hrvatski

Prognoziranje potrošnje prirodnog plina u funkciji optimizacije plinskog sustava

Prognoziranje potrošnje plina u Republici Hrvatskoj do nedavno je bilo potrebno samo kod sklapanja godišnjih ugovora s dobavljačem. Prognoze potrebne za sklapanje ugovora pripremali su samo pojedini distributeri, koji su imali i ulogu opskrbljivača krajnjih kupaca, a uglavnom su se svodile na praćenje povijesne potrošnje i uporabu neke od jednostavnih metoda prognoziranja. Promjena načina organizacije tržišta prirodnog plina i segmentiranje plinskog lanca na djelatnosti vezane uz pridobivanje i trgovinu plinom i djelatnosti vezane uz upravljanje plinskim sustavima potencirali su, između ostalog, potrebu značajnijeg analiziranja buduće potrošnje plina. Prognoze potrošnje, a posebice kratkoročne prognoze potrošnje za koje u Republici Hrvatskoj ne postoje značajnija iskustva, postale su iznimno važne za poslovanje brojnih opskrbljivača plinom s financijskog stajališta i operatora sustava sa stajališta pouzdanosti sustava. U radu su analizirane raspoložive metode za kratkoročno prognoziranje potrošnje prirodnog plina, određena je moguća razina točnosti kratkoročnih prognoza potrošnje plina i realne tolerancije odstupanja na razini pojedinih članova bilančne skupine i bilančne skupine kao cjeline. Analizom stvarnih podataka utvrđena je svrsishodnost organizacije bilančnih skupina koje formiraju opskrbljivači i trgovci plinom radi jednostavnijeg i povoljnijeg uravnoteženja plinskog sustava. Pokusima sa stvarnim podacima određene su varijable o kojima ovisi potrošnja plina i razina njihovog utjecaja. Predložene su karakteristične regije potrošnje plina u Republici Hrvatskoj. Provjerena je upotrebljivost razvijenog modela na drugim područjima bez dodatnog učenja neuronske mreže. Kombinirana su dva metodološka pristupa, u prvom je za određivanje signifikantnosti pojedinih ulaznih varijabli korištena stupanjska regresija s postupnim smanjivanjem. Rezultati stupanjske regresije su dalje korišteni kod razvoja modela zasnovanog na umjetnim neuronskim mrežama, a koji je korišten za utvrđivanje moguće razine točnosti kratkoročnih prognoza, potvrdu signifikantnih ulaznih varijabli i provjeru upotrebljivosti razvijenog modela na drugim područjima. viii Model je razvijen sa satnim podacima koji obuhvaćaju razdoblje od četiri plinske godine, prikupljenim za područje Slavonskog Broda, a testiran je na području Varaždina koji se nalazi u istoj karakterističnoj regiji potrošnje i Rijeke koja se nalazi u različitoj regiji potrošnje.

kratkoročno prognoziranje potrošnje prirodnog plina ; optimizacija plinskog sustava ; umjetne neuronske mreže ; stupanjska regresija ; karakteristične regije potrošnje plina

nije evidentirano