Разработка системы планирования производственных показателей региональной энергосистемы тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Сакиев, Альберт Валерьевич
- Специальность ВАК РФ05.13.01
- Количество страниц 163
Оглавление диссертации кандидат технических наук Сакиев, Альберт Валерьевич
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ.
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. БОЛЬШИЕ СИСТЕМЫ ЭНЕРГЕТИКИ И СТРУКТУРА ИХ СИСТЕМНЫХ
ИССЛЕДОВАНИЙ.
1.1. Особенности развития и структура системных исследований в больших системах энергетики.
1.2. Общая характеристика задачи прогнозирования потребления электрической энергии.
1.3. Обзор современного состояния задачи прогнозирования потребления электрической энергии.
1.4. Выводы.
ГЛАВА 2. МОДЕЛЬ, КРИТЕРИИ И АЛГОРИТМ
РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ДОЛГОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ.
2.1 Структура и назначение комплекса алгоритмических средств по долгосрочному прогнозированию электропотребления.
2.2 Статистический алгоритм долгосрочного прогнозирования случайных процессов потребления электроэнергии.
2.3 Алгоритм учёта экспертных прогнозов электропотребления.
2.4 Критерии и алгоритмы согласования прогнозов электропотребления.
2.5 Выводы.
ГЛАВА 3. РАСЧЕТНАЯ МОДЕЛЬ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ И ПРЕДВАРИТЕЛЬНЫЕ ДИСПЕТЧЕРСКИЕ ГРАФИКИ.
3.1. Составление прогнозов потребления электроэнергии СО - РДУ при планировании ПДГ. Прогнозирование потребления электроэнергии СО-РДУ.
3.2. Краткосрочное прогнозирование потребления электрической энергии.
3.3. Функциональные требования к программному обеспечению актуализации расчетной модели региональной электроэнергетической системы.
3.4. Выводы.
ГЛАВА 4. ОСОБЕННОСТИ ВНЕДРЕНИЯ И ЭКСПЛУАТАЦИИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ (АСППП) В АО-ЭНЕРГО.
4.1. Аппаратная и программная реализация автоматизированной системы планирования производственных показателей (АСППП).
4.2. Планирование баланса электрической энергии.
4.3. Подготовка объектной информационной структуры хранения данных для расчетов электропотребления и балансов.
4.4. Точность прогнозов потребления электроэнергии.
4.5. Программные средства планирования балансов.
4.6. Выводы.
Рекомендованный список диссертаций по специальности «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», 05.13.01 шифр ВАК
Методы и средства анализа и планирования электропотребления энергообъединений и энергосистем2005 год, доктор технических наук Макоклюев, Борис Иванович
Управление региональной энергосистемой на основе моделирования и оптимизации рынков электроэнергии и мощности2000 год, доктор технических наук Воробей, Леонид Васильевич
Методы и модели эффективного управления режимами единой электроэнергетической системы России2008 год, доктор технических наук Аюев, Борис Ильич
Развитие теории и методов моделирования и прогнозирования электропотребления на основе данных средств автоматизации учета и телеизмерений1998 год, доктор технических наук Надтока, Иван Иванович
Разработка основ оптимального управления сложной региональной энергетической системой "поставщик-потребитель"2007 год, доктор технических наук Кумаритов, Алан Мелитонович
Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка системы планирования производственных показателей региональной энергосистемы»
Современный этап развития и функционирования электроэнергетики характеризуется ростом предъявляемых к нему требований: эффективности, управляемости, доступности, надежности. В то же время, согласно отечественному и зарубежному опыту электроэнергетика должна работать таким образом, чтобы она служила на благо всему обществу.
Учитывая специфику и структуру рынка естественных электроэнергетических монополий, отметим, что степень изученности оптимизации его функционирования не совсем достаточна и требует дальнейшего изучения и проработки.
Актуальность работы. Системный анализ функционирования электроэнергетической отрасли региона с целью создания современных систем управления их деятельностью, обеспечивающих повышение эффективности принятия решения по снижению эксплуатационных затрат и более полному использованию имеющихся ресурсов, становится приоритетной задачей сегодняшнего дня, от решения которой зависит состояние электроэнергетики региона.
