Search academic texts

Information × Registration Number 0825U003920, PhD dissertation Status Доктор філософії Date 19-11-2025 popup.evolution . Title Mathematical models and computer tools for determining forecasted hourly electricity demand volumes on the day-ahead market Author Anton Polukhin, popup.head Volodymyr Evdokimov popup.opponent Ievgen Zaitsev popup.opponent Vasyl M. Gorbachuk popup.review Sergii E. Saukh popup.review Viktor D. Samoylov Description Дисертація присвячена питанням прогнозування погодинного попиту на електроенергію на ринку «на добу наперед» та містить аналіз, розробку і оцінювання моделей короткострокового (на наступний день) і середньострокового (від місяця до року) прогнозування з урахуванням атипових (нестандартних) днів і обмеженої доступності даних. Актуальність дослідження зумовлена зростанням уваги до прогнозування попиту на електроенергію в Україні та світі, оскільки точне прогнозування попиту пов’язане із досягненням соціального добробуту й справедливості для учасників енергоринку. Об’єктом дослідження є автоматизація прогнозування погодинних обсягів попиту на електроенергію на ринку «на добу наперед» в умовах обмеженого доступу до ринкової інформації, а предметом дослідження є математичні моделі та комп’ютерні засоби визначення прогнозних погодинних обсягів попиту на електроенергію на ринку «на добу наперед». Метою роботи є розроблення інструментарію для автоматизації планування діяльності учасниками ринку електричної енергії шляхом створення відповідних математичних моделей і комп’ютерних засобів. Методологія дослідження охоплювала аналіз сучасних наукових підходів до прогнозування попиту на електроенергію. Виділено п’ять основних класів моделей прогнозування (статистичні, стохастичні, ігрові, оптимізаційні, гібридні) та узагальнено їхні переваги і обмеження. На основі співпраці з державним аукціонерним товариством «Оператор ринку» розроблено нові засоби прогнозування: багатоітераційний алгоритм короткострокового прогнозування погодинного попиту (враховує відмінності між аналогічними днями) та методику середньострокового (місячного) прогнозування із використанням статистичних трендів та аналітичних залежностей, які відзначаються простотою впровадження (реалізація можлива засобами на кшталт MS Excel) і підтвердженою високою ефективністю. Експериментальна перевірка запропонованих моделей на реальних даних засвідчила їхню високу точність прогнозування. Аналіз результатів підтвердив ефективність моделей та доцільність їх застосування для вирішення практичних задач: учасники ринку можуть використовувати прогнози для визначення оптимальної торговельної стратегії і планування діяльності, а державні органи та регулятор — для моніторингу ринку з метою запобігання маніпуляціям. Отримані результати підвищать якість планування роботи учасників ринку та забезпечать органи влади ефективним інструментом моніторингу сегменту «на добу наперед», а також сприятимуть подальшому розвиткові методів прогнозування попиту і створенню засад для довгострокового прогнозування електроспоживання в Україні. Registration Date 2025-10-15 popup.nrat_date 2025-10-15 Close