Энергетика

Для решения задач энергетики наиболее часто используют следующие продукты и инструменты STATISTICA:

Продукт STATISTICA Base содержит широкий набор основных статистик, позволяет решить следующие задачи:

• компактно описать показатели потребления электроэнергии (основные статистики и таблицы)
• наглядно представить исходные данные и результаты с помощью графических инструментов
• определить зависимости между показателями (корреляции, таблицы сопряженности, множественная регрессия)
• выявить динамику, тенденции изменения и зависимость изменения одних показателей от других
• и др.

Продукт STATISTICA Advanced (включает все возможности STATISTICA Base) содержит расширенные методы анализа данных, позволяющие:

• строить прогноз по имеющимся историческим данным с различной агрегацией данных и с выбранным горизонтом прогнозирования (Временные ряды и прогнозирование)
• строить различные объяснительные модели (углубленные линейные/нелинейные модели)
• использовать методы многомерного анализа (кластерный, факторный, дискриминантный и др.)

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:

---

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:

Современные статистические методы прогнозирования потребления электроэнергии

Анализ и прогнозирование потребления электроэнергии на предприятии

Анализ данных ГЭС

Все курсы лекций

Читать отзывы об обучении

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:

• Разработка специализированных систем, заточенных на решение задач Заказчика. Читать подробнее о решениях "Energy-Forecast: Потребление", "Energy-Forecast: Цены"
• Проведение полного цикла анализа данных
• Индивидуальные консультации

Перейти к разделу Консалтинг

Нашими клиентами являются крупнейшие энергетические компании:

Магнитогорская энергетическая компания ИНТЕР РАО ЕЭС ОГК-5 ДТЭК 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, специалист ИНТЕР РАО ЕЭС Читать подробнее о системах "Energy-Forecast: Потребление", "Energy-Forecast: Цены" Все отзывы