Прогнозирование и планирование потребления электрической энергии в регионе, как жизненно важного источника энергии, является одной из составляющих управления региональной энергосистемой. Поэтому, осмысление и обобщение существующих разработок в области планирования производственной деятельности энергосистемы, а также новых методик по расчету прогнозов потребления электроэнергии, тарифного регулирования на основе сформированного прогнозного баланса производства и поставок электрической энергии (мощности), как эффективного способа управления электроэнергетической монополией, востребованы на практике.
В настоящее время региональная энергосистема занимается генерацией, передачей и сбытом электрической энергии потребителям региона. В ее производственной деятельности стоят задачи по составлению прогнозного годового баланса электроэнергии и формированию предварительных диспетчерских графиков работы энергосистемы. Исследование, формализация, и автоматизация перечисленных процессов с помощью ЭВМ, телекоммуникационных средств и прикладного программного обеспечения, является актуальной задачей.
Особенность разрабатываемой системы планирования производственных показателей (АСППП) региональной энергосистемы заключается в автоматизации процедур получения, учета, обработки, хранения и дальнейшего использования информации по потребляемым объемам электрической энергии в регионе, с помощью новейших информационных технологий, приборами коммерческого, технического учета и разработанным прикладным программным обеспечением в соответствии с современными требованиями подобного рода системам.
Цель работы. Создание автоматизированной системы планирования производственных показателей региональной энергосистемы для составления прогнозного годового баланса электрической энергии и формирования предварительных диспетчерских графиков (ПДГ) работы энергосистемы на операционные сутки.
Поставленная цель потребовала решения следующих задач.
1. Анализ процедуры составления баланса электроэнергии и формирования ПДГ.
2. Разработка методического обеспечения АСППП энергосистемы.
3. Построение структуры комплекса технических средств для АСППП.
4. Разработка алгоритмов прогнозирования потребления электрической энергии для суточного и годового интервала времени, а также алгоритмов расчета и анализа их эффективности.
5. Разработки программного обеспечения автоматизированной системы планирования производственных показателей (АСППП).
Методы исследований. Использовались методы: системного анализа; статистического (корреляционного) анализа; экономического анализа деятельности предприятий; синтеза и анализа автоматизированных систем управления с использованием современных информационных технологий.
Научная новизна работы.
1. Предложен новый подход составления прогноза электропотребления для годового баланса электроэнергии и формирования ПДГ.
2. Разработаны методики расчета прогноза электропотребления.
3. Разработана структура построения комплекса технических средств для автоматизированной системы планирования производственных показателей.
4. Разработаны программные алгоритмы по составлению прогнозов электропотребления для годового баланса электроэнергии и формирования ПДГ, а также расчета и анализа их эффективности.
5. Разработано программное обеспечение автоматизированной системы планирования производственных показателей региональной энергосистемы.
Предмет и объект исследования. Объектом исследования являются процессы и процедуры составления прогнозного баланса электроэнергии и формирования предварительных диспетчерских графиков работы энергосистемы. Предметом исследования являются методы, формы и механизмы решения задач прогнозирования потребления электрической энергии в регионе, в процессе составления прогнозного баланса и формирования ПДГ ЭЭС с использованием новых технологий.
Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждается соответствием результатов теоретических и экспериментальных исследований, результатами внедрения разработанных программных продуктов.
Практическая ценность. Результаты проведенных научных исследований легли в основу разработки методических указаний и пакета прикладных машинных программ по прогнозированию и планированию баланса электроэнергии и формированию предварительных диспетчерских графиков работы энергосистемы, для автоматизированной системы планирования производственных показателей. Созданные методики и прикладные машинные программы применяются в практической работе региональной энергосистемы ОАО «Севкавказэнерго» и Региональной Энергетической Комиссии (РЭК) РСО-Алания, а также в учебном процессе кафедры «Информационные системы в экономике» СКГМИ (ГТУ).
