Методы и средства анализа и планирования электропотребления энергообъединений и энергосистем тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.14.02, доктор технических наук Макоклюев, Борис Иванович

• Макоклюев, Борис Иванович
• доктор технических наук
• 2005

Оглавление диссертации доктор технических наук Макоклюев, Борис Иванович

Введение.

Актуальность проблемы.

Цель и задачи исследования.

Методы исследования и достоверность полученных результатов.

Научная новизна.

Реализация результатов работы и практическая значимость.

Апробация работы.

Публикации.

Структура и объем диссертации.

Глава 1. Обзор методов и средств планирования электропотребления. Электропотребление, как составная часть балансов мощности и электроэнергии. Методология и система моделей планирования электропотребления ЭО и ЭС.

1.1. Аналитический обзор методов и средств анализа и планирования электропотребления ЭО и ЭС.

1.1.1. Обзор публикаций в отечественных и зарубежных изданиях.

1.1.2. Обзор докладов научно-технического семинара "Современные методы и программные средства анализа и планирования электропотребления, балансов мощности и электроэнергии".

1.2. Электропотребление, как составная часть балансов электроэнергии и мощности. Особенности структурирования электропотребления и балансов ЭО и ЭС.

1.2.1. Структура баланса электроэнергии.

1.2.2. Структура баланса мощности.

1.2.3. Структура электропотребления.

1.3. Методология и система моделей планирования сбалансированной структуры электропотребления ЭО, ЭС.

1.4. Выводы.

Глава 2. Методы и средства обработки и хранения информации, необходимой для планирования электропотребления. Методы и средства статистического анализа данных. Результаты статистического анализа электропотребления ЭО и ЭС России.

2.1. Методы и средства обработки и хранения информации, необходимой для планирования электропотребления и других технологических задач.

2.2. Методы и средства статистического анализа данных электропотребления.

2.3. Характерные особенности и тенденции электропотребления. Результаты статистического анализа электропотребления ЭО и ЭС России.

2.3.1. Основные цикличности и тенденции электропотребления.

2.3.2. Суточная цикличность. ф 2.3.3. Недельная цикличность.

2.3.4. Сезонная цикличность.

2.3.5. Тенденции динамики и изменения структуры электропотребления.

2.4. Выводы.

Глава 3. Методы моделирования и прогнозирования электропотребления. Методы прогнозирования активных и реактивных нагрузок узлов расчетной схемы. Результаты расчетов.

3.1. Метод математического моделирования колебаний электропотребления - метод сезонных кривых.

3.2. Методы краткосрочного и оперативного прогнозирования потребления. Использование методов оперативного прогноза для технологии балансирующего рынка. Долгосрочное прогнозирование потребления. Результаты расчетов.

3.2.1. Методы краткосрочного и оперативного прогнозирования потребления. . Результаты расчетов.

3.2.2. Использование методов оперативного прогноза для технологии балансирующего рынка.

3.2.3. Методы долгосрочного прогнозирования. Результаты расчетов.

3.2.4. Другие методы, применяемые в практике расчетов планирования потребления.

3.3. Методы оценки и прогнозирования активных и реактивных нагрузок узлов расчетной схемы.

3.4. Основные факторы, влияющие на точность прогнозирования электропотребления.

3.4.1. Основные факторы, влияющие на точность.

3.4.2. Взаимосвязь точности прогнозирования и неравномерности графиков.

3.4.3. Идентификация недостоверных данных.

3.5. Выводы.

Глава 4. Исследование влияния метеофакторов на электропотребление, методы учета влияния метеофакторов при прогнозировании. Оценка влияния летнего времени на электропотребление ЭО и ЭС.

4.1. Исследование влияния различных метеофакторов на электропотребление, методы учета влияния метеофакторов при прогнозировании.

4.1.1. Основные метеофакторы, влияющие на электропотребление. Характерные особенности колебаний температуры и освещенности.

4.1.2. Моделирование колебаний метеофакторов. Оценка влияния метеофакторов на электропотребление.

4.1.3. Учет влияния метеофакторов при прогнозировании.

4.2. Оценка влияния перехода на летнее время на электропотребление ЭО и ЭС России.

4.3. Выводы.

Глава 5. Практическая реализация и внедрение разработанных методов, алгоритмов и программных средств планирования электропотребления. Опыт применения методов и программных средств для планирования электропотребления и других технологических задач.

5.1. Общая характеристика программного комплекса "Энергостат". Объекты внедрения, опыт практической эксплуатации средств планирования электропотребления в ЭО и ЭС России.

5.1.1. Общая характеристика программного комплекса "Энергостат".

5.1.2. Объекты внедрения и особенности установки программного комплекса.

5.1.3. Программные версии и СУБД, используемые при эксплуатации комплекса

5.1.4. Привязка к комплексам ОИК и АСКУЭ. Идентификация недостоверных исходных данных по потреблению и метеофакторам.

5.1.5. Адаптация программных средств к технологическим особенностям расчетов в энергообъединениях и энергосистемах.

5.1.6. Реализация компоненты "Энергостат-БР" для технологии балансирующего рынка.

5.1.7. Обработка и планирование структуры полезного отпуска отделений Энергосбыта.

5.1.8. Сопоставление точности расчетов с другими реализованными методами.

5.2. Опыт использования разработки для различных технологических задач.

5.2.1. Обработка средствами комплекса "Энергостат" данных балансов электроэнергии и мощности.

5.2.2. Расчет технических потерь электроэнергии.

5.2.3. Реализация диспетчерских задач. Регистрация команд диспетчера РДУ и расчет отклонений диспетчерских графиков с использованием компонент комплекса "Энергостат».

5.3. Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и средства анализа и планирования электропотребления энергообъединений и энергосистем»

Актуальность проблемы

Планирование режимных параметров и технико-экономических показателей является одной из важных задач обеспечения функционирования электроэнергетики. Составляя планы по различным показателям на предстоящие сутки, неделю, месяц, квартал, год, службы и отделы энергобъединений (ЭО) и энергосистем (ЭС) решают задачу планирования энергобалансов - соотношения между потребностью электроэнергии (мощности) и средствами ее удовлетворения.

Одним из основных показателей при планировании работы ЭО и ЭС является величина прогнозов ожидаемого электропотребления (потребления электроэнергии и мощности) в целом по системе, группам и отдельным потребителям, узлам электрической схемы [1,2]. В определенном смысле, величина прогноза электропотребления (далее - ЭП, потребление, нагрузка) является опорным показателем для последующего планирования балансов электроэнергии, мощности и расчетов электрических режимов. Необходимость точного прогнозирования обусловлена технологическими и экономическими причинами. Точные расчеты обеспечивают оптимальное с экономической точки зрения распределение нагрузок между станциями, способствуют осуществлению экономически целесообразных операций по покупке и продаже электроэнергии.

Графики режимов работы ЭО и ЭС должны рассматриваться как элементы общего графика работы Единой энергетической системы России. Федеральным законом «Об электроэнергетике» [3] определены основные принципы оперативно-диспетчерского управления в электроэнергетике, к которым относятся обеспечение баланса производства и потребления электрической энергии и обеспечение долгосрочного и краткосрочного прогнозирования. Долгосрочные прогнозы объемов потребления электрической энергии на год, квартал, месяц используются для формирования Федеральной энергетической комиссией при участии ОАО «СО-ЦДУ ЕЭС» (далее - Системный оператор, ЦДУ) ежегодных сводных балансов производства и потребления электрической энергии. Балансы производства и потребления электрической энергии, в свою очередь, являются основой для планирования режимов работы электростанций, определения объемов необходимых запасов топлива на ТЭС, формирования графиков ремонта оборудования и т.д. С учетом сформированных сводных балансов производства и потребления электрической энергии устанавливаются также тарифы на электрическую энергию (мощность) для участников ОРЭ.

Краткосрочные прогнозы потребления, от недели до суток вперед, являются основой для формирования диспетчерских графиков. Одновременно определяются необходимые объемы и размещение резервов мощности в ЕЭС. Объемы потребления ЭО, ЭС, субъектов рынка на всех временных этапах планирования и эксплуатации обязательно согласовываются с подразделениями и филиалами Системного оператора -региональными (РДУ), объединенными диспетчерскими управлениями (ОДУ) и Центральным диспетчерским управлением Единой энергетической системой России (ЦДУ). Согласованные графики потребления и генерации (диспетчерские графики) являются важнейшими для ЭО и ЭС показателями, определяющими основные аспекты их работы - графики выработки электроэнергии станциями с учетом резервов, состав генерирующего оборудования, объемы покупки и продажи электроэнергии и мощности на рынке. Помимо заявленных графиков потребления участников рынка, учтенных Системным оператором при расчете предварительного диспетчерского графика, Системный оператор осуществляет собственный суточный прогноз потребления активной мощности на моменты окончания диспетчерских интервалов времени по территориям диспетчерского управления, которыми являются [1.1] (Здесь и далее в работе номера с точкой указывают ссылки на доклады, сделанные на семинаре):

• Единая энергетическая система (ЕЭС) России;

• Европейская часть ЕЭС России, включая ОЭС Урала;

• объединенные энергетические системы (ОЭС);

• региональные электроэнергетические системы (ЭС).

Целью составления и использования Системным оператором собственных прогнозов потребления активной мощности на территориях диспетчерского управления при планировании ПДГ является обеспечение надежности режимов функционирования ЕЭС России за счет принятия ответственных решений по:

• определению состава включенного генерирующего оборудования;

• составлению графиков производства генерирующего оборудования с учетом необходимых резервов.

При формировании расчетного диспетчерского графика, учитывающего результаты торгов в конкурентном секторе рынка, Системный оператор имеет право принять собственный прогноз графика потребления, если он более чем на 5% отличается от графика потребления, заявленного покупателями.

