РЕКУРЕНТНИЙ АНАЛІЗ ЕНЕРГОСПОЖИВАННЯ МЕТАЛУРГІЙНОГО ПІДПРИЄМСТВА - Bakurova, Anna; Divocha, Iryna; Kiyko, Sergiy; Yuskiv, Olesia (СУЧАСНИЙ СТАН НАУКОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ ТА ТЕХНОЛОГІЙ В ПРОМИСЛОВОСТІ, 2023)
Предметом дослідження є моделі та методи для короткострокового прогнозування енергоспоживання в енергосистемах на основі рекурентного аналізу часових рядів. Мета роботи – рекурентний аналіз часових рядів енергоспоживання металургійного підприємства та розроблення програми в середовищі Matlab для автоматизації обчислень і експериментальне випробування доступної інформації ПрАТ "Електрометалургійний завод "Дніпроспецсталь" ім. А. М. Кузьміна". Виконані такі завдання: розглянуто метод побудови рекурентних діаграм та їхній кількісний аналіз; побудовано модель часового ряду та фазової траєкторії часового ряду для візуалізації зміни енергоспоживання протягом доби; розроблено програмне забезпечення для побудови рекурентних діаграм у пакеті Matlab. Використано метод аналізу часових рядів на основі рекурентного аналізу для дослідження характеристик стану системи на прикладі металургійного підприємства. Здобуті результати: розроблено програмне забезпечення в середовищі Matlab для короткострокового прогнозування енергоспоживання в енергосистемах; розраховано кількісні показники, що можна застосовувати для характеристики стану системи й аналізу енергоспоживання в міжсезоння. Висновки: у процесі дослідження розроблено програмне забезпечення для побудови та кількісного аналізу рекурентних діаграм у пакеті Matlab, за допомогою якого виявлено закономірності та отримано інформацію про властивості досліджуваної системи. З огляду на аналіз середніх значень кількісних мір у міжсезоння за 2018–2021 рр. можна бачити, що літній період визначається більшою передбачуваністю, а також значно вищим показником затримки, який характеризує середній час, коли система може залишитися в більш-менш незмінному стані. Реальними результатами підтверджено користь застосування методу рекурентного аналізу для оцінювання споживання електроенергії, а також ефективнішого моделювання цього процесу, що може сприяти більш точному прогнозуванню його майбутньої динаміки.