На защиту выносятся следующие научные положения.
1. Методология составления прогноза электропотребления для годового баланса электроэнергии и формированию ПДГ.
2. Методики расчета прогнозов электропотребления.
3. Структура построения комплекса технических средств для АСППП.
4. Программные алгоритмы составления и расчета прогноза электропотребления.
5. Программное обеспечение АСППП региональной энергосистемы.
Реализация результатов работы. Научные и практические результаты диссертационной работы явились основанием для более эффективного формирования прогнозного баланса электроэнергии региональной энергосистемы. Т.к. региональная энергосистема является дефицитной, то основную часть потребляемой электроэнергии в регионе (до 80%) закупает на федеральном оптовом рынке, собственные производственные мощности энергосистемы по генерации электроэнергии составляют 20-30% от потребностей региона в электричестве. ФСТ устанавливает для субъекта регулируемого сектора ФОРЭМ региональной энергосистемы тарифы на электрическую энергию (мощность), с учетом сформированного прогнозного баланса производства и покупки электрической энергии (мощности). Для формирования прогнозного баланса электроэнергии требуется точный прогноз потребления электроэнергии в регионе на основе применяемой в АСППП методики расчета прогноза потребления электроэнергии на регулируемый период времени. Полученный результат прогноза потребления электрической энергии на краткосрочную перспективу (сутки) используется в процессе формирования предварительных диспетчерских графиков работы региональной энергосистемы. Результаты проведенных исследований позволили разработать эффективные алгоритмы и создать пакет прикладных программ по расчету прогнозов электропотребления используемых в практической работе диспетчерского управления, планово-экономического отдела ОАО «Севкавказэнерго» и Региональной Энергетической Комиссией (РЭК) РСО-Алания.
Апробация работы. Основные положения и исследования работы докладывались: Международной научно-практической конференции "Развивающиеся интеллектуальные системы автоматизированного проектирования и управления" (г. Новочеркасск 2002 г.); Международной научно-технической конференции «Информационные технологии и системы: новые информационные технологии в науке, образовании, экономике», Владикавказ, НИТНОЭ-2003; Международной научно-практической конференции "Малая энергетика" (Москва 2005 г.); труды молодых ученных №4, ВНЦ, 2005 г.; научных семинарах кафедры «Информационные системы в экономике» (2002-2005 гг.); на ряде научно-технических конференций профессорско-преподавательского состава, научных работников и аспирантов СКГМИ (ГТУ) в 2002-2005 гг.
Публикации. Основные результаты диссертационного исследования опубликованы в 5 печатных работах.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из оглавления, введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа содержит 163 страницы текста, 20 рисунков, 8 таблиц, и 71 наименование используемой литературы.
Похожие диссертационные работы по специальности «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», 05.13.01 шифр ВАК
Моделирование процесса электропотребления при краткосрочном прогнозировании методами ортогональных разложений2005 год, кандидат технических наук Сухомлинова, Ольга Александровна
Теоретические основы автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий2006 год, доктор технических наук Иващенко, Владимир Андреевич
Графическое моделирование и принятие решений в системах оперативного управления региональным энергопотреблением2003 год, кандидат технических наук Копсяев, Анатолий Петрович
Организация логистической системы регионального электросетевого предприятия: На примере ГП РО "Донэнерго"2004 год, кандидат экономических наук Пархоменко, Татьяна Валерьевна
Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Сакиев, Альберт Валерьевич
4.6. Выводы
1. В главе приведены особенности комплекса технических средств (КТС) и программных средств комплекса АСППП «Региональная энергосистема», внедренного и эксплуатируемого в структурных подразделениях региональной энергосистемы ОАО «Севкавказэнерго». Подсистемы комплекса позволяют автоматизировать процедуры связанные с осуществлением прогнозирования электропотребления и последующий расчет баланса электроэнергии на основании общей базы данных телеизмерений комплексов АСКУЭ и ОИК установленных на энергообъектах региональной энергосистемы, промышленных предприятиях и различных организациях республики. Средства объектной базы комплекса позволяют создавать базу объектов и технологического оборудования, информационную структуру балансов, полезного отпуска и закупаемых объемов электроэнергии на федеральном оптовом рынке электроэнергии.