Для составления прогнозов потребления Системный оператор должен использовать имеющиеся в распоряжении статистические и расчетные данные:

• о конфигурации (профиле) и величинах фактического потребления активной мощности на моменты окончания диспетчерских интервалов времени, зарегистрированных за аналогичные дни недели текущего и прошлого годов;

• о значениях параметров, являющихся основными факторами, определившими профиль и величины фактического потребления активной мощности, зарегистрированными за аналогичные дни недели текущего и прошлого годов, которые могут включать: о температуры окружающего воздуха; о степень освещенности; о долготу дня; о события переносов выходных и праздничных дней; о события сезонных переходов с зимнего на летнее время и обратно; о наличие экстраординарных событий (катастрофы; массовые акции);

• прогнозы погодных условий;

• прогнозы состояния других факторов, влияющих на изменение потребления в соответствии с данными, полученными в результате обработки статистики потребления;

• о планируемых включении/отключении энергоемких производств.

При управлении режимами работы ЕЭС Системный оператор должен использовать оперативный прогноз графика потребления на следующий час и оставшиеся до конца суток часы с целью оптимального использования энергоресурсов и минимизации стоимости отклонений поставок от планового объема.

Для осуществления Системным оператором функций по оперативно-диспетчерскому управлению, закрепленных Федеральным законом, необходимо на всех уровнях иерархии Системного оператора: ЦДУ, ОДУ, РДУ использовать сертифицированные программные средства для долгосрочного и краткосрочного, включая оперативное, прогнозирования потребления.

Временная иерархия планирования разделяется на три основных интервала: долгосрочное планирование (от месяца до года вперед), краткосрочное планирование (от суток до месяца вперед), оперативное управление режимами (минуты, часы). Задача расчетов прогнозов потребления решается на всех временных интервалах с последовательным уточнением результатов расчетов по мере уменьшения времени упреждения. Точность прогнозных расчетов определяется соответствием применяемых математических моделей процессу колебаний потребления. В целом колебания потребления представляют собой сложный нестационарный случайный процесс, имеющий определенные цикличности (регулярные колебания). Они определяются сезонными колебаниями температуры и освещенности (долготы дня) в разрезе года, технологическим режимом работы предприятий, режимом труда и отдыха населения. На регулярные колебания накладываются нерегулярные и случайные компоненты, определяемые резкими изменениями погодных условий, различными социальными факторами (популярные телевизионные передачи, переносы рабочих выходных дней и т. п.). Все эти процессы должны учитываться при разработке математических моделей прогноза.

При отсутствии математических моделей и программных средств специалисты служб энергообъединений обычно ограничиваются осредненными за прошлые периоды значениями с поправкой на выявленную сезонную или межгодовую тенденцию и, иногда, с поправкой на коэффициенты влияния температуры, и принятию их в качестве прогноза. Такую методику расчетов ожидаемых плановых величин называют обычно "ручным прогнозом". Упрощенное, "ручное" прогнозирование потребления может давать весьма высокие значения математического ожидания ошибок, широкий доверительный интервал и практически неприменимо для быстрых оперативных расчетов в темпе процесса. Между тем, цена ошибок прогнозирования и планирования становится все более высокой. Анализ зарубежных публикаций на эту тему показывает, что экономическая результативность точного прогнозирования нагрузок побуждает многих энерготрейдеров разворачивать собственные исследования в области прогнозирования, создавать группы математиков и статистиков [4]. Отмечается, что долгосрочный и краткосрочный прогноз требуют совершенно различных методик — долгосрочным прогнозам нужны сценарные подходы для оценки общеэкономической ситуации, отраслевых тенденций развития и т.п. Для краткосрочных прогнозов важны метеофакторы, характер дня (рабочий, выходной.), конфигурация суточного графика, состояние режима энергосистемы в ближайшей ретроспективе. Потребность рынка в точном прогнозе такова, что некоторые из клиентов готовы платить до 15 тыс. долларов в месяц за ежедневный краткосрочный прогноз нагрузки. В некотором смысле качественный прогноз становится действенным инструментом в конкурентной борьбе на рискованном рынке электроэнергии и мощности, поэтому ". технологии прогнозирования нагрузок и потребления занимают свое место среди самых заветных промышленных секретов, которые компании держат "за семью печатями" [4,5].

Оценочные расчеты, проведенные для ЭС России с уровнем месячного потребления около 1500 млн. кВтч показали, что улучшение качества прогнозирования только месячного потребления на 0,1% способно в настоящих условиях снизить затраты на оплату отклонений от плана по поставкам электроэнергии на 3-5 млн. рублей в год. Также значительный эффект приносит уточнение краткосрочного и оперативного прогноза графиков потребления.

Существенное влияние на потребление оказывают метеорологические факторы -температура наружного воздуха, естественная освещенность, влажность, скорость ветра и другие. Все эти факторы в значительной мере определяют регулярные сезонные, суточные колебания ЭП, а также отклонения от плановых величин. Влияние метеофакторов зависит от сезона и времени суток и, в последние годы, значительно усилилось вследствие увеличения доли коммунально-бытовой нагрузки. Оценка влияния метеофакторов и учет указанных факторов при прогнозировании позволяет снижать ошибки прогнозирования в среднем на 0,1-0,4 %.

В зависимости от решаемых задач и детальности планирования, в состав суммарного потребления могут входить компоненты, характеризующие структуру на различных этапах и звеньях технологического процесса. Компоненты могут группироваться по территориальным, технологическим признакам. В рыночных условиях в суммарном потреблении ЭО и ЭС выделяются новые компоненты -крупные потребители, самостоятельно выходящие на рынок. Особым образом структурируется одна из составляющих потребления - полезный отпуск собственным потребителям. В этом случае возможно деление полезного отпуска по тарифным группам, типам присоединения, социальным группам и т.п. Планирование потребления осуществляется на основе прогноза суммарного показателя и каждой компоненты, при этом структура потребления должна быть сбалансирована на каждом этапе и уровне планирования. Объем исходных данных и модели прогнозов для различных компонент могут быть весьма различны. Возникает необходимость разработки адаптивной системы моделей прогнозирования и планирования потребления, применимой на различных стадиях и звеньях планирования.

Становление и развитие методов математического моделирования, прогнозирования и планирования электропотребления связано с работами таких отечественных и зарубежных ученых, как Бартоломей П.И., Бердин А.С, Богданов В.А., Вагин В.П., Васильев И.Е., Карпов В.В., Гордеев В.И., Гурский С.К., Каялов Г.М., Кудрин Б.И., Куренный Э.Г., ЛипесА.В., Меламед A.M., Надтока И.И., Праховник

А.В., Рабинович М.А., Седов А.В.,Степанов В.П., Тимченко В.Ф., Фокин Ю.А., Bunn D.W., Farmer E.D., Ackerman G.B., Gupta P.C., Baker A.B. и других.

В работах специалистов по этой тематике достаточно проработаны, и в той, или иной степени решались проблемы моделирования и прогнозирования электропотребления. Вместе с тем, в последние годы возникли обстоятельства, потребовавшие существенного расширения и дополнения круга задач, решаемых при планировании потребления:

• Внедрение рынка электроэнергии и его сегментов - регулируемого сектора, свободного рынка, балансирующего рынка. Изменение структуры электроэнергетики России, появление операторов рынка, разделение энергосистем на отдельные структурные подразделения, выход крупных потребителей на рынок, и, как следствие, изменение технологии расчетов по прогнозированию и планированию потребления.

• Изменение структуры потребления - значительный рост доли коммунально-бытовой нагрузки и непромышленной нагрузки, как следствие, увеличение неравномерности графиков, более существенное влияние метеорологических факторов. Это требует применения соответствующих методов и алгоритмов моделирования потребления и учета метеофакторов.

• Необходимость создания и массового внедрения программных продуктов, позволяющих решать задачи прогнозирования и планирования потребления на различных объектах и обеспечивать необходимыми данными сопутствующие задачи. Эта необходимость обусловлена повсеместным внедрением рыночных механизмов в электроэнергетике.

Отмеченные обстоятельства определили основной круг задач, решаемых в данной работе.

Методы и алгоритмы, изложенные в работе, разработаны автором. Разработка и внедрение средств планирования электропотребления велись под руководством и при непосредственном участии автора. В подготовке материалов 4 и 5 главы принимали участие Еч В. Ф. и Полижаров А.С., проходящие обучение в аспирантуре ВНИИЭ под руководством автора диссертации. Разработка и внедрение программных средств комплекса "Энергостат", комплексов РТП1, РТП2, РБЭ осуществлялось руководимым автором коллективом программистов. Автор выражает благодарность всему коллективу и, прежде всего, Антонову А.В. Также автор весьма признателен всем специалистам энергосистем и энергообъединений России, в первую очередь Мосэнерго, Ленэнерго, подразделений и филиалов СО-ЦЦУ ЕЭС России, ЦЦР ФОРЭМ за оказанную помощь при внедрении комплекса "Энергостат", высказанных предложений и замечаний по усовершенствованию разработки.

Цель и задачи исследования

Целью работы является разработка методов, алгоритмов и программных средств анализа и планирования потребления, необходимых в практике эксплуатации ЭО, ЭС. Разрабатываемые методы, алгоритмы и программные средства должны обеспечивать:

• Возможность создания и хранения многолетних архивов данных потребления, компонент балансов мощности и электроэнергии, необходимых для проведения всестороннего анализа особенностей и тенденций потребления, разработки адекватных математических моделей. Возможность организации объектной структуры хранения данных потребления на различных объектах.

