Prognoza consumului de energie electrică utilizând rețele neuronale artificiale

Abstract

Tematica tezei se încadrează în preocupările actuale din domeniul managementului consumului de energie electrică. Teza are ca obiectiv principal elaborarea unei metode eficiente de prognoză a consumului de energie (putere) electrică şi a curbelor de sarcină. S-au elaborat o serie de metode de prognoză utilizând reţelele neuronale artificiale. Deosebit de importantă este partea care se referă la prognosticarea calităţii prognozei pe baza analizei datelor disponibile, utilizând în acest scop tehnici bazate pe diferenţele finite. Metodologiile elaborate în cadrul tezei au la bază o abordare teoretică riguroasă, materializată prin realizarea şi implementarea unor instrumente soft de aplicabilitate generală, utile atât operatorilor de distribuţie şi de transport din România cât şi agenţilor economici cu preocupări în domeniul implementării surselor regenerabile distribuite de energie. Programele de calcul au fost realizate în mediul de programare Matlab. Ele utilizează cu eficienţă posibilităţile oferite de mediile de programare avansate şi de sistemele de calcul actuale. Aplicaţiile concrete se referă atât la ansamblul Enel Distribuţie Banat cât şi la principalele unităţi teritoriale reţea componente: Timişoara, Arad, Deva şi Reşiţa. Au fost efectuate o serie de studii de prognoză dedicate staţiilor de transformare de 110 kV / m.t. din cadrul UTR Timişoara. Dintre aceste staţii au fost selectate pentru prezentare în detaliu în cadrul tezei 5 staţii semnificative de 110 / 20 kV: Victoria, Cetate, Pădurea Verde, Sânnicolau Mare şi Lugoj.