2. За счет автоматизации процедур сбора информации по энергообъектам региональной энергосистемы и потребителям электрической энергии республики, в общей базе данных всегда находится актуальная информация по потребляемым объемам электроэнергии. Что дает возможность делать с помощью автоматизированной системы планирования производственных показателей выборку данных за определенные периоды времени и проводить оперативный расчет баланса электроэнергии и предварительных диспетчерских графиков работы энергосистемы. Приведенные результаты краткосрочных и долгосрочных прогнозов потребления электроэнергии показывают увеличение ошибок прогноза при уменьшении времени упреждения. Ошибки прогноза для энергосистемы с незначительной суточной неравномерностью существенно меньше, чем для энергосистем с высокой неравномерностью графиков. При долгосрочном прогнозировании на несколько лет вперед необходимо учитывать дополнительные социально-экономические факторы, от которых в значительной степени зависят тенденции развития региона. Учет таких факторов возможен посредством введения коэффициентов, корректирующих тенденции роста или падения потребления.
3. При внедрении комплекса в энергосистеме применяются SQL-ф версия системы АСППП. SQL-версия имеет хорошее быстродействие, предоставляет широкие возможности разграничения доступа и универсальный механизм хранения и доступа к данным, основанный на средствах СУБД Oracle. Рост производительности аппаратных средств позволяет осуществлять внедрение SQL-версий программ повсеместно на энергообъектах региональной энергосистемы, предприятиях и организациях республики.
4. При внедрении комплекса и привязке его к комплексам ОИК и АСКУЭ происходит столкновение с большим разнообразием баз данных и программных средств обработки измерений. Подобное разнообразие форматов и способов хранения данных измерений вызывает большие трудности при внедрении, а иногда и ставят под сомнение саму возможность внедрения. Структура и глубина архивов некоторых ОИК недостаточна для решения задач планирования и управления режимами энергосистемы. Вследствие отсутствия унифицированных стандартов данных и программного обеспечения большие затраты труда и средств расходуются на разработку различных программных конверторов, шлюзов, обменных блоков, что приводит к значительной потере времени и большим погрешностям. Необходимо провести стандартизацию и унификацию форматов хранения комплексов ОИК и АСКУЭ, поскольку они обеспечивают необходимой информацией расчетные задачи. Наличие единой
• программно-аппаратной платформы организации базы данных объектов и технологического оборудования позволяет более широко внедрить в электроэнергетической отрасли необходимые программные продукты, поскольку их внедрение существенно тормозится сложностью привязки к базам данных измерений комплексов ОИК и АСКУЭ.
5. С вопросом унификации форматов хранения данных тесно связан вопрос унификации и стандартизации классификаторов и кодификаторов объектов и оборудования. Проблему создания единой классификационной, справочной и нормативной базы энергетики, а также унифицированных форматов хранения данных требуется решать немедленно.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Данная диссертация является обобщающей работой проведенного исследования, которая содержит проработку вопросов связанных с прогнозированием потребления электрической энергии используемых в составлении прогнозного баланса электроэнергии и в процессе формирования ПДГ работы энергосистемы на операционные сутки, а также в автоматизации перечисленных процедур. В работе:
1. Представлены результаты анализа общей ситуации в электроэнергетической отрасли РСО-А, экономической и производственной деятельности АО-Энерго, сложившейся практики прогнозирования при составлении баланса электрической энергии и предварительных диспетчерских графиков работы энергосистемы. Изучены законодательно-правовые акты, нормативно-техническая документация, статистическая и финансовая отчетность региональной энергосистемы, отечественные и зарубежные публикации.
2. На основе анализа тенденций, особенностей развития, функционирования электроэнергетической отрасли сформулированы основные принципы построения технических и программных средств используемых в работе автоматизированной системы планирования производственных показателей АСППП «Региональная энергосистема» региональной энергосистемы.