• Наличие методологии планирования сбалансированной многокомпонентной структуры потребления;

• Наличие набора различных моделей прогнозирования, адекватно описывающих колебания компонент потребления;

• Возможность проведения необходимого статистического анализа потребления, режимных параметров и технико-экономических показателей ЭО и ЭС;

• Необходимую точность расчетов по прогнозированию потребления;

• Учет при прогнозировании и планировании различных влияющих факторов, в том числе метеорологических;

• Возможность увязки исходных данных и результатов расчетов по прогнозированию и планированию потребления с другими задачами планирования и ведения режимов работы ЭО, ЭС (расчет балансов электроэнергии и мощности, режимов электрической сети, расчет потерь, диспетчерские задачи);

• Возможность работы алгоритмов и программных средств в реальных производственных условиях с загрузкой данных в темпе процесса (online) из комплексов ОИК и АСКУЭ;

• Возможность работы алгоритмов и программных средств прогноза потребления в технологии балансирующего рынка;

• Обмен исходными данными и результатами расчетов между объектами и уровнями управления.

Разработанные на основе предлагаемых методов и алгоритмов промышленные программы и программные комплексы должны обеспечивать потребности в средствах планирования потребления соответствующих служб и подразделений ЭО, ЭС, диспетчерских управлений, субъектов рынка электроэнергии.

Для достижения поставленных целей решен ряд научных и технических задач:

• Разработаны методы и алгоритмы обработки и хранения информации многолетних статистических выборок (10-15 лет) значительных объемов режимных параметров и технико-экономических показателей (данные потребления, компоненты балансов мощности и электроэнергии, напряжения, токи и т.п.). Осуществлена подготовка многолетних архивов графиков потребления (почасовые и получасовые значения) и влияющих метеофакторов энергообъединений и энергосистем России;

• Разработана методология и система математических моделей, позволяющих осуществлять прогнозирование и планирование многокомпонентной сбалансированной структуры потребления на различных объектах;

• Разработаны методы, алгоритмы и программные средства статистического анализа многолетних архивов данных, необходимых для оценки характерных особенностей и тенденций колебаний потребления, компонент балансов мощности и электроэнергии. Разработаны методы идентификации недостоверных данных;

• Исследованы характерные особенности и тенденции колебаний потребления большинства ЭО и ЭС России;

• Разработаны методы и алгоритмы математического моделирования колебаний потребления. Разработаны методы и алгоритмы прогнозирования потребления в различных временных интервалах - долгосрочном, краткосрочном и оперативном цикле;

• Разработаны методы и алгоритмы прогноза потребления в технологии балансирующего рынка;

• Проведен всесторонний статистический анализ влияния метеорологических факторов на потребление. Разработаны методы и алгоритмы моделирования и учета влияния метеорологических факторов;

• Созданы программы и программные комплексы, обеспечивающие необходимую функциональность и точность расчетов при прогнозировании и планировании потребления и последующих расчетов балансов мощности и электроэнергии в практике эксплуатации ЭО, ЭС;

• Осуществлено массовое внедрение программ и программных комплексов в промышленную эксплуатацию в ЭО, ЭС, на других объектах ЕЭС России.

Методы исследования и достоверность полученных результатов

Исследования проводились на основе многолетних статистических выборок данных потребления, влияющих факторов, компонент балансов мощности и электроэнергии большинства ЭО и ЭС России. При проведении исследований применялись методы теории вероятностей и теории случайных процессов, статистического анализа, теории временных рядов. На базе проведенных исследований разрабатывались методы и алгоритмы планирования потребления, которые опробовались экспериментально в ЭО и ЭС и модифицировались с учетом опыта эксплуатации. При проектировании структур хранения и обработки данных потребления использовались объектные и темпоральные подходы, как средства моделирования, и СУБД реляционного типа, как средства хранения данных.

Достоверность новых научных положений, полученных результатов и выводов диссертации подтверждается результатами многолетней эксплуатации разработанных методов, алгоритмов и программных средств в энергообъединениях и диспетчерских управлениях России.

Научная новизна

• Разработана методология и система математических моделей, позволяющая осуществлять прогнозирование и планирование сбалансированной многокомпонентной структуры потребления на различных объектах электроэнергетики.

• Разработаны методы, алгоритмы и средства обработки и хранения многолетних архивов данных потребления, балансов, оборудования на основе объектной модели. Методы и средства позволили осуществить подготовку необходимой статистической базы для научных исследований - архивные данные по всем ЭО и ЭС России (суточные графики потребления, режимные параметры с глубиной архивов от 2 до 10 лет, архивы метеофакторов за аналогичные периоды).

• Разработаны методы, алгоритмы и средства статистического анализа многолетних архивов данных, необходимых для оценки характерных особенностей и тенденций колебаний потребления, компонент балансов мощности и электроэнергии. Разработаны методы идентификации недостоверных данных.

На основе многолетних архивов данных проведены исследования характерных особенностей и тенденций потребления практически всех ЭО и ЭС России. Определены основные тенденции - рост потребления в большинстве ЭС, увеличение доли непромышленной нагрузки, изменение характера сезонных, суточных и недельных колебаний.

Разработан метод сезонных кривых - метод аналитического описания регулярных колебаний почасового потребления в разрезе года, заключающийся в выделении базовой нагрузки из фактических реализаций потребления и последующем описании остаточных компонент тригонометрическими или степенными полиномами.

На основе предложенного метода сезонных кривых разработаны методы краткосрочного, оперативного и долгосрочного прогнозирования потребления. Разработана методика и средства оперативного циклического прогнозирования потребления для технологии балансирующего рынка.

Разработан метод оценки и прогнозирования активных и реактивных нагрузок узлов и районов расчетной схемы ЭО и ЭС при недостаточности данных телеизмерений.

Определены основные факторы, влияющие на точность прогнозирования. Отмечено, что одними из основных факторов влияющих на точность являются суточная неравномерность и нерегулярные колебания потребления (отклонения от сезонной кривой). Предложено аналитическое описание зависимости точности прогнозов от неравномерности графиков потребления. Исследовано влияние на потребление метеофакторов - температуры и освещенности. Предложен метод аналитического описания регулярных колебаний метеофакторов с использованием метода сезонных кривых. Разработана методика учета влияния метеофакторов при прогнозировании потребления. Определен характер влияния температуры на потребление для отопительного и летнего сезонов года, предложено аналитическое описание влияния температуры.

Предложены методы оценки влияния введения летнего времени на потребление. Определена степень влияния сдвига времени на потребление различных регионов России и ЕЭС России в целом, оценены характер и величина изменений суммарного потребления и максимальных нагрузок.

• Разработан многофункциональный программный комплекс анализа и планирования потребления, других технико-экономических показателей ЭО, ЭС.

• Разработанные методы и средства планирования потребления использованы для реализации других технологических задач - расчет потерь электроэнергии, обработка балансов электроэнергии и мощности, диспетчерские задачи.

Реализация результатов работы и практическая значимость

Разработанный на основе результатов работы программный комплекс "Энергостат" внедрен в промышленную эксплуатацию в большинстве крупных энергобъединений и диспетчерских управлений России - ЦДУ, ОДУ Центра, Урала, Северо-Запада, Средней Волги, Сибири, Московское, Ленинградское, Смоленское РДУ, Кузбассэнерго, Тюменьэнерго, Алтайэнерго, Красноярскэнерго, Самараэнерго, других энергообъединениях, отделениях Энергосбыта и РДУ России. Разработанные с использованием методик и компонент комплекса "Энергостат" комплексы РТП и РБЭ используются в Мосэнерго для расчетов потерь электроэнергии и балансов. Модификация комплекса "Энергостат" использовалась в ЦДР ФОРЭМ для обработки и расчетов балансов электроэнергии и мощности субъектов рынка.

Результаты работы используются для решения следующих практических задач ЭО, ЭС, диспетчерских управлений, других объектов электроэнергетики:

• Загрузка данных из комплексов ОИК, АСКУЭ в темпе процесса. Организация структуры и хранение многолетних архивов данных потребления, компонент балансов мощности и электроэнергии с различной дискретностью (15 мин., 30 мин., час, месяц, год);

• Подготовка и адаптация структуры взаимосвязанных компонент потребления с учетом реструктуризации и выхода потребителей на рынок. Подбор и адаптация моделей прогноза. Настройка коэффициентов моделей прогноза;

• Статистический анализ данных. Расчет характеристик суточных графиков потребления - средних, экстремальных точек, коэффициентов заполнения, неравномерности и т.п. Анализ по временным интервалам - год, квартал, месяц, неделя, сутки. Расчет приростов, нарастающих итогов. Идентификация и замена недостоверных значений по определенным статистическим критериям;

• Корреляционный и регрессионный анализ параметров. Расчет линейной и нелинейной регрессий для однофакторной и многофакторных моделей. Расчет коэффициентов влияния метеофакторов на потребление. Расчет межгодовых тенденций;

• Краткосрочное (сутки - месяц) и долгосрочное (месяц-год, несколько лет) прогнозирование электропотребления и суточных графиков параметров. Прогнозирование характерных точек графиков - средних, минимумов, максимумов, и т.п. Учет метеофакторов при прогнозировании;

• Оперативное прогнозирование графиков потребления и составляющих баланса мощности для текущих суток в темпе процесса;

• Оперативное скользящее прогнозирование потребления для технологии балансирующего рынка;

• Оценка точности результатов прогнозов для заданных временных интервалов и типов суток (Расчет математического ожидания ошибок прогноза, среднеквадратического отклонения и модуля ошибок. Расчет доверительных интервалов);

• Подготовка плановых значений потребления на основе принятых прогнозных величин. Вывод результатов планирования в выходные макеты и формы;

• Расчет и прогнозирование активных и реактивных нагрузок узлов и районов расчетной схемы;

• Переход от месячных значений потребления и балансов к суточным графикам (часовым, получасовым) по различным алгоритмам. Балансировка данных в суточных разрезах. Вариантно-итеративные схемы расчета структуры потребления с фиксацией определенных компонент при расчетах;

• Расчет прогнозов суммарного полезного отпуска с последующей разбивкой по группам и потребителям;

• Регистрация команд диспетчера РДУ в электронном журнале. Анализ ретроспективы введенных команд, отданных за определенный период диспетчером, группой диспетчеров, диспетчерской сменой. Расчет и сохранение скорректированных диспетчерских графиков (ДГ).

