Введение
ГЛАВА 1. Крупное электросталеплавильное производство в условиях рынка электроэнергии11
1.1. Тенденции развития электрометаллургии стали в мире 11
1.2. Реструктуризация электроэнергетики и проблемы электрообеспечения потребителей. 19
1.3. Позиционирование потребителя на рынках электроэнергии и основы ценообразования 25
1.4. Цели и задачиисследования 32
ГЛАВА 2 . Математический-аппарат анализа и моделирования электрических показателей работы ДСП . 35
2.L Особенности графиков нагрузки,ДСП:как объекта-математического анализа 35
2.2. Математическое описание графиков нагрузки ДСП для задач опера-тивного планирования; ". 42
2.2.1. Описание графика нагрузки как временного ряда 42
2.2.2. Применение математического аппарата нейронных сетей 47
2.2.3. Разработка типовых суточных графиков наосновании предыстории... 50
2.3. Математическое обеспечение оперативного управления электропо треблением 53
2.3.1. Прогнозирование часового электропотребления по графикам-аналогам 55
2.3.2. Применение нейронных сетей с нечеткой логикой 56
2.4. Оценка эффективности планирования и оперативного управления электропотреблением 59
ГЛАВА 3. Математические модели оперативного прогно зирования электропотребления 65
3.1. Построение оперативного прогноза часового электропотребления на двое суток вперед 65
3.1.1. Авторегрессионные модели 65
3.1.2. Нейронные сети с прямой передачей сигнала 67
3.2. Прогнозирование на основе выбора характерных суток 71
3.3. Прогнозирование внутри часа 77
33Л. Метод подбора графика-аналога 77
3.3.2. Применение нейро-нечеткой системы 81
3.4. Информационно-методическое обеспечение задач оперативного плани рования и управленияэлектропотреблением g3
ГЛАВА 4. Разработка методики оперативного прогнози рования и управления электропотреблением 87
4.1. Реализация почасового прогноза электропотребления на двое суток вперед 87
4.1.1. Применение ARIMA-моделей 87
4.1.2. Нейронные сети с прямой передачей сигнала 89
4.1.3. Прогнозирование на основе разработки типовых.графиков 91
4.2. Реализация оперативного прогноза электропотребления внутри часа 96
4.2.1. Прогнозирование методом подбора графика-аналога 96
4.2.2. Прогнозирование на основе нейронных сетей с нечеткой логикой 99
4.3. Программнаяреализацияалгоритмов внутричасового прогноза и оперативного регулирования нагрузки ДСП 101
4.4. Методика технико-экономического обоснования необходимости и эффективности оперативного планирования и управления электропотреблением эспц :"! 106
Результаты и выводы 113
Библиографический список использованной литературы 115
Приложения . 129