3. Разработаны методики расчета прогнозов потребления электрической энергии.
4. Результаты исследований использованы в практической работе диспетчерского управления, планово-экономического отдела ОАО «Севкавказэнерго», РЭК РСО-А, а также в учебном процессе кафедры «Информационные системы в экономике» СКГМИ (ГТУ).
5. Предложены рекомендации по:
• уменьшению финансовых издержек АО - Энерго;
• повышению точности планируемых показателей формируемого баланса электрической энергии и предварительных диспетчерских графиков работы энергосистемы;
• повышению эффективности работы диспетчерского управления и планово-экономического отдела ОАО «Севкавказэнерго», РЭК РСО-Алания.
6. Автоматизированы процедуры получения, учета, обработки, хранения и дальнейшего использования информации по потребляемой электрической энергии с использованием современных информационных технологий, приборами коммерческого, технического учета и разработанным прикладным программным обеспечением при планировании производственной деятельности региональной энергосистемы.
7. Реализация и внедрение в эксплуатацию разработанного АСППП позволяет повысить оперативность получения требуемой информации для составления баланса и формирования ПДГ. Предложенные рекомендации положительно сказались на точности прогнозов электропотребления применяемых в составлении прогнозных годовых балансов электроэнергии и в процессе формирования предварительных диспетчерских графиков работы энергосистемы.
8. Созданная автоматизированная система планирования производственных показателей и предложенные рекомендации позволяют региональной энергосистеме и предприятиям входящими в нее четче и точнее планировать свою производственную деятельность, что ведет к повышению их рентабельности. Последующее в этом случае усиление региональной энергосистемы будет способствовать увеличению инвестиционной привлекательности предприятий реформируемой электроэнергетической отрасли региона и в перспективе формируемых на его основе отдельных акционерных обществ - генерации, сети, энергосбыта. В результате проведения соответствующих мероприятий можно будет рассматривать вопросы по реорганизации и реформированию электроэнергетической отрасли республики.
На основании расчета ожидаемый экономический эффект от внедрения разработанного пакета прикладных программ составляет 17 млн. 671 руб., по данным полученным за 2004 год.
Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Сакиев, Альберт Валерьевич, 2005 год
1. А.А.Троицкий. Энергетика и экономика России: прошлое, настоящее и будущее // Энергия, 2003, №9. С. 2-12, 9-15; №10.
2. Мелентьев JI.A. Системные исследования в энергетике: элементы теории, направления развития. М: Наука, 1983.
3. Санеев Б.Г., Гамм А.З., Макаров А.А. Теоретические основы системных исследований в энергетике. М: Наука, 1986.
4. Интернет сайт РАО «ЕЭС России», www.rao-ees.ru. Москва, 2005.
5. Интернет сайт ОАО «Севквказэнерго», www.vladi.electra.ru. Владикавказ, 2005.
6. Макоклюев Б.И, Владимиров А.И., Фефелова Г.И. Прогнозирование потребления электроэнергии в АО «Мосэнерго». // ТЭК, 2001, № 4, С.56-57.
7. Абасов Н.В., Бережных Т.В., Резников А.П. Долгосрочный прогноз природо обусловленных факторов энергетики в информационно-прогностической системе ГИПСАР // Известия Академии наук. Энергетика, 2000, №6. С. 22-30.
8. Баранов Г.Л., Марченко Б. Г., Приймак Н.В. Построение модели и анализ стохастических периодических нагрузок энергосистем // Известия Академии наук СССР. Энергетика и транспорт, 1991 г., №2. С. 12-21.
9. Журавлев В.Г., Мамицкий М.Ф. Прогнозирование потребления электроэнергии с использованием классификационного подхода // Известия Ака демии наук СССР, 1988, №5. С. 25-29.
10. Ставровский А.Н. Анализ тенденций изменения основных показателей графиков нагрузки электроэнергетических систем // Известия Академии наук СССР. Энергетика и транспорт, 1990, №1. С. 16-22.
