Method for forecasting and calculating the electrical load of municipal consumers under uncertainty

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The study addresses the conformity of actual electricity consumption to the calculated value in electric distribution networks in which municipal consumers predominate in several cities of the Chelyabinsk region. To study the conformity between the specific electrical load established by regulatory documents and the actual value per apartment according to power consumption data in several cities of the Chelyabinsk region, the average annual power consumption by municipal consumers with a specific number of apartments was analyzed over a period of 2021–2022. The correspondence analysis of the average annual electricity consumption by municipal consumers in the studied facilities was carried out using the conventional method for calculating the electrical load over the given period following the guidelines outlined in SP 256.1325800.2016. The discrepancy between the actual electrical load on the apartment and its normative value established by the acting normative documents ranged from minus 48 to 300% with respect to electricity consumption. For the considered 16 objects located in the cities of the Chelyabinsk region, the discrepancy between the actual electrical load and the established normative values was compared. For 6 apartments, this discrepancy ranged from minus 58 to 155%. To improve the accuracy of forecasting electricity consumption and calculating electrical loads in electric distribution networks with a predominance of municipal consumers, methods using a new factor were recommended. This factor involves a generalized uncertainty coefficient Ai, whose values are determined for the considered period. When using the developed methods, relative deviations in the forecast calculations are less than or equal to 10%.

About the authors

S. Sh. Tavarov

South Ural State University (National Research University)

Email: tabarovsaid@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2875-2752

A. I. Sidorov

South Ural State University (National Research University)

Email: sidorovai@susu.ru
ORCID iD: 0000-0001-5024-6728

I. F. Suvorov

Transbaikal State University

Email: ivan.suvorov.1947@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5024-6728

A. B. Svyatykh

Uralenergosbyt LLC

Email: svyatykh@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2875-2752

References

  1. Репкина Н.Г. Исследование факторов, влияющих на точность прогнозирования суточного электропотребления // Известия высших учебных заведений. Электромеханика. 2015. № 2. С. 41–43. https://doi.org/10.17213/0136-3360-2015-2-41-43.
  2. Солуянов Ю.И., Федотов А.И., Галицкий Ю.Я., Чернова Н.В., Ахметшин А.Р. Актуализация нормативных значений удельной электрической нагрузки многоквартирных домов в Республике Татарстан // Электричество. 2021. № 6. С. 62–71. https://doi.org/10.24160/0013-5380-2021-6-62-71. EDN: RRSRRX.
  3. Карпенко С.М., Карпенко Н.В. Эконометрическое моделирование энергопотребления с учетом влияния производственных факторов // Энергобезопасность и энергосбережение. 2020. № 1. С. 14–17. https://doi.org/10.18635/2071-2219-2020-1-14-17. EDN: EDVDXC.
  4. Карпенко С.М., Карпенко Н.В. Анализ динамики и прогнозирование электропотребления на основе эконометрического моделирования // Энергобезопасность и энергосбережение. 2020. № 2. С. 20–25. https://doi.org/10.18635/2071-2219-2020-2-20-25. EDN: YUCPDM.
  5. Валеев Г.С., Дзюба М.А., Валеев Р.Г. Моделирование суточных графиков нагрузок участков распределительных сетей напряжением 6–10 кВ городов и населенных пунктов в условиях ограниченного объема исходной информации // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Энергетика. 2016. Т. 16. № 2. С. 23–29. https://doi.org/10.14529/power160203. EDN: WCZMFX.
  6. Куликов А.Л., Илюшин П.В., Лоскутов А.Б., Севостьянов А.А. Выборочный контроль показателей качества электроэнергии в распределительных сетях с большой долей генерации на основе возобновляемых источников энергии // Электричество. 2022. № 7. С. 11–23. https://doi.org/10.24160/0013-5380-2022-7-11-23. EDN: TBYSOJ.
  7. Fezzi C., Mosetti L. Size matters: estimation sample length and electricity price forecasting // The Energy Journal. 2020. Vol. 41. Iss. 4. Р. 231–254. https://doi.org/10.5547/01956574.41.4.cfez.
  8. Goltsos T. E., Syntetos A. A., Van der Laan Е. Forecasting for remanufacturing: the effects of serialization // Journal of Operations Management. 2019. Vol. 65. Iss. 5. P. 447–467. https://doi.org/10.1002/joom.1031.
  9. Grushka-Cockayne Ya., Jose V.R.R. Combining prediction intervals in the M4 competition // International Journal of Forecasting. 2020. Vol. 36. Iss. 1. P. 178–185. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2019.04.015.
  10. Hewamalage H., Bergmeir C., Bandara K. Recurrent neural networks for time series forecasting: current status and future directions // International Journal of Forecasting. 2021. Vol. 37. Iss. 1. P. 388–427. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2020.06.008.
  11. Hong T., Pinson P. Energy forecasting in the big data world // International Journal of Forecasting. 2019. Vol. 35. Iss. 4. P. 1387–1388. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2019.05.004.
  12. Issi F., Kaplan O. The determination of load profiles and power consumptions of home appliances // Energies. 2018. Vol. 11. Iss. 3. Р. 607. https://doi.org/10.3390/en11030607.
  13. Nisha M. Demand side management for a household using resource scheduling // International CET Conference on Control, Communication, and Computing. 2018. https://doi.org/10.1109/CETIC4.2018.8530929.
  14. Andrea G., Paoletti S., Vicino A. Models and techniques for electric load forecasting in the presence of demand response // IEEE Transactions on Control Systems Technology. 2014. Vol. 23. Iss. 3. Р. 1087–1097. https://doi.org/10.1109/TCST.2014.2361807.
  15. Opriş I., Costinaş S., Ionescu C., Nistoran D. The household energy consumer in a smart metering environment // 9th International Symposium on Advanced Topics in Electrical Engineering (Bucharest, 7–9 May 2015). Bucharest: IEEE, 2015. Р. 43–48. https://doi.org/10.1109/ATEE.2015.7133677.
  16. Kim Jangkyum, Han Jaesoeb, Kim Nakyoung, Kim Minkyung, Choi Junkyun. Analysis of power usage at household and proper energy management // International Conference on Information and Communication Technology Convergence (Jeju, 17–19 October 2018). Jeju: IEEE, 2018. Р. 450–456. https://doi.org/10.1109/ICTC.2018.8539459.
  17. Senyuk M., Safaraliev M., Gulakhmadov, A., Ahyoev, J. Application of the conditional optimization method for the synthesis of the law of emergency control of a synchronous generator steam turbine operating in a complex-closed configuration power system // Mathematics. 2022. Vol. 10. Iss. 21. Р. 3979. https://doi.org/10.3390/math10213979.
  18. Tavarov S.S., Sidorov A.I., Kalegina Y.V. Model and algorithm of electricity consumption management for household consumers in the republic of Tajikistan // Mathematical Modelling of Engineering Problems. 2020. Vol. 7. Iss. 4. Р. 520–526. https://doi.org/10.18280/mmep.070403.
  19. Таваров С.Ш. Метод прогнозирования электропотребления бытовыми потребителями в условиях Республики Таджикистан // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Энергетика. 2020. Т. 20. № 2. С. 28–35. https://doi.org/10.14529/power200203. EDN: HIOFYO.
  20. Таваров С.Ш. Алгоритм обучения искусственной нейронной сети для факторного прогнозирования электропотребления бытового сектора // Электричество. 2022. № 3. C. 30–38. https://doi.org/10.24160/0013-5380-2022-3-30-38. EDN: MDFRLG

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).