RTU Research Information System
Latviešu English

Publikācija: Forecasting of Processes Influencing the Operation of the Power System

Publication Type Doctoral Thesis
Funding for basic activity State funding for education
Defending: 29.06.2020 10:00, Rīgas Tehniskās universitātes Elektrotehnikas un vides inženierzinātņu fakultātē, Āzenes ielā 12 k-1, 306. auditorijā
Publication language Latvian (lv)
Title in original language Energosistēmas darbību ietekmējošo procesu prognozēšana
Title in English Forecasting of Processes Influencing the Operation of the Power System
Field of research 2. Engineering and technology
Sub-field of research 2.2 Electrical engineering, Electronic engineering, Information and communication engineering
Research platform None
Authors Dmitrijs Soboļevskis
Keywords Energosistēmu plānošana un vadība, prognozēšana, mākslīgais neironu tīkls.
Abstract Pirmā nodaļa veltīta energouzņēmuma režīmu vadības īpatnībām elektroenerģijas tirgus apstākļos. Apskatīti biržas organizācijas principi, kā arī formulēts enerģijas piedāvājuma-pieprasījuma optimizācijas uzdevums nenoteiktības apstākļos. Aprakstītas vairākas metodes energouzņēmumu režīmu vadības uzdevuma risināšanai. Apskatīti Baltijas valstīm raksturīgie tirgu ierobežojošie faktori. Otrā nodaļa veltīta energosistēmu ietekmējošo procesu prognozēšanas lomai un metodēm. Izanalizēti prognozēšanas procedūras neprecizitātes izskaitļošanas kritēriji; liela uzmanība pievērsta procesu savstarpējām atkarībām un korelācijas analīzei. Trešajā nodaļā veikta iespējamo ieejas datu korelācijas analīze un izvēlēts ieejas datu kopums tālākai biržas cenu prognozei. Enerģijas cenu prognozēšanai autors piedāvā trīs algoritma realizācijas ar mākslīgajiem neironu tīkliem. Nodaļā prognozēts viens no minētajiem Latvijas energosistēmu ietekmējošajiem parametriem, proti, ūdens pietece Daugavā. Siltumslodzes prognozēšanas izpēte detalizēti un vispusīgi aprakstīta ceturtajā nodaļā. Aplūkojamo parametru prognozēšana ir īstenota gan ar MNT, gan arī ar polinomiālo modeļu palīdzību. Fundamentāli izpētīta ieejas datu nepilnīguma vai izkropļotības problēma. Ekonomiskā analīze ļauj parādīt siltumslodzes prognozes neprecizitātes izmaksas. Piektajā nodaļā aprakstītas optimizācijas, izmantojot termoelektrocentrāļu un Daugavas hidroelektrostaciju darba režīmus. Tiek ilustrēta siltumslodzes, enerģijas cenas un pieteces prognozēšanas ietekme uz Latvijas energosistēmu. Nodaļā aprakstīta Daugavas HES kaskādes darba režīmu un iespēju uzturēt jaudas rezervi izpēte. Aprēķinātas rezerves uzturēšanas izmaksas.
Abstract in English Chapter 1 is dedicated to the peculiarities of power company regime control at the conditions of an electricity market. The organisational principles of an exchange have been reviewed, along with the formulation of an energy supply/demand optimisation task at the conditions of uncertainty. A number of methods have been described for addressing the task of energy company regime control. The market-limiting factors that are characteristic of the Baltic countries have been reviewed. Chapter 2 is dedicated to the role and methods of forecasting of the processes that influence the power system. The criteria for computing the inaccuracy of the forecasting procedure have been analysed; much attention has been paid to interrelations of processes and correlation analysis. Chapter 3 contains correlation analysis of the possible input data and the set of input data for further exchange price forecasting has been selected. The author proposes three realisations of the algorithm with artificial neural networks for forecasting energy prices. The chapter forecasts one of the parameters that influence the Latvian power system, namely, the water inflow in the Daugava. Investigation of district heating load forecasting has received detailed and all-round description in Chapter 4. The forecasting of the discussed parameters has been implemented both by ANNs and polynomial models. The problem of input data incompleteness or distortion has been fundamentally investigated. Economic analysis makes it possible to show the costs of district heating load forecasting inaccuracy. Chapter 5 contains optimisation by using the operating regimes of combined heat and power plants and the Daugava hydropower plants. The influence of district heating load, energy price and inflow forecasting on the Latvian power system is illustrated. The chapter contains investigation regarding the operating regimes of the Daugava cascade and the possibilities to maintain a capacity reserve. The costs of maintaining the reserve have been calculated.
Reference Soboļevskis, Dmitrijs. Forecasting of Processes Influencing the Operation of the Power System. PhD Thesis. Rīga: [RTU], 2020. 153 p.
Summary in English Summary in English
ID 30968