Деятельность предприятий энергетического комплекса связана с необходимостью прогнозировать потребление электроэнергии, производить расчет оптимальных тарифов и решать многие другие задачи анализа данных. |
Скачать буклет "Система Energy-Forecast. Прогнозирование потребления электроэнергии промышленным предприятием". |
В настоящее время специалисты компании StatSoft Russia разработали уникальную методику прогнозирования потребления электроэнергии с учетом погодных факторов, сезонной корректировки, корректировки на дни недели и т.д.
Мы строим прогнозы на несколько дней вперед с ошибкой, не превышающей 3%!
STATISTICA позволяет решать такие задачи как:
Кроме того, в рамках отраслевого решения STATISTICA может быть надстроена для получения системы, заточенной на решение задач Заказчика. Система автоматизирует и расширяет возможности STATISTICA. Перейти к разделу Отраслевые решения
Для решения задач энергетики наиболее часто используют следующие продукты и инструменты STATISTICA:
Продукт STATISTICA Base содержит широкий набор основных статистик, позволяет решить следующие задачи:
Продукт STATISTICA Advanced (включает все возможности STATISTICA Base) содержит расширенные методы анализа данных, позволяющие:
STATISTICA Automated Neural Networks - мощный продукт для нейросетевых исследований, позволяющий эффективно решить задачи прогнозирования, классификации, кластеризации, построения регрессионных моделей.
Продукт STATISTICA Data Miner (содержит STATISTICA Advanced, STATISTICA Automated Neural Networks) расширяет углубленные и нейросетевые методы наиболее полным набором методов добычи данных (Data Mining).
Не знаете, какой продукт подходит для решения Ваших задач? Позвоните или напишите нам, и наши специалисты подберут комплектацию продукта, оптимальную для Вас.
Ниже представлены некоторые примеры применения системы STATISTICA для решения задач энергетики:
Статистический анализ энергетического рынка Европы: природный газ, электроэнергия, нефтепродукты
Прогнозирование объемов потребления электроэнергии
Параметрическое диагностирование энергетических объектов на основе факторного анализа
Расчет капитальных затрат на строительство атомных электростанций
Анализ и прогнозирование импорта газа и жидкого топлива в США
Узнать о применении STATISTICA для решения Ваших задач Вы можете, заказав бесплатную выездную презентацию или online семинар StatSoft.
Академия Анализа Данных StatSoft предлагает уникальные курсы лекций по прогнозированию потребления электроэнергии и анализу данных электростанций.
В ходе обучения Вы научитесь решать наиболее актуальные задачи: построение объяснительных и прогностических моделей, выделение трендов и сезонности, учет погодных факторов, проблема пиковых нагрузок, составление планов потребления и другие виды задач.
Курсы Академии Анализа Данных StatSoft в области энергетики:
Обращаем Ваше внимание, что Вы можете составить индивидуальную программу обучения, выбрав интересующие Вас темы.
Преимущества обучения в Академии Анализа Данных StatSoft
Читать подробнее об условиях и порядке обучения
Анализ и прогнозирование потребления электроэнергии является актуальной задачей во всех отраслях промышленного производства.
Потребление энергии отдельным предприятием или регионом не является строго детерминированным процессом, а зависит от различных факторов и подвержено случайным колебаниям разнообразной природы.
На потребление электроэнергии влияют метеофакторы (температура, направление и скорость ветра и др.), также имеется отчетливая зависимость от времени суток.
На предприятиях потребление энергии зависит от специфики и интенсивности технологических процессов. Существенной является проблема пиковых нагрузок в энергосистеме.
Известно, что доля электрической энергии в себестоимости продукции крупных металлургических предприятий существенна, например, в черной металлургии эта доля составляет от 11% до 16%, а в отдельных случаях увеличивается до 30%.
К наиболее электроемким относятся сталеплавильное производство (долевое потребление 32,3%), производство горячекатаного (21,9%) и холоднокатаного проката (12%), а также агломерационное (14,5%), доменное (6,9%) и коксохимическое производство (5,2%).