Апробация работы

Основные положения и результаты диссертационной работы неоднократно докладывались на различных научно-технических конференциях и семинарах.

Под руководством автора и при его непосредственном участии организован и проводится в течение трех лет Всероссийский специализированный научно-технический семинар "Современные методы и программные средства анализа и планирования электропотребления, балансов мощности и электроэнергии". На семинаре рассматриваются организационные и методические вопросы планирования потребления, балансов, методы и программные средства анализа и планирования (прогнозирования) потребления, балансов, опыт их практического применения в энергообъединениях России, обсуждаются проблемы подготовки данных для расчетов, структура и средства хранения информации. В работе семинара, проводимого во "ОАО ВНИИЭ", принимают участие специалисты ОАО «СО - ЦДУ ЕЭС», НП АТС, ОАО «ФСК ЕЭС», ОАО «ВНИИЭ», представители ОДУ, РДУ, АО-энерго, отделений Энергосбыта, научно-исследовательских организаций и фирм-разработчиков (более 150 человек из 92 организаций России и стран ближнего зарубежья). Результаты работы неоднократно докладывались автором на этом семинаре. Состав докладов, сделанных на семинаре автором, или с его участием, а также других докладов по теме работы приведен в диссертации.

Положения диссертации также обсуждались автором в энергообъединениях и объединенных диспетчерских управлениях России - ОДУ Центра, ОДУ Урала, ОДУ Северо-Запада, ОДУ Средней Волги, ОДУ Северного Кавказа, ОДУ Сибири, Мосэнерго, Ленэнерго, Алтайэнерго и других.

Публикации

По теме диссертации опубликованы 29 печатных работ, включая два свидетельства Роспатента на программы и базы данных.

Структура и объем диссертации

Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы из 160 наименований, списка докладов из 48 наименований и приложения. Ее содержание изложено на 295 страницах текста и включает 140 рисунков и 45 таблиц (без приложения).

Заключение диссертации по теме «Электростанции и электроэнергетические системы», Макоклюев, Борис Иванович

5.3. Выводы

1. На основе предложенных методов и алгоритмов разработан программный комплекс "Энергостат", предназначенный для анализа и планирования (прогнозирования) различных режимных параметров и технико-экономических показателей. К ним относятся потребление электроэнергии, мощности ЭО, ЭС и отдельных потребителей, узлов и районов расчетных схем, экономические показатели -тарифы на электроэнергию, товарная продукция и другие. Дискретность параметров может быть различной - часовые (получасовые) графики, месячные, квартальные и годовые значения. Программный комплекс «Энергостат» включает в себя 8 подсистем, связанных между собой единым интерфейсом. Программные подсистемы могут функционировать как раздельно, так и совместно на общей базе данных в среде Windows. Возможна сетевая организация работы в файл-серверном и клиент-серверном вариантах.

Комплекс внедрен более, чем в 50 объектах России, в том числе во всех крупных энергообъединениях и диспетчерских управлениях России. Практика эксплуатации показала эффективность разработанных методов и алгоритмов. Описаны состав основных объектов внедрения и особенности установки комплекса на объектах.

Рассмотрены основные этапы адаптации средств комплекса - подготовка информационной структуры, загрузка данных из ОИК, АСКУЭ, настройка программных интерфейсов. Отмечены технологические особенности функционирования комплекса в ЦДУ ЕЭС России и РДУ. Одна из подсистем комплекса - компонента "Энергостат-БР" предназначена для оперативного циклического прогнозирования потребления территорий и его составляющих в системе балансирующего рынка. Программа работает, как составная часть программного обеспечения балансирующего рынка (БР) под управлением управляющей системы БР.

Описана технология использования подсистем комплекса для сбора значений полезного отпуска по группам потребителей от отделений Энергосбыта и дальнейшего планирования составляющих и полезного отпуска в целом в центральном отделении Энергосбыта.

В процессе эксплуатации производилось сопоставление точности расчетов с другими реализованными методами (метод "Диспетчер", разработанный в Нижновэнерго и метод "Энергостат"). Результаты сопоставления показывают существенное улучшение точности прогнозирования по основным показателям для представленной разработки.

2. Разработанные методы и программные средства организации баз данных и планирования электропотребления также используются для различных технологических задач:

• Обработка балансов субъектов рынка. Структура и программные средства предназначены для подготовки и ведения базы данных плановых заявок субъектов ФОРЭМ по электроэнергии и мощности. Средства базы обеспечивают подготовку, загрузку и хранение полной структуры производственных и административных объектов, оборудования и показателей балансов субъектов рынка. Данная версия комплекса эксплуатировалась в ЦДР ФОРЭМ (в настоящее время НП АТС).

• Расчет технических потерь. Разработанные в работе методы и средства используются в комплексах расчета технических потерь "РТП", расчета балансов по данным приборов учета "РБЭ", эксплуатируемых в Мосэнерго. Методы и средства используются для подготовки информационной структуры оборудования и измеряемых параметров, расчета технических потерь в питающих сетях, расчета балансов электроэнергии по данным приборов учета.

• Диспетчерские задачи. Средства комплекса "Энергостат" обеспечивают все необходимые функции электронного журнала команд диспетчера (ЭЖК) -документирование команд диспетчера, расчёт и отображение диспетчерских графиков, формирование макетов для передачи данных между уровнями диспетчерского управления, подготовка отчётных форм. Электронный журнал команд эксплуатируется в Московском РДУ.

Заключение

Основным итогом работы является создание методов и программных средств, позволяющих осуществлять анализ и планирование электропотребления в энергообъединениях и энергосистемах. Разработанная методология включает в себя систему моделей, способы и средства обработки данных, программные комплексы и обеспечивает необходимыми средствами технологию расчетов планирования потребления на различных объектах, уровнях технологического управления и временных циклах. Проведенные исследования позволили определить характерные особенности и тенденции колебаний потребления регионов России, оценить степень влияния на потребление различных факторов. Разработанная методология и программные средства внедрены в эксплуатацию в большинстве крупных энергообъединений и энергосистем России, других энергетических объектах.

Основные научные и практические результаты диссертационной работы:

1. Разработана методология планирования сбалансированной структуры потребления на основе системы моделей прогнозирования. Методология включает в себя методы и технологию расчетов, способы и средства обработки данных, программные модули, необходимые для осуществления всего цикла планирования электропотребления. Методология позволяет производить анализ и планирование на большинстве объектов электроэнергетики, для различных типов параметров, периодов упреждения, состава исходной информации.

2. Для обработки и хранения значительного объема данных, необходимых для планирования, разработаны методы и средства, обеспечивающие создание и функционирование системы обработки данных режимных параметров, оборудования. Методы и средства обеспечивают функциональность системы на различных объектах. Осуществлена подготовка обширной статистической базы архивных данных (суточные графики потребления, режимные параметры с глубиной архивов от 2 до 10 лет, архивы метеофакторов за аналогичные периоды). Архивные данные позволяют производить статистический анализ потребления для всех ЭО и ЭС России.

3. Разработаны методы, алгоритмы и программные средства статистического анализа многолетних архивов данных, необходимых для оценки характерных особенностей и тенденций колебаний потребления, компонент балансов мощности и электроэнергии. Разработаны методы идентификации недостоверных данных.

4. Исследованы характерные особенности и тенденции колебаний потребления. Отмечены основные тенденции динамики и структуры потребления - рост потребления в большинстве ЭС, увеличение доли непромышленной нагрузки, изменение характера сезонных, суточных и недельных колебаний. Произведен статистический анализ потребления мощности ЭО и ЭС России по различным показателям (среднемесячное и среднегодовое потребление, месячные и годовые максимумы), определены динамика роста и характеристики нерегулярной составляющей потребления.

5. Предложен метод сезонных кривых - метод аналитического описания регулярных колебаний почасового потребления в разрезе года, заключающийся в выделении базовой нагрузки из фактических реализаций потребления и последующем описании остаточных компонент тригонометрическими или степенными полиномами.

6. Разработаны методы и алгоритмы прогнозирования потребления в различных временных интервалах — долгосрочном, краткосрочном и оперативном цикле.

7. Разработана методика и средства оперативного циклического прогнозирования потребления для технологии балансирующего рынка.

8. Разработан метод оценки и прогнозирования активных и реактивных нагрузок расчетной схемы ЭО и ЭС при недостаточном количестве телеизмерений.

9. Определены основные факторы, влияющие на точность расчетов прогнозов потребления - объем и качество исходных данных, оптимальный выбор модели прогноза и ее настройка, упреждение прогноза, возможность учета метеорологических факторов, неравномерность и величина нерегулярной составляющей.

10. Определена взаимосвязь точности прогнозирования, неравномерности графиков и характеристики нерегулярных колебаний. Эту взаимосвязь можно моделировать линейными уравнениями регрессии.

11. Проведены исследование влияния метеорологических факторов на потребление. Определено, что в совокупность факторов необходимо включать данные основных влияющих факторов - температуры, освещенности, а также дополнительных -влажности, силы ветра, давления. Отмечено, что влияние метеофакторов зависит от сезона и времени суток. Предложено моделирование влияния температуры нелинейными функциями сигмоида с учетом состояния отопительной системы и эффекта запаздывания воздействия температуры.

