Гужов Сергей Вадимович – канд. техн. наук, доцент, директор Центра подготовки и профессиональной переподготовки "Энергоменеджмент и энергосберегающие те хнологии"
г. Москва
Moscow
Повышение точности прогнозных величин спроса на энергетические ресурсы является актуальной задачей особенно в свете программы «Цифровая энергетика Российской Федерации». Прогнозирование тр ебуется в том числе для систем теплоснабжения. Сложность ю проведения анализа является неподтвержденность свойства подобия энергетических систем и комплексов для зданий со сходным функционалом. На примере зданий средних образовательных учреждений, расположенных на территории г. Москва , доказано предположение о гетероморфизме тепловых систем. МЕТОДЫ. В работе принято допущение об отсутствии существенных изменений данны х по теплопотреблению энергохозяйств школ, что подтверждается отсутствием как изменений сред негодовых объѐмов теплопотребления, так и скачков на ежемесячных графиках потребления тепловой энергии. На измеренные и переданные в информационную систему объѐмы потребления тепловой энергии оказывает влияние ряд дополнительных факторов: дрейф точности приборов учѐта тепловой энергии; старение и зарастание внутренних поверхностей оборудования тепловой сети здания; физическое старение и износ ограждающих конструкций здания, ухудшение характеристик их теплоизоляции и пр. При составлении прогнозного энергопот ребления это означает допустимость использования не только статистических данных о самом анализируемом объекте, но и о множестве объектов, аналогичных анализируемому по структуре и функционалу. РЕЗУЛЬТАТЫ. Предложен набор входных факторов, позволяющий с до статочной точностью выполнить определение прогнозного спроса на тепловую энергию для зданий средних образовательных учреждений. Показана возможность и сходная точность результатов прогнозирования спроса на тепловую энергию как посредством использования многофакторного регрессионного анализа, так и искусственных нейронных сетей. ЗАКЛЮЧЕНИЕ. На основании комбинированного использования различных математических подходов предложено применение методики прогнозирования спроса на энергоресурсы энергетическими компл ексами и системами в качестве механизма для определения корректности переданных показаний приборов учѐта.
THE PURPOSE. Improving the accuracy of forecast calculations of demand for energy resources is an urgent task, especially in the light of the Digital Energy of the Russian Federation program. Prediction is also required for he at supply systems. The complexity of the analysis is the lack of confirmation of the similarity properties of energy systems and complexes for buildings with similar functionality. On the example of buildings of secondary educational institutions located i n the territory of Moscow, the assumption of heteromorphism of thermal systems is proved. METHODS. In the work, an assumption was made that there were no significant changes in the data on the heat consumption of the energy facilities of schools, which was confirmed by the absence of changes in the average annual heat consumption and jumps in the monthly heat consumption diagrams. The amount of heat energy consumption measured and transferred to the IS is influenced by a number of additional factors: accura cy drift of heat energy metering devices; aging and overgrowing of the internal surfaces of the building's heating network equipment; physical aging and deterioration of the building envelope and deterioration of their thermal insulation performance. When compiling predicted energy consumption, this means that it is permissible to use not only statistical data about the analyzed object itself, but also about a variety of objects similar to those analyzed in structure and functionality. RESULTS. A set of input factors is proposed that makes it possible to accurately determine the predicted demand for thermal energy for buildings of secondary educational institutions. The possibility and similar accuracy of the results of forecasting the demand for thermal ene rgy is shown both through the use of multivariate regression analysis and artificial neural networks. CONCLUSION. ЭBased on the combined use of various mathematical approaches, it is proposed to use the methodology for forecasting energy demand by energy complexes and systems as a mechanism for determining the correctness of the transmitted meter readings.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.