11. Бэнн Д.В., Фармер Е.Д. Сравнительные модели прогнозирования электрической нагрузки. М: Энергоатомиздат, 1978.
12. Ляхомский А.В., Крицевый Ю.Ф. Прогнозирование электропотребления с учетом климато-метеорологических условий // Известия Вузов. Энергетика, 1989, №10. С. 34-36.
13. Макоклюев Б.И., Костиков В.Н. Моделирование электрических нагрузок электроэнергетических систем. // Электричество, 1994, №10. С. 13-16.
14. Меламед A.M. Современные методы анализа и прогнозирования режимов электропотребления в электроэнергетических системах // Итоги науки и техники. Энергетические системы и их автоматизация, 1998, т. 4. С. 4111.
15. Шумилова Г.П., Готман Н.Э., Старцева Т.Б. Краткосрочное прогнозирование электрических нагрузок с использованием искусственных нейронных сетей. // Электричество, 1999, №10. С. 6-12.
16. Едемский С.Н. Прогнозирование электропотребления нагрузки на основе моделей с самоорганизацией // Известия Вузов. Энергетика, 1990, №2. С. 17-22.
17. Тимченко В.Ф. Колебания нагрузки и обменной мощности энергосистем. М.: Энергия, 1975
18. Бартоломей П.И., Грудинин И., Неуймин В.Г. Определение оптимальных и допустимых режимов в задачах оперативного управления ЭЭС // Извес тия Академии наук СССР. Энергетика и транспорт, 1991, №4. С. 62-70.
19. Бартеньев О.В. Современный Фортран. М.: «Диалог-МИФИ», 1998.
20. Головченко В.Б. Прогнозирование временного ряда по экспертным высказываниям // Техническая кибернетика, 1991, №3. С. 47 51.
21. Головченко В.Б., Носков С.И. Комбинирование прогнозов с учетом # экспертной информации. // Автоматика и телемеханика, 1992. №11 С. 109117.
22. Головченко В.Б., Носков С.И. Прогнозирование на основе дискретной динамической модели с использованием экспертной информации. // Автоматика и телемеханика, 1991. №4 С. 140-148.
23. Фаерман Е.Ю. Согласование прогнозов иерархически организованных объектов. // Экономика и мат. методы, 1986, т. XXII, вып. 5. С. 838-849.
24. Пашковский С. Вычислительные применения многочленов и рядов Чебышева. М.: Наука, 1983.
25. Вентцель Е.С, Овчаров JI.A. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. М: Высш. школа, 2000.
26. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов, прогноз и управление. М.:Мир, 1974.
27. Емельянов А.С. Эконометрия и прогнозирование. М.: Экономика, 1985.
28. Ахиезер Н.И. Лекции по теории аппроксимации. М: Наука, 1965.
29. Демьянов В.Ф., Малоземов В.Н. Введение в минимакс. М.: Наука, 1972.
30. Коллатц JI., Крабе В. Теория приближений. Чебышевские приближения. М: Наука, 1978.
31. Ишкин В.Х., Стегний В.П., Корпоративные сети связи электроэнергетики в условиях реструктуризации отрасли, М., 2002.
32. Томаев К. Ш. Разработка механизма конкурентного рынка электрической энергии в условиях реформирования электроэнергетики, Владикавказ, 2004.
33. Демура А.В., Надтока И.И. Оперативное, краткосрочное и долгосрочное прогнозирование электропотребления в электроэнергосистеме, Новочеркасск, 2001, С.З
34. Меламед A.M., Тимченко В.Ф., Сааренд К.А. Моделирование динамики изменений потребления электроэнергии энергосистем при неполной информации // Электричество. 1977. № 4. С. 66-69
35. Комплекс программ анализа прогнозирования электропотребления электроэнергосистем с помощью персональных ЭВМ. Описание алгоритмов прогнозирования электропотребления.-М.:НЦЭНАС,1999.
36. Интернет сайт Некоммерческого Партнерства «Администратор Торговой Системы», www.np-ats.ru, Москва,2005г.