12. Произведена оценка влияния введения летнего времени на потребление регионов России. Определено, что влияние перехода существенно отличается для различных регионов. В целом по ЕЭС и большинству ОЭС переход на летнее время положительно сказывается на уровне и характере графиков потребления -снижается суммарное потребление, величина максимума и неравномерность нагрузки. Наиболее значительно снижается потребление и максимумы для регионов Сибири и Средней Волги. По региону Северо-Запада при переходе потребление и максимум увеличиваются. Для ЕЭС России потребление и максимум снижаются на 0,5% и 2% соответственно.

13. На основе предложенных методов и алгоритмов разработан программный комплекс планирования электропотребления "Энергостат". Комплекс внедрен и эксплуатируется более, чем в 50 объектах, в том числе в крупнейших энергообъединениях и диспетчерских управлениях России. Практика эксплуатации показала эффективность разработанной методологии, системы моделей и программных средств планирования потребления.

14. Разработанные методики и программные средства планирования потребления используются для других технологических задач ЭО и ЭС - обработки данных балансов субъектов рынка, расчета потерь электроэнергии, для диспетчерских задач - журнала команд диспетчера и расчета отклонений диспетчерских графиков.

15. Организован и ежегодно проводится Всероссийский научно-технический семинар по проблемам, рассматриваемым в диссертационной работе. Семинар стал открытым форумом по обсуждению вопросов планирования электропотребления и расчета балансов.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Макоклюев, Борис Иванович, 2005 год

1. Маркович И.М. Режимы энергетических систем М.: Энергия, 1969.

2. Дарманчев А.К. Основы оперативного управления энергосистем М.: ГЭИ, 1960.

3. Федеральный закон от 26 марта 2003г. N 35-Ф3 "Об электроэнергетике" (с изменениями от 22 августа, 30 декабря).

4. Алле Ku. "The art of forecasting demand".Global energy business, March/April 2002.

5. Phil Inje Chang. "Load forecasting in practical terms".Global energy business, March/April 2002, www.e-acumen.com.

6. Папян C.K. Статистический метод прогнозирования суточных графиков нагрузки энергосистемы — В кн.:"Применение математических методов и вычислительных машин в энергетике" Кишинев, 1968, вып. 1.

7. Чепига В .Я. Опыт прогнозирования графиков потребления с помощью ЦВМ В кн. «Применение математических методов и вычислительных машин в энергетике» -Кишинев, 1968, вып. 1.

8. Шаханов B.C., Бляхер P.M., Львов Ю.А. Прогнозирование суточных графиков потребления электроэнергии в крупных энергообъединениях. в кн.: «Применение вычислительной техники в электроэнергетике» - М., МД НТП, 1972, №1.

9. Герман И.М., Федосеева С.В., Калинина В.М. Элементы алгоритма прогноза электропотребления в энергообъединении, энергосистемах и на подстанциях. -Труды ИНЭУМ, 1973, вып. 5.

10. Герман И.М., Шаханов B.C. Методика прогнозирования суточного потребления электрической энергии в энергообъединениях и энергосистемах. в кн.: «Проблемы прогнозирования электропотребления по предприятиям и энергосистемам» - М., МДНТП, 1970, с. 18-23.

11. П.Черненко П.А., Кузнецов Г.Г. Определение информативности и краткосрочное прогнозирование периодически нестационарных случайных процессов в электроэнергетических ситемах Ин-т электродинамики АН УССР, Препр., 1977, № 157.

12. Богданов В.А., Кочкарев В.И. Математическая модель оперативного прогнозирования активных нагрузок энергосистем Электрические станции, 1974, №4, с.22-24.

13. Ставровский А.Н. Статистический метод назначения исходных данных о нагрузках электропотребления в эксплуатационных расчетах экономического режима энергосистем на вычислительных машинах Труды ВНИИЭ, 1972, вып.40, с. 125135.

14. Богданов В.А., Ставровский А.Н. Сбор и переработка информации для диспетчерского управления режимами электроэнергетических систем. -Электрические станции, сети и системы. Том 9. М., 1979, с.92-110.

15. Шаханов B.C., Данилов Н.Н., Николаев В.Т., Гармаш B.C., Макоклюев Б.И. Комплекс программ внутрисуточного прогнозирования нагрузок энергообъединений и энергосистем. Сб. трудов Энергосетьпроект.- М.: Энергоиздат, 1982.

16. Тимченко В.Ф. Колебание нагрузки и обменной мощности энергосистем. М.: Энергия, 1975.-208 с.

17. Тимченко В.Ф., Ежилов В.Х. Интервальный однофакторный метод краткосрочного прогнозирования суточного электропотребления энергосистем. Электричество, 1976, №2, с.10-15.

18. Ежилов В.Х. Интервальный однофакторный метод заблаговременного расчета суточных реализаций режимов электропотребления энергосистем. Труды ВНИИЭ, 1979, вып.57, с.111-123.

19. Ставровский А.Н Повышение точности оперативного прогноза графиков суммарной нагрузки электропотребления энергообъединений и энергосистем. Электричество, 1975, №11, с.55-57.

20. Мамедяров О.С., Маледханов В.А. Предсказание графиков нагрузки энергосистемы методом экспоненциального сглаживания. Труды АзНИИэнергетики, 1973, том П.

21. Цвераидзе З.Н. Краткосрочное прогнозирование нагрузки в энергосистемах. в кн.: «Решения научно-технической конференции по вопросам разработки ВТ и АСУ». -Тбилиси, 1975, с. 205-209.

22. Коновалов Ю.С., Крумм JT.A., Кугелевичус И.Б. Определение обобщенных характеристик нагрузок сложных электроэнергетических систем. Известия АН СССР. «Энергетика и транспорт», 1971, № 2, с.82-92.

23. Коновалов Ю.С., Крумм JT.A., Кугелевичус И.Б. Обработка информации при оптимизации процессов в сложных электроэнергетических системах. Известия АН СССР. «Энергетика и транспорт», 1970, №5, с.60-67.

24. Сюткин Б.Д., Бордюгов В.М. Основные направления в разработке методов и программ прогнозирования потребления электроэнергии. в кн. « Тезисы докладов на совещании по теме «Оптимизация режимов работы энергосистем». - М.: ВДНХ СССР, 1977.

25. Голубин Е.А., Юркин Б.Г., Колесников В.П. Анализ зависимости нагрузки потребителей энергосистем от температурных условий. Электрические станции, 1967, №8, с.84-85.

26. Поляков В.Б., Пяткин A.M. Прогнозирование влияния климатических факторов на потребление электроэнергии. Энергетика и электрификация, 1971, №2, с.46-48.

27. Меламед A.M. Об учете влияния колебаний температуры при заблаговременных расчетах долгосрочных режимов электропотребления энергосистем. Средства и системы управления в энергетике. - М., 1977, вып.11.

28. Головкин П.И. Прогнозирование полезного отпуска электроэнергии по энергосистеме. Электричество, 1970, № 10.

29. Мардер Л.И., Морозова Н.С., Мызин А.Л. Некоторые способы улучшения статистических моделей электропотребления и электрических нагрузок энергосистем. Изв. СО АН СССР, Серия техн. Наук, 1978, «3, вып.1, с.105-111.

30. Меламед A.M. Комплекс программ текущего долгосрочного интервального прогнозирования величин электропотребления и характерных графиков нагрузки энергосистем при помощи ЭВМ П поколения. Средства и системы управления в энергетике. - М., 1978, вып.8.

31. Сюткин Б.Д., Бордюгов В.М. Влияние метеофакторов на режим потребления электроэнергии. Тезисы докладов на совещании по теме «Оптимизация режимов работы энергосистем». -М.:ВДНХ СССР, 1977.

32. Карпов В.В. Многофакторная модель суммарной нагрузки энергосистемы. Труды ЛПИ, 1977, №357.

33. Резников В.П. Детерминированно-вероятностная обучающаяся интегральная система (ДВОИС). Известия АН СССР. «Энергетика и транспорт», 1969, №3, с.20-30.

34. Шаталов В.И., Копач Е.Н. О возможности применения регрессионных моделей для учета влияния погодных условий на спрос электроэнергии. — Известия вузов. «Энергетика», 1977, № 5, с. 36-40.

35. Шаталов В.И. Краткосрочное прогнозирование суммарной нагрузки энергосистемы с учетом метеорологических условий. Автореф. дисс. на соиск. ученой степени канд.техн.наук. - Новосибирск, 1976.

36. Вальтин Ю.Ю., Мельдорф М.В., Тийгимяги Э.А., Треуфельдт Ю.Э. Вопросы прогнозирования нагрузок узлов электроэнергетической системы. Труды Таллинск. Политехи. Ин-та, 1976, № 403, с. 81-84.

37. Вальтин Ю.Ю., Мельдорф М.В. Моделирование нагрузки электроэнергетической системы с учетом метеорологических факторов. Труды Таллинск. Политехи. Инта, 1978, №453, с. 3-9.

38. Клыковская Т.С. Исследования и моделирование на ЭВМ задач сглаживания и краткосрочного прогнозирования измерительной информации в АСДУ. Автореф. дисс. на соиск. ученой степени канд.техн.наук. - Свердловск, 1976.

39. Кароль Н.Б., Ставровский А.Н. Исследование точности прогноза графика суммарной нагрузки электропотребления в минутных интервалах. Труды ВНИИЭ, М., 1978, вып.54, с.141-146.

40. Алгоритмы обработки данных в электроэнергетике. Иркутск: СЭИ, 1982.

