Model of short-term forecast of electrical energy consumption of Ural United Power System by separating of a maximal similarity sample into the positive and negative levels

В статье рассмотрена модель прогнозирования объемов потребления электроэнергии на основе алгоритма прогнозирования с разделением выборки максимального подобия на положительные и отрицательные уровни с разными уравнениями аппроксимации для положительных и отрицательных значений. Модель протестирована на фактических посуточных данных Объединенной энергосистемы Оптового рынка электроэнергии и мощности России, а именно на данных ОЭС Урала с 2009 по 2015 гг. На основании предложенного алгоритма построен прогноз на первые 5 дней января 2016 г. При тестировании была достигнута ошибка прогноза 0,98%. Обоснован и описан пошаговый алгоритм построения прогнозирования модели временного ряда. Данный алгоритм более устойчив для стационарных рядов, поэтому предварительно временной ряд объема потребления электроэнергии был приведен к стационарному виду путем нахождения отклонений исходного временного ряда объема потребления электроэнергии. Разработанный научный инструментарий рекомендуется в операционной деятельности субъектов электроэнергетики при краткосрочном прогнозировании основных параметров энергетического рынка для снижения штрафных санкций за счет повышения точности прогнозов.