Среди многих отраслей промышленности, затронутых пандемией COVID-19, были электроэнергетические предприятия. По данным Международной энергетической ассоциации, спрос на электроэнергию снизился в прошлом году почти во всех странах.
Закрытие офисных зданий, школ, заводов и других объектов затруднило коммунальным службам прогнозирование того, сколько электроэнергии будут потреблять потребители. Коммунальные службы основывают некоторые свои прогнозы на исторических данных, таких как погодные и атмосферные условия, праздники, экономические события и географическая информация. Но сравнительных данных о блокировках, имевших место по всему миру, не существовало.
По мере того как страны продолжают бороться со вспышками коронавируса, частичные и полные отключения все еще происходят. Многие сотрудники продолжают работать на дому. Нестабильная ситуация заставила коммунальные компании искать решения для повышения точности прогнозирования нагрузки.
“Из-за беспрецедентных изменений как спрос на электроэнергию величины и формы (из-за пандемии), операторы сталкиваются с довольно серьезной проблемой прогнозирования нагрузок расход с точностью полях близко к тому, что был до пандемии”, – говорит стандарта IEEE член Мустафа Farrokhabadi, вице-президент по технологиям в BluWave-ИИ в Оттава, ОНТ., Канада. BluWave-это облачная платформа с поддержкой искусственного интеллекта, которая оптимизирует работу интеллектуальных сетей, микросетей и работу парка электромобилей.
Ранее в этом году Фаррохабади возглавил технический комитет, который организовал конкурс данных, который он возглавлял, направленный на улучшение прогнозирования спроса на электроэнергию. Задача была организована IEEE DataPort, платформой, которая позволяет исследователям хранить, обмениваться, получать доступ и управлять своими наборами данных в одном надежном месте.
В ходе конкурса экспертам было предложено разработать новые стратегии “прогнозирования спроса на электроэнергию на сутки вперед” для повышения точности прогнозирования с учетом изменений нагрузки, вызванных пандемией.
“Возможность заранее прогнозировать потребление электроэнергии, начиная с часа вперед, на неделю вперед или даже дольше, имеет решающее значение для операторов электросетей”, – говорит Фаррохабади. Электрическое планирование включает в себя сочетание систем генерации, запасов, которые должны работать в системе, и других факторов, которые зависят от прогнозирования спроса.
Конкурс был частично спонсирован донорами Фонда реагирования на COVID-19 Фонда IEEE и рабочей группой по прогнозированию и анализу энергетики, которая является частью комитета по эксплуатации, планированию и экономике энергосистемы IEEE Power & Energy Society.