41. Герасимов J1.H. Статистические свойства перетоков активной мощности и их прогнозируемость адаптивным фильтром Калмана. Иркутск: СЭИ, 1982. с. 15-24.

42. Орнов В.Г., Рабинович М.А. Оперативный прогноз мощности потребления энергообъединения. Иркутск: СЭИ, 1982. с.112-119.

43. Бердин А.С. Крючков П.А. Формирование параметров модели ЭЭС для управления электрическими режимами.УГТУ, 2000.107 с.

44. Гурский С.К. Адаптивное прогнозирование временных рядов в электроэнегетике. Минск: Наука и техника, 1983.-271 с.

45. Седов А.В., Надтока И.И. Системы контроля, распознавания и прогнозирования электропотребления. Ростов-на-Дону. Издательство Ростовского университета, 2002.

46. Ахмедов Р.Б. Экономия электроэнергии на освещение за счет рационального использования светлой части суток. Электрические станции, 1980, № 8, с.2-4.

47. Гладилин Е.В. Экономия электроэнергии на освещение за счет сдвига времени на 1 час вперед. Электрические станции, 1970, № 7, с.3-4.

48. Фармер Э.Д. Метод предсказания нестационарных процессов и его применение к задаче оценки нагрузки. в кн.: Труды П Международного конгресса ИФАК. - М.: Наука, 1965, с.416-434.

49. Mattheumen P.D., Nicholson Н. Techniques for load predictions in the electricity-supply industry. -"Proc.IEE", 1968, 115, p.1451-1457.

50. Van der Sluys M. De unvload von de electriciteit solgifte. Electrotechnick, 1970, v.48, 4.

51. Davies M. The Relftionship between weather and electricity demand. "Proc. IEE, 1958, No. 10.

52. Gupta P.C., Yanada K. Adaptive short-term forecasting of hourly loads using weather information. IEEE Trans.PAS, 1-72, vol. 91, No.5, p.2085-2094.

53. Panuska V. Short-term forecasting of electric power system load from a weather-dependent model. IFAC Symp., 1977, p. 414-418.

54. Van Meeteran H., Van Son p. Short-term load prediction with a combination of different models. IEEE Conf. Proc.: PICA-79, N.Y., 1979, p. 192-197.

55. De Martino В., Fusco G., Mariani Т., Rfhdino R., Ricci P. A medium and short-term load forecasting model for electrical industry IEEE Conf. Proc.: PICA-79, N.Y., 1979, 186191.

56. Ross Lale W., Ackerman Gary D., Bishke R., Podmore R., Wall Kent D. Short-term load prediction for economic dispatch of generation. IEEE Conf. Proc.: PICA-79, N.Y., 1979, 198-204.

57. Nelson D.I., Vermuri S., Automatic load forecasting, ERPI Techn. Rept., 1978, No. EZ 758.

58. Brown R.G., Meyer R.F. The fundamental theorium of exponential smoothing. Oper. Res., 961, No.9.

59. Galiana F.D., Handshin E., Fiechter A. (1974). Identification of stochastic electric load models from physical data. IEEE Trans., Ac-19. № 6.P. 887-893.

60. Energy: Needs, Expectations. World Energy Conf.l3th Congr., Cannes, 5-11 Oct., 1986. Techn.Pfp. Div/1/ World energy trends since 1970. Sess.1.2.2. Rational energy use.5.1., s.a. Var.Pag.

61. Bohler H. Aufbau von Stromlifertragen und Moglichkeiten zur Kostensenkung." Kunststoffe", 1984, 90, N85,1970-1972 (отд.вып. РЖ 91 «Экономия топлива тепловой и электрической энергии», 1984,2.91.154).

62. Industry sees nttd for cost-based rates. "Elec.World", 1985, 199, N 9, 71 (РЖЭ, 1986, 6Ж77).

63. Boom in hardware/software spending. "Elec.World", 1984, N 8, 77-79 (РЖЭ, 1985, ЗЖ111).

64. Geller H.S. Energy-efficient residential appliances performance issued and policy options. IEEE Technol. And Soc.Mag. 1986, 5, N1, 4-10 (отд.вып. РЖ 91 «Экономия топлива, тепловой и электрической энергии», 1986, 9.91.59.).

65. Flory J.E., Chamberlin J.H. Reflecting customer needs in demand side management, planning. IEEE Trans.Power Appar. And Syst., 1985, 104, N 8, 2105-2111 (РЖЭ, 1986, 2Ж228).

66. Customers are to beating competition. "Ibid", N 8, 76-78 (РЖЭ, 1985, 5Ж85).

67. UK favoured in international electricity price survey. "Energy Dig.", 1983,12, N5< 10-12 (РЖЭ, 1984, 10Ж61).

68. Итоги науки и техники. Серия "Энергетические системы и их автоматизация". Том.4. Прогнозирование и управление электропотреблением в электроэнергетических системах. ВИНИТИ. М.1988.

69. Бэнн Д.В., Фармер Е.Д. Обзор методов краткосрочного прогнозирования в электроэнергетике // Сравнительные модели прогнозирования электрической нагрузки энергосистем. М.: Энергоатомиздат, 1987. 260 с.

70. Временные правила работы ФОРЭМ». Сборник нормативных и методических документов по измерениям, коммерческому и техническому учету электрической энергии и мощности. М., ЭНАС, 2001г.

71. Постановление ФЭК России от 24.11.2000г. № 69/4 (изменения и дополнения к 15/2).

72. Постановление Правительства РФ от 11 июля 2001 г. № 526 "О реформировании электроэнергетики Российской Федерации".

73. Постановление Правительства РФ от 24 октября 2003г. N 643 "О правилах оптового рынка электрической энергии (мощности) переходного периода".

74. Постановление ФЭК РФ от 26 декабря 2003г. N 110-э/19 "Об утверждении Порядка вывода на федеральный (общероссийский) оптовый рынок электрической энергии (мощности) энергоемких организаций-потребителей".

75. Федеральный закон от 14 апреля 1995г. N 41-ФЗ "О государственном регулировании тарифов на электрическую и тепловую энергию в Российской Федерации".

76. Постановление ФЭК от 26.12.2003г. № 110-э/19 "О порядке вывода на ФОРЭМ энергоемких потребителей".

77. Постановление Правительства РФ от 26 февраля 2004г. N 109 "О ценообразовании в отношении электрической и тепловой энергии в Российской Федерации" (с изменениями от 31 декабря).

78. Серебряников Н. И. О проблемах энергетики. Эл. станции №12 2000г.

79. Дубинский Е. В., Синютин П. А., «Развитие рынка сбыта электроэнергии и новых услуг для бытовых потребителей в г. Москве», Энергетик, №8, 2000г.

80. Беляев В.И. Энергоснабжение потребителей в 2001г. и задачи на 2002г. Энергетик №4,2002г.

81. Описание делового процесса прогнозирования электропотребления при краткосрочном планировании режимов работы ЕЭС России. Материалы ОАО "СО-ЦЦУ ЕЭС". 2004г.

82. Бондаренко А. Ф. Основные проблемы рынка электроэнергии в России., Энергетик №1,2001г.

83. Дьяков А. Ф., Платонов В. В. Роль тарифной политики в реализации программы энергосбережения России. Энергетик №2,2001г.

84. Макоклюев Б.И., Салманов Б.И., Антонов А.В. Статистический анализ и планирование технико-экономических показателей энергообъединений на основе программного комплекса "Энергостат"- Энергетик, 2002, №3.

85. Макоклюев Б.И., Антонов. А.В., Набиев Р.Ф. Информационная структура и программные средства обработки и хранения данных технологического оборудования и режимных параметров. Электрические станции, 2004, №6.

86. B.I. Makoklyev, A.V. Antonov, R.F. Nabiev. Information structure and software for processing and storing data on operating environment and parameters. Power Technology and Engeineering, 2004, №6.

87. Макоклюев Б.И., Антонов А.В. Специализированный программный комплекс для планирования и анализа режимных параметров энергосистем и энергообъединений. Журнал "Новое в российской электроэнергетике", 2002, №6.

88. Макоклюев Б.И., Антонов А.В. Опыт внедрения и эксплуатации в энергообъединениях России программного комплекса подготовки данных и расчетов прогнозов электропотребления и балансов "Энергостат"- Вестник ВНИИЭ, 2004. М., 2004.

89. Макоклюев Б.И., Антонов А.В., Костиков В.Н. Программный комплекс анализа и планирования режимных параметров энергообъединения «Энергостат-1.1». Вестник ВНИИЭ, 1996, стр.76-80.

90. Макоклюев Б.И. Реализация на ЕС ЭВМ комплекса алгоритмов и программ прогнозирования в различных интервалах времени нагрузки энергосистемы.-Депонировано в Информэнерго, N 1164 ЭН-Д-82,1982.

91. Макоклюев Б.И., Владимиров А.И., Фефелова Г.И. Прогнозирование потребления электроэнергии в АО «Мосэнерго».- ТЭК, 2001, №4, стр.56-57.

92. Справочник по электроснабжению и электрооборудованию. М., Энергоатомиздат, 1987.

93. Электрические системы. Т.2 / Под ред.В.А.Веникова. М.: Высшая школа, 1971., 438 с.

94. Автоматизация управления энергообъединениями М.: Энергия, 1979.

95. Жежеленко И.В., Саенко Ю.Л., Степанов В.П. Методы вероятностного моделирования в расчетах характеристик электрических нагрузок потребителей. М.: Энергоатомиздат, 1990.- 123 с.

96. Редкозубов С.А. Статистические методы прогнозирования в АСУ. М.: Энергоиздат, 1981.

