О прогнозировании спроса на электроэнергию энергосистемами регионов российской федерации с применением искусственных нейронных сетей

Расчет прогнозного спроса на электрическую энергию энергетическими системами и комплексами субъектов Российской Федерации является актуальной задачей. Использование детерминированных способов для объектов подобного масштаба практически исключено в силу отсутствия либо существенной неполноты исходных данных. Статистические данные, доступные в официальных источниках в неизменном формат, представлены, как правило, на период три - пять лет, что является недостаточным для применения искусственных нейронных сетей. В статье сделана попытка исследования свойств сходных энергетических систем и комплексов. Современные энергосистемы и комплексы относятся к замкнутым подсистемам, множество элементов и связей которых эквивалентно множеству элементов локальных подсистем энергосистемы более высокого уровня. Это означает недопустимость составления предиктивных правил функционирования без учета разнородных внешних воздействий. Система и подсистемы при этом представляются в качестве «черного ящика». Взаимодействия между системой и внешней средой и внутри системы осуществляются передачей сигналов, которые описываются конечным набором факторов, доступных к анализу и прогнозированию. Проведен анализ возможности дополнения генеральной совокупности статистическими данными по иным объектам со сходной структурой. Подтверждено свойство гетероморфизма энергетических систем и комплексов. На примере энергосистем регионов Российской Федерации показана возможность подобного подхода в случае применения к анализу неколлинеарных групп факторов. Приведены результаты 15 расчетов наиболее энергоемких субъектов страны, в 28 % случаев погрешность точности прогнозного электропотребления составляет менее 5 %. Дальнейшее повышение точности прогноза должно развиваться в направлении увеличения числа входных факторов при соблюдении условия отсутствия их коллинеарности и мультиколлинеарности.