© ComNews
29.09.2021

Компания AnalyticsHub (входит в группу Merlion) и ООО "Группа Компаний Инфопро" разработали новый программный комплекс для высокоточного прогнозирования выработки и потребления электроэнергии. Модели основаны на базе обучаемых нейронных сетей (машинное обучения) и обеспечивают более точное прогнозирование, что позволяет снизить издержки и повысить эффективность работы на оптовом рынке электроэнергии и мощности (ОРЭМ).

Новые аналитические панели входят в состав ряда цифровых решений "Инфопро", в том числе "Инфопро: Цифровой двойник ВИЭ", "Инфопро: Цифровой энергосбыт", "Инфопро: Цифровой двойник энергокомплекса" и предназначены для цифровизации генерирующих компаний, энергосбытовых организаций, предприятий энергоемких отраслей.

Разработанное программное обеспечение обладает рядом функциональных возможностей: автоматизированный сбор и обработка данных для прогноза (в том числе, фактическое потребление/выработка, погодные данные для прогнозирования генерации ВИЭ и др.); изменение, проверка и обучение математических моделей; прогнозирование по нескольким группам точек поставок (ГТП) и разработка индивидуальных моделей под каждую ГТП; формирование отчетности для мониторинга качества предоставляемых прогнозов; формирование наборов (ансамблей) моделей прогнозирования – индивидуальная настройка параметров для каждой модели с возможностью выбора последовательности построения прогнозов.

Высокая точность краткосрочного (два часа вперед для балансирующего рынка) и среднесрочного (сутки вперед для РСВ) прогнозирования позволяет минимизировать отклонения фактической выработки/потребления от плановых показателей, увеличить стоимость продаж электроэнергии на ОРЭМ.

Эффективность цифрового решения с интеллектуальным прогнозированием выработки электроэнергии уже протестирована на объектах ВИЭ одной из крупнейших компаний на рынке возобновляемой энергетики России. В настоящее время "Инфопро" также реализует ряд проектов по внедрению цифровых решений с новым программным комплексом прогнозирования выработки и потребления электроэнергии.