97. Пустыльник Н.И. Статистические методы анализа и обработки наблюдений. -М.: Наука, 1968.

98. Резников В.П. Предсказание естественных процессов обучающейся системой. -Новосибирск, 1982.

99. Алгоритмы обработки данных в электроэнергетике. Иркутск: СЭИ, 1982.

100. Митропольский А.К. Техника статистических вычислений. М., 1971.

101. Ивахненко А.Г., Лапа В.Г. Предсказание случайных процессов. Неукова думка, Киев, 1971.

102. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1975. 163.

103. Шидловский А.К., Куренный Э.Г. Введение в статистическую динамику систем энергоснабжения. Киев: Наукова думка, 1984.-273 с.

104. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия. М.: ИМЭМО АН СССР, 1973

105. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып.1. М.: Мир, 1974.

106. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып.2. М.: Мир, 1974.-300.

107. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. — М.: Статистика, 1979.

108. Надтока И.И., Седов А.В. Адаптивные модели прогнозирования нестационарных временных рядов электропотребления // Изв. вузов. Электромеханика. 1994. № 1-2. с.57-64.

109. Котюк А.Ф., Ольшевский В.В., Цветков Э.Н. Методы и аппаратура для анализа характеристик случайных процессов. М.: Энергетика, 1967.

110. Кильдишев Г.С., Френкель А.А. Анализ временных рядов и прогнозирование. -М.: Статистика, 1973.

111. Меламед A.M., Тимченко В.Ф., Сааренд К.А. Моделирование динамики изменений потребления электроэнергии энергосистем при неполной информации // Электричество. 1977 № 4. с. 23-30.

112. Михайлов В.В. Тарифы и режимы электропотребления. М.: Энергоатомиздат, 1986.-216с.

113. Дроздова О. Н., Лисицын Н. В. Анализ потребления электрической энергии в Российской Федерации в 1999г., Энергетик №11,2000г.

114. Макоклюев Б.И. Моделирование нагрузки энергосистемы с учетом метеофакторов.- Депонировано в Информэнерго, N 1183 ЭН-Д-82,1982.

115. Макоклюев Б. И. Моделирование электрических нагрузок на ЭВМ. Разработка, проектирование и внедрение технических средств АСУ в энергетике. Сб. трудов Энергосетьпроект, М.: Энергоиздат, 1986.

116. Макоклюев Б.И., Костиков В.Н. Моделирование электрических нагрузок электроэнергетических систем.3Л Электричество. 1994. N 10.

117. Макоклюев Б. И., Федоров Д. А. Оперативное прогнозирование нагрузки ЭЭС с учетом метеофакторов. В кн.: Советчики диспетчеров по оперативной коррекции режимов работы ЭЭС. Иркутск. 1984.

118. Богданов В.А., Бордюгов В.М., Сюткин Б.Д. Оценка качества и методика сопоставления программ прогнозирования суммарных активных нагрузок и потребления электроэнергии энергообъединений и энергосистем. М.: ВДНХ СССР, 1977.

119. Богданов В.А., Бордюгов В.М., Сюткин Б.Д. Оценка качества и методика сопоставления программ прогнозирования суммарных активных нагрузок и потребления электроэнергии энергообъединений и энергосистем. М.: ВДНХ СССР, 1977.

120. Макоклюев Б. И., Воронков В. Н. Опыт эксплуатации алгоритмов и программ прогнозирования нагрузки энергосистемы. " Средства и системы управления, в энергетике. Экспресс-информация". М: Информэнерго, 1983, №6.

121. Бартоломей П.И., Зайцева М.В. Повышение экономической эффективности планирования суточных графиков нагрузки. Известия вузов. «Энергетика», 1979, №10.

122. Ицкович Э.Л., Трахтенгерц Э.А. Оптимальная компоновка программ контроля и управления производством. Автоматика и телемеханика, 1968, № 5.

123. Орнов В.Г., Рабинович М.А. Задачи оперативного и автоматического управления энергосистемами. М.: Энергоатомиздат, 1988. 223 с.

124. Об основных положениях Энергетической стратегии России на период до 2020 года. Энергетик №9,2000г.

125. О стратегии развития электроэнергетики России на ближайшие 15 лет., Энергетик №1, 2001г.

126. Лукашин Ю.П. Программы адаптивных методов прогнозирования. -М. ИМЭМО АН СССР, 1978.

127. Треуфельдт Ю.Э. Вопросы прогнозирования нагрузок узлов электроэнергетической системы. Труды Таллинск. Политехи. Ин-та, 1976, № 403, с. 81-84.

128. Шидловский А.К., Вагин Г.Я., Куренный Э.Г. Расчеты электрических нагрузок систем электроснабжения промышленных предприятий. М.: Энергоатомиздат, 1992. 224 с.

129. Макоклюев Б.И., Хомишин Г.В., Антонов А.В. Программный комплекс анализа и планирования активных и реактивных нагрузок узлов и контролируемых районовэлектрической схемы энергообъединений "Энергостат-2.1" Вестник ВНИИЭ 1996. -М., 1996.

130. Вагин В.П. Карпов В. В. Прогнозирование нагрузки узла при неполной исходной информации / Труды ЛПИ. 1984 N 339.

131. Серова И. А., Макоклюев Б.И. Оценка текущей схемно-режимной ситуации в электрических сетях энергосистем и энергообъединений в условиях недостатка телеинформации. Вестник ВНИИЭ 1997. - М., 1997.

132. Макоклюев Б.И., Павликов B.C., Владимиров А.И., Фефелова Г.И. Влияние колебаний метеорологических факторов на электропотребление. Электрические станции,2002, N I.

133. Макоклюев Б.И., Павликов B.C., Владимиров А.И., Фефелова Г.И. Влияние колебаний метеорологических факторов на электропотребление энергообъединений- Энергетик, 2003, N 6.

134. Макоклюев Б.И., Еч В.Ф. Учет влияния метеорологических факторов при прогнозировании электропотребления энергообъединений.- Энергетик, 2004, N 6.

135. Макоклюев Б.И., Еч В.Ф. Взаимосвязь точности прогнозирования и неравномерности графиков электропотребления. Электрические станции, 2005, N 5.

136. Кондратьев К.Я. Современные изменения климата и определяющие их факторы.- Метеорология и климатология, 1977, № 4.

137. Астапенко П.Д. Вопросы о погоде. Л.: Гидрометеоиздат, 1982.

138. Берлянд М.Е., Кондратьев К.Я. Города и климат планеты. Л., 1972.

139. Бартенева О. Д. Режим естественной освещенности в зависимости от метеоусловий. Труды ГГО, 1958, вып.68, с.120-130.

140. Степанов B.C., Степанова Т. Б. Оценка энергетической эффективности систем освещения. Промышленная энергетика №2,2001г.

141. Макоклюев Б.И. Методика определения эффективности введения летнего времени для энергосистем.- Депонировано в Информэнерго, N 1163 ЭН-Д-82, 1982.

142. Макоклюев Б.И. Воронков В.Н., Логинова Л.В. Эффективность введения "летнего времени" для Московской энергосистемы. Электричество, 1983, № 4.

143. Макоклюев Б.И. Влияние на графики энергосистемы сдвига "летнего времени" на 1 час Экспресс-информация". М: Информэнерго, 1983, №6.

144. Бондарь И. «Нужен ли переход на летнее время» «Энергия» 2001, N 9

145. Ebersbach К., Schaefer Н. Sommerzeit und Energieeinsparung. -Energiewirschaftliche Tasesfragen, 1980, No.7.

146. Антонов А.В., Макоклюев Б.И. Программный комплекс анализа и планирования параметров "Энергостат". Свидетельство Роспатента об официальной регистрации программы №2000611207 от 23.11.2000.

147. Программный комплекс "Энергостат". Сертификат соответствия системы сертификации Госстандарта России N РОСС RU.ME20.H00747.

148. Методика расчета минимальных тарифов на электрическую энергию для населения. "Экономика и финансы энергетики". №11,2000г.

149. И34-70-030-87. Инструкция по расчету и анализу технологического расхода электрической энергии на передачу по электрическим сетям энергосистем и энергообъединений М.: СПО «Союзтехэнерго», 1987.

150. В.Э. Воротницкий, С.В. Заслонов, М.А. Калинкина. Программа расчета технических потерь мощности и электроэнергии в распределительных сетях 6-10 кВ, Электрические станции, 1999 -№8-с.38-42.

151. В.Э. Воротницкий, М.А. Калинкина. Расчет, нормирование и снижение потерь электроэнергии в электрических сетях. Учебно-методическое пособие М., ИПК госслужбы, 2000 -61с.

152. Список докладов на научно-техническом семинаре "Современные методы и программные средства анализа и планирования электропотребления, балансов мощности и электроэнергии" в 2003-2005 гг.

153. Прогнозирование электропотребления основа надежного функционирования ЕЭС России. Кириенко Е.И. (ОАО «СО-ЦДУ ЕЭС»).

154. Динамика электропотребления и обеспечение надежности электроснабжения Московского региона. Павликов В. С., Владимиров А.И., Фефелова Г.И. (РДУ ОАО «Мосэнерго»), Макоклюев Б.И. (ОАО ВНИИЭ).

155. Планирование электропотребления, балансов мощности и электроэнергии с использованием специализированных программных комплексов. Макоклюев Б.И., Моржин Ю.И. (ОАО ВНИИЭ).

156. Концепция создания единой информационной среды интегрированной системы управления электрическим сетями ЕЭС России на основе международных стандартов и необходимость введения системы сертификации. Лондер М.И., Макоклюев Б.И., Моржин Ю.И. (ОАО ВНИИЭ).

