-Comm: Telekommunikacii i transport = T-Comm: Telecommunications and Transport, 2017, vol. 11, no. 4, pp. 64-71.Ганюков В.Ю., Ханова А.А., Сульдина Н.В. Интеллектуальная система управления цепями поставок логистического предприятия на основе дискретно-событийной, агентной и системно-динамической имитационных моделей // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2012. № 2. С. 143-149.Ganyukov V.Yu., Khanova A.A., Suldina N.V. Intellektual'naya sistema upravleniya cepyami postavok logisticheskogo predpriyatiya na osnove diskretno-sobytijnoj, agentnoj i sistemno- dinamicheskoj imitacionnyh modelej [Intelligent supply chain management system of a logistics enterprise based on discrete-event, agent and system-dynamic simulation models]. Vestnik Astrakhanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriya: Upravlenie, vychislitel'naya tekhnika i informatika= Bulletin of the Astrakhan State Technical University. Series: Management, Computer Engineering and Informatics, 2012, no. 2, pp. 143-149.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.