ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ СООБЩЕСТВА МИКРОСЕТЕЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Современная электроэнергетика характеризуется резко возросшим потреблением электроэнер-гии за последние десятилетия. Объясняется это рядом причин: технологических, социальных, экономических и др. Поэтому прогнозирование потребления электроэнергии имеет важное значение для множества процессов, включая планирование работы генерирующего оборудования, управление и оптимизацию режимов работы энер-гетических систем, а также является значимым аспектом в работе промышленных предприятий, так как отклоне-ния для них грозят штрафами. В связи с этим одной из актуальных задач на рынке электроэнергии сегодня явля-ется прогнозирование электропотребления на определенный срок. В статье представлено описание модели микро-сети со встроенным блоком прогнозирования электропотребления и интеллектуального управления нагрузкой одновременно несколькими объектами, в том числе имеющими распределенную генерацию. Решение принимается на сутки вперед, формируя стратегию профиля генерации и управления электроприемника-ми. Такой тайминг диктуется информацией, имеющейся у интеллектуальной системы: прогноз спроса и цены на электроэнергию централизованной энергосистемы на каждый час следующих суток. Описаны особенности пере-ключения в пиковое время на дополнительные источники электроэнергии, распределение по микросетям. Про-гноз реализован с помощью модели Хольта – Винтерса из библиотеки statsmodels (Python 3). Модель использует идеи экспоненциального сглаживания, но является более сложной и может применяться к рядам, содержащим тенденцию и сезонность. Обученная модель прогнозирует с точностью 95,21 %

Demand-side energy storage system management in smart grid

An economical way to manage demand-side energy storage systems in the smart grid is proposed by using an H∞ design. The proposed design can adjust the stored energy state economically according to the price signal, while tolerating a certain degree of system uncertainty and having physical constraints on the stored energy level satisfied. Roughly speaking, batteries in the proposed design are charged during a low-price period while being discharged during a high-price period for cost control. Simulations show that the proposed energy storage system can meet the real-time power demand and save money in the long term in contrast to energy storage systems using constant-state schemes

Non-stationary Demand Side Management Method for Smart Grids

ABSTRACT Demand side management (DSM) is a key solution for reducing the peak-time power consumption in smart grids. The consumers choose their power consumption patterns according to different prices charged at different times of the day. Importantly, consumers incur discomfort costs from altering their power consumption patterns. Existing works propose stationary strategies for consumers that myopically minimize their short-term billing and discomfort costs. In contrast, we model the interaction emerging among self-interested consumers as a repeated energy scheduling game which foresightedly minimizes their long-term total costs. We then propose a novel methodology for determining optimal nonstationary DSM strategies in which consumers can choose different daily power consumption patterns depending on their preferences and routines, as well as on their past history of actions. We prove that the existing stationary strategies are suboptimal in terms of long-term total billing and discomfort costs and that the proposed strategies are optimal and incentivecompatible (strategy-proof). Simulations confirm that, given the same peak-to-average ratio, the proposed strategy can reduce the total cost (billing and discomfort costs) by up to 50% compared to existing DSM strategies