157. Информационная структура и программные средства обработки и хранения данных технологического оборудования и режимных параметров электроэнергетических предприятий. Макоклюев Б.И., Антонов. А.В., Набиев Р.Ф. (ОАО ВНИИЭ).

158. Взаимосвязь точности прогнозирования и неравномерности графиков электропотребления. Макоклюев Б.И. (ОАО ВНИИЭ), Ёч В. Ф. (Университет "Дубна").

159. Влияние метеорологических факторов на электропотребление.

160. Макоклюев Б.И., Антонов А. В. (ОАО ВНИИЭ), Ёч В. Ф. (Университет "Дубна").

161. Анализ и планирование электропотребления, балансов мощности и электроэнергии с использованием программного комплекса "Энергостат". Макоклюев Б.И., Антонов. А.В., Набиев Р.Ф. (ОАО ВНИИЭ), Полижаров А.С., Салманов Б.И. (ООО Энергостат).

162. Опыт внедрения и эксплуатации в энергообъединениях России программного комплекса подготовки данных и расчетов прогнозов электропотребления и балансов. Антонов А.В., Макоклюев Б.И. (ОАО ВНИИЭ).

163. Многоуровневый комплекс программ РТП для расчетов и нормирования потерь электроэнергии в электрических сетях Мосэнерго. Воротницкий В.Э., Макоклюев Б.И.,

164. Калинкина М.А., Заслонов С.В., Набиев Р.Ф., (ОАО «ВНИИЭ»), Кузьмин В.В., Чугунов А.А., (ОАО «Мосэнерго»).

165. Опыт расчета балансов электроэнергии по данным приборов учета на основе программного комплекса РБЭ в Восточных электрических сетях Мосэнерго. Бурцева Н.С., Петрова Е.Г. (Восточные сети Мосэнерго), Макоклюев Б.И.,Набиев Р.Ф. (ОАО ВНИИЭ).

166. Характерные особенности и тенденции колебаний электропотребления в энергообъединениях различных регионов России. Ёч В.Ф. (Университет "Дубна"), Макоклюев Б.И. (ОАО ВНИИЭ).

167. Регистрация команд диспетчера РДУ и расчет отклонений диспетчерских графиков с использованием компонент комплекса "Энергостат». Антонов. А.В., Макоклюев Б.И. ,(ОАО ВНИИЭ), Полижаров А. С. (МЭИ), Владимиров А. И., Данильцев С. С. (Московское РДУ).

168. Единая система классификации и кодирования в электроэнергетике. Проблемы и пути решения. Попов С.Г., Лондер М.И. , Макоклюев Б.И. (ОАО "ВНИИЭ"), Котляр M.JL,Шумилин В. Ф., Кудряшов Ю.М.(ГВЦ Энергетики), Шадунц Ю. А. (Департамент ИТ РАО « ЕЭС России).

169. Опыт внедрения и эксплуатации в энергообъединениях России программного комплекса подготовки данных и расчетов прогнозов электропотребления и балансов Антонов А.В., Макоклюев Б.И. (ОАО "ВНИИЭ").

170. Влияние перехода на летнее и зимнее время на уровень электропотребления в различных регионах России. Макоклюев Б.И., (ОАО "ВНИИЭ"), Ёч В.Ф.(Университет "Дубна").

171. Оптимизация балансов электроэнергии и мощности дефицитного АО-энерго Осьминушкин А.В., (Нижегородское РДУ), Смирнов О.В. (ОАО«Нижновэнерго»).

172. Анализ неравномерности и колеблемости электропотребления для целей прогнозирования.Осьминушкин А.В.( Нижегородское РДУ).

173. Опыт прогнозирования потребления Смоленской энергосистемы. Почечуев С.В.(Смоленское РДУ).

174. Программные средства прогнозирования и оптимизации плановых показателей энергетических балансов региональной энергосистемы. Сергеев1. A.В.(ОАО«Самараэнерго»).

175. Программные средства прогнозирования и оптимизации плановых показателей энергетических балансов региональной энергосистемы. Сергеев А. В. (ОАО «Самараэнерго»).

176. Комплекс планирования долгосрочных и среднесрочных энергетических режимов на уровнях СО-ЦДУ ЕЭС России и ОДУ (ПРЭС). Абакшин П.С. (ОАО ВНИИЭ).

177. Задача оптимизации по тарифам при планировании долгосрочных энергетических режимов энергосистем. Абакшин П.С., Протопопова Т.Н. (ОАО ВНИИЭ), Лелюхин М.Н. (ОАО «СО-ЦДУ ЕЭС»).

178. Комплекс программ оптимизации долгосрочных режимов каскадов ГЭС в составе энергетических и водохозяйственных систем. Протопопова Т.Н., Лазаренко

179. B.А., Егоров М.В. (ОАО ВНИИЭ).

180. Некоторые подходы к решению задачи оптимального планирования выработки и режимов ГЭС Ангаро-Енисейского каскада в условиях функционирования оптового рынка электроэнергии в регионе Сибири. Протопова Т.Н., Егоров М.В. (ОАО ВНИИЭ).

181. Комплекс программ планирования суточных режимов энергосистем ПРЭС-СУТКИ Абакшин П.С., Алябышева Т.М., Яганов P.M. (ОАО ВНИИЭ).

182. Информационно-вычислительная система контроля, анализа и расчета суточных режимов каскадов ГЭС. Алябышева Т.Н., Яганов P.M. (ОАО ВНИИЭ).

183. Прогнозирование параметров на основе нейронных сетей. Глебов А.А. (Филиал ОАО «СО-Ц ДУ ЕЭС» Астраханское РДУ).

184. Долгосрочное прогнозирование потребления и производства электроэнергии на многолетнюю перспективу с учетом реструктуризации отрасли и совокупности влияющих факторов. Лелюхин М.Н, (ОАО «СО-ЦДУ ЕЭС).

185. Проблемы создания единой отраслевой классификации объектов и оборудования. Учет изменений состояния оборудования в различных задачах автоматизированного управления объектами (энергоремонт и смежные задачи). Кудряшов Ю.М. (ОАО "ГВЦ Энергетики").

186. Планирование электропотребления Смоленской энергосистемы. Почечуев С.В. (Смоленское РДУ).

187. Методика использования регрессий для прогнозирования спроса на электроэнергию на среднесрочный период. Коссов В. В. (НИИЭЭ), Коссова Е.В.(ГУ-ВШЭ).

188. О разработке системы автоматизированного межуровневого обмена результатами расчета долгосрочных водно-энергетических режимов работы ГЭС Ангаро-Енисейского каскада на этапах планирования выработки ГЭС. Егоров М.В., Протопопова Т.Н. (ОАО ВНИИЭ).

189. Опыт применения комплекса программ «БВД» планирования долгосрочных водно-энергетических режимов каскадов ГЭС на Саяно-Шушенской ГЭС. Лазаренко

190. B.А., Протопопова Т.Н. (ОАО ВНИИЭ).

191. Комплекс программ планирования суточных режимов энергообъединенний ПРЭС-СУТКИ.Абакшин П.С. Алябышева Т.М., Яганов Р.М.( ОАО ВНИИЭ).

192. Программное обеспечение планирования, анализа и контроля краткосрочных режимов работы каскадов ГЭС. Алябышева Т.М., Сбытов К.О. , Яганов P.M. (ОАО ВНИИЭ).

193. Опыт эксплуатации программного комплекса "Энергостат" на базе СУБД Cache'. Влияние качества прогнозирования на экономию затрат в условиях конкурентного рынка. Мятежный Н.Ю.ОАО «Самараэнерго»).

194. Оперативное, краткосрочное и долгосрочное прогнозирование электропотребления в энергосистеме. Демура А.В., Надтока И.И., Седов А.В.,Сербиновская А.А., Сухомлинова 0.А.(000 НПП "ВНИКО") Коневский М.Б. (ОАО "Ростовэнерго").

195. Методические подходы и основные результаты разработки среднесрочных прогнозных балансов электроэнергетики и холдинга РАО «ЕЭС России». Терентьев Г.Ю. (РАО « ЕЭС России»).

196. Прогноз потребления электрической энергии в составе комплекса информационного обеспечения функционирования балансирующего рынка. Бердин А.

197. C., Крючков П.А., Суворов А.А. (ГОУ ВПО УГТУ-УПИ), Шубин Н. Г., Демидов С.И., Ермакова О.Д. (Филиал ОАО "СО ЦДУ ЕЭС " - ОДУ Урала).

198. Реализация технологических алгоритмов в автоматизированной системе балансирующего рынка. Ермакова О.Д. . (Филиал ОАО "СО ЦДУ ЕЭС " - ОДУ Урала).

199. Подготовка данных для расчетов и планирование полезного отпуска в отделениях Энергосбыта с применением комплексов ОИК «Сбыт» и «Энергостат».Пивник Е.В., Парамонов П.Б. (Компания "ТЕХНОСБЫТ"), Антонов А.В. (ОАО "ВНИИЭ").

200. Прогнозирование электропотребления в энергосистеме. Демура А.В., Надтока И.И., Седов А.В.,Сербиновская А.А., Сухомлинова 0.А.(000 НПП "ВНИКО"), Кушнарев К.Ф., Коневский М.Б.( ОАО "Энергосбыт Ростовэнерго").

201. Планирование потребления электроэнергии для ОАО «Российские Железные Дороги» О.В. Евсеев, М.Б. Мишустин, Г. М. Поляк (ВНИИАС МПС России).

202. Технологические процессы балансирующего рынка. Алла Э.А. (ОАО «СО-ЦДУ ЕЭС).

203. С содержанием докладов на семинаре можно ознакомиться в сборниках докладов во ВНИИЭ, НЦ ЭНАС и в Интернете на сайте www.energostat.ru.