Ключові слова
ринок електричної енергії
короткострокове прогнозування
нейронні мережі глибинного навчання
Як цитувати
Анотація
Виконано статистичний аналіз похибки прогнозу «на добу наперед» обсягів відпуску електричної енергії виробниками, які входять до балансувальної групи ДП «Гарантований покупець». Визначено розподіл похибок прогнозу за годинами доби. Описано спрощену методику розрахунку ціни та сумарної вартості похибки прогнозу за використання різних формул розрахунку вартості небалансів. Показано потенціал підвищення точності прогнозу для збільшення допустимої встановленої потужності електростанцій із відновлювальних джерел енергії (ВДЕ) за умов використання наявних в енергосистемі технічних засобів компенсації коливань потужності. Апробація методики та розрахунок кількісних показників проводився на реальних даних сумарного відпуску виробників із ВДЕ, які публікував ДП «Енергоринок». Розрахунки мають оцінний характер, оскільки ґрунтуються на «наївному» припущенні про розподіл похибок прогнозу, які залежать від структури виробників ВДЕ за різновидами первинних носіїв енергії та конкретних метеорологічних умов. Бібл. 11, рис. 5, табл. 2.
Посилання
Licensing Conditions for Business Activities to Perform the Functions of a Guaranteed Buyer, approved by the resolution of the National Commission for State Regulation of Energy and Utilities of December 27. 2017. No 1471 (with changes of the resolution No 2029 ). (Ukr)
On approval of regulations governing the activities of a guaranteed buyer and purchase of electricity at a green tariff. Resolution of National energy and regulatory commission, Ukraine of April 26 . 2019. No 641 (with changes of the resolution No 2802 ). (Ukr)
Hong T. Crystal Ball Lessons in Predictive Analytics. EnergyBiz. 2015. Vol.12. Issue 2. Pp. 35-37.
On Electricyty Market: The Law of Ukraine. No 2019-VIII. 13.04.2017. URL:http://zakon3.rada.gov.ua/laws/show/2019-19. (Ukr) (accessed : 21.07.2017).
Gielen Dolf, Gorini R., Wagner N., Leme R., Prakash G., Lorenzoni L., Asmelash E., Collins S., Janeiro L., Bhuiyan R., Ferroukhi R., Renner M., Parajuli B., Casals X., Lebdioui A., Rigg K., Lehr U., Alexandri E., Chewpreecha U., Vercoulen P. IRENA Global Renewables Outlook Summary 2020.
DOI: https://doi.org/10.13140/RG.2.2.35573.81121. URL:https://www.irena.org//media/Files/IRENA/Agency/Publication/2020/Apr/IRENA_Global_Renewables_Outlook_2020.pdf.
Lazard’s Levelized Cost Of Energy Analysis . Version 14.0.
URL: https://www.lazard.com/media/451419/lazards-levelized-cost-of-energy-version-140.pdf.
Ivanov H.A., Blinov I.V., Parus E.V. Simulation Model of New Electricity Market in Ukraine. 2019. IEEE 6th International Conference on Energy Smart Systems (ESS). Pp. 339-342. (Eng)
Kyrylenko O.V., Blinov I.V., Parus E.V. Determination of the auction results for purchase and selling of electricity. Problems of general energy. 2010. No 3. Pp. 5–12. (Ukr)
About the statement of Rules of the market. Resolution of National energy and regulatory commission, Ukraine. March 14 2018. No 307.
Blinov I. Miroshnyk V., Shymaniuk P. Short-term interval forecast of total electricity generation by renewable energy sources producers. Pratsi Instytutu Electrodynamiky NAN Ukrainy. 2019. No 54. Pp. 5-12. (Ukr)
Croonenbroeck C., Stadtmann G. Renewable generation forecast studies–Review and good practice guidance. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2019. Vol. 108. Pp. 312–322.
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Авторське право (c) 2020 І.В. Блінов, Є.В. Парус, В.О. Мірошник