37. Большие системы энергетики и структура их системных исследований, К.Х. Пагиев, А.В. Сакиев, Владикавказ, НИТШЭ-2003, 2003.
38. Теоретические основы системных исследований в энергетике, A.M. Кумаритов, А.В. Сакиев, Владикавказ, НИТНОЭ-2003, 2003.
39. Баринов В.А., Совалов С.А. Режимы энергосистем: методы анализа и управления. М.: Энергоатомиздат, 1990.
40. Сакиев А.В. Современное состояние проблем повышения эффективности управлением производственной деятельности региональных электроэнергосистем. // Труды молодых ученых №4. Владикавказский научный центр, Владикавказ, 2005.
41. Кумаритов A.M., Сакиев А.В Алгоритм прогнозирования случайных процессов потребления электрической энергии // Малая энергетика-2005: Материалы международной научно-практической конференции, М.:, 2005, С. 117-118.
42. IEEE Comemittee (1980). "Load forecasting bibliography." IEEE Transactions, PAS-99, No. 1.
43. M. Davies. (1958). The relationship between weather and electricity demand. Monograph 3145, IEE, London.
44. E. D. Farmer (1964). "A method of predication for non-stationary processes and its applications to load forecasting." Automation and Remote Control,1. Ф Butterworths.
45. А.Б. Бейкер, Прогнозирование нагрузки для планирования генерации в большой объединенной энергосистеме. М: Энергоатомиздат, 1978. С.50-51
46. G. Т. Heinemann, D. A. Nordman, and Е. С. Plant (1966). 'The relationship between summer weather and summer loads.' IEEE Trans., PAS-85, No. 11 1144-1154.
47. С. E. Asbury (1975). 'Weather load model for electric demand and energy forecasting.' IEEE Trans., PAS-94, No. 4, 1111-1116.
48. S. L. Corpening, N. D. Reppen, and R. J. Ringlee (1973). 'Experience with weather sensitive load models for short and long-term forecasting.' IEEE Winter Power Meeting, New York, 1973. op. 1966-1972.
49. J. J. Saaks, G. W. Cunningham, and K. W. Priest (1972). 'Practical application of weather sensitive load forecasting to system power' IEEE Summer Power Meeting, San Francisco, 1972. pp. 971-977.
50. A.M. Шнейдер, Т. Такенава, Д.А. Шиффман, Суточное прогнозирование нагрузки электроэнергетической системы с учетом прогнозов температуры. М: Энергоатомиздат, 1978. С.74-85
51. D. W. Bunn and J. P. Seigal (1983). 'Television effects on the demand for electricity.' Energy Economics, 5, No. 1, 31-36.
52. W. R. Christiaanse (1971). 'Short-term load forecasting using general exponential smoothing.' IEEE Trans., PAS-90, No. 2, 900-910.
53. A. B. Baker, E. D. Farmer, W. D. Laing, and A. D. N. March H978). The online demand validation and prediction facility at the National Control Centre, OD(S)/R38/78, Central Electricity Generating Board.
54. K. Srinivasan and R. Pronovost (1975). 'Short-term load forecasting using multiple correlation models.' IEEE Trans., PAS-94, No. 5, 1854-1858.
55. E. D. Fanner and M. J. Potton (1968). 'Development of online load-prediction techniques with results from the south-west region of the C.E.G.B.' Proc. IEE, 115, No. 10, 1549-1558.
56. E. D. Farmer, W. D. Laing, A. M. Adatia, A. B. Baker.and D. W. Bunn (1981). 'The development and implementation of an interactive demand validation and prediction facility.' Seventh PSCC, Lausanne, 1981.
57. Интернет сайт Министерства промышленности и энергетики России. www.mte.gov.ru/docs/32/1773.html.
58. Интернет сайт рейтингового агентства «Эксперт РА». www.raexpert.ru/reseaches/energy/electric/#Q.
59. Хузмиев И.К. Регулирование энергетических монополий. М:, 2003, С. 1937.
Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.