Przegląd Elektrotechniczny
tttt/div>

Oldest magazine of Polish electrician. It appears since 1919.

strona w języku polskim english page



No/VOL: 12/2021 Page no. 38

Authors: Aftab Shah , Zafar Khan , Abdullah Altamimi :

Title: Metoda SARIMA i Holt-Winters do prognozowania obciążenia i generacji w mikrosieciach

Abstract: Nowoczesna sieć energetyczna stoi przed wyzwaniami dotyczącymi wielu złożonych czynników wpływających zarówno na popyt, jak i na wytwarzanie; w tym wzrost popytu; włączenie penetracji energii odnawialnej na dużą skalę; niepewność w zmianach klimatu; brak danych historycznych; i koordynacja dużej ilości danych. Problemy te spowodowały komplikacje w prognozowaniu obciążenia i generacji w mikrosieciach. Obciążenia stają się coraz bardziej nieregularne, a generacja jest przerywana. Dlatego w niniejszym artykule przedstawiono badanie różnych podejść do prognozowania obciążenia i generacji, porównując wiele metod jednowymiarowych i wielowymiarowych w celu przeanalizowania ich wpływu. W badaniu zaproponowano również modele sezonowe: model SARIMA uwzględniający obciążenie historyczne, korelację danych pogodowych i integrację odnawialną w celu oszacowania przyszłego zachowania mikrosieci poprzez prognozowanie z jednodniowym wyprzedzeniem przy użyciu danych o obciążeniu krytycznym; natomiast do prognozowania generacji wykorzystywana jest metoda Holta Wintersa. Studium przypadku jest symulowane przy użyciu rzeczywistych danych mikrosieci dla wybranej lokalizacji geograficznej w Australii. Wyniki sugerują, że w przypadku prognozy obciążenia dnia następnego model SARIMA sprawował się relatywnie lepiej w porównaniu z metodami addytywnymi i multiplikatywnymi MLR, Holta-Wintersa; podczas gdy w przypadku prognozowania generacji, metoda Holt-Winters Additive Method i SARIMA dobrze sprawdzają się odpowiednio w okresie jesiennym i letnim. Wyniki sugerują, że zaproponowane podejście polegające na wykorzystaniu różnych modeli sezonowych do prognozowania obciążeń i generacji zapewnia wyższą dokładność w porównaniu z prognozowaniem konwencjonalnym.

Key words: mikrosieci, prognozowanie, SARIMA

wstecz