Важным показателем является расход электроэнергии на одну тонну стали. Этот показатель зависит от мощности трансформаторов, удельной электрической мощности дуговых печей, применения топливно-кислородных горелок, предварительного нагрева лома и внепечной обработки и других факторов.
Прогноз электропотребления необходим для сокращения себестоимости продукции, оптимального управления режимами загрузки, регулирования активной и реактивной нагрузок металлургического предприятия, минимизации потерь от перетоков реактивной мощности и поддержания напряжения в заданных пределах.
Прогнозирование потребления электроэнергии на предприятиях с учетом производственного цикла требует отдельного рассмотрения в каждом конкретном случае с использованием всех методов анализа данных, включая многомерные временные ряды.
Существенные трудности прогнозирования связаны с большим количеством электрооборудования, участвующего в технологическом процессе, разнообразии типов и мощностей приемников электроэнергии, изменениями режимов работы и другими факторами.
Одним из основных путей снижения затрат на электроэнергию является выход предприятий на федеральный оптовый рынок электроэнергии и мощности. Специфика функционирования на данном рынке предъявляет жесткие требования по точности прогнозирования.
Сложность задачи и жесткие рыночные требования приводят к необходимости применения углубленных статистических методов и всесторонних аналитических исследований с применением нестандартных методов и подходов.
Методология прогнозирования временных рядов, подробно описанная в книге: Боровикова В.П., Ивченко И.Г. "Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows" (2-е издание, Издательство "Финансы и Статистика", 2006), позволяет строить прогноз энергопотребления с высокой степенью точности.
Прогноз основывается на данных о потреблении электроэнергии в прошлом, специфики технологических процессов и строится с помощью оптимальных математических алгоритмов.
Прогноз может быть скорректирован с учетом текущей нагрузки предприятия, специфики технологического процесса и других факторов.
StatSoft демонстрирует достижения в области прогнозирования потребления электроэнергии, реализованные в системе Energy-Forecast. См. материал.
Эта система может быть настроена под конкретное предприятие и конкретный регион.
Если вы желаете получить консультацию по системе Energy-Forecast и проверить действие системы на собственных данных, обратитесь к специалистам StatSoft. Специалисты ответят на ваши вопросы и продемонстрируют систему Energy-Forecast в действии.
В рамках консалтинговых проектов, Академия Анализа Данных StatSoft оказывает помощь в проведении статистического анализа данных, решая задачи разных масштабов:
Перейти к разделу Консалтинг
Нашими клиентами являются крупнейшие энергетические компании:
и многие другие. К разделу Клиенты |
ИНТЕР РАО ЕЭС Одной из стратегических задач ОАО «ИНТЕР РАО ЕЭС» является повышение рентабельности трейдинговых операций. Внедрение системы Energy-Forecast позволило нам оптимизировать трудоемкий процесс построения прогнозов. Погорелов Григорий,
Читать подробнее о системах "Energy-Forecast: Потребление", "Energy-Forecast: Цены" |
Состоялся семинар "Энергетика: прогнозирование энергопотребления, спроса на электроэнергию"
Внедрение автоматической системы прогнозирования в ОАО «ИНТЕР РАО ЕЭС»
Магнитогорская энергетическая компания прогнозирует цены на электроэнергию с помощью STATISTICA
Проекты StatSoft Russia в области Энергетики выходят на новый уровень
Авторские права на дизайн и материалы сайта принадлежат компании StatSoft Russia.
|
© StatSoft Russia |
StatSoft Russia – компания, зарегистрированная и действующая в соответствии с законами России, которые могут отличаться от законов других стран, имеющих офисы StatSoft. Каждый офис StatSoft является самостоятельным юридическим лицом, имеет право предлагать услуги и разрабатывать приложения, которые могут быть, а могут и не быть представлены в офисах StatSoft других стран. |