Розроблено моделі, алгоритми та методики для прогнозування зв'язного споживання природного варильного газу та електроенергії у побутовому секторі за умов недостанього відпуску тепла житловим масивам у період опалювального сезону, які забезпечують підвищення ефективності експлуатації енергопостачального комплексу мегаполісу. Запропоновано методики верифікації архівів споживання паливно-енергетичних ресурсів (ПЕР), які базуються на евристичних процедурах передпроцесорної обробки архівних даних, що дозволяє сформувати достовірні архіви, придатні для подальшої математичної обробки. Досліджено характерні особливості зв'язного споживання варильного газу, електричної та теплової енергії в побутовому секторі (ПС). Синтезовано три групи моделей для прогнозування зв'язного споживання ПЕР у ПС, які дозволяють здійснювати прогнози у широкому спектрі ситуацій, пов'язаних з організацією обліку споживання ПЕР. Виконано структурну та параметричну оптимізацію зазначених прогностичних моделей. Встановлено, що найбільшу точність прогнозування забезпечують моделі динамічного типу, синтезовані на базі штучних нейронних мереж. Вперше оцінено еластичність попиту на варильний газ у ПС залежно від якості теплозабезпечення житлових масивів. Обгрунтовано концепцію реформування системи управління енергопостачанням мегаполісу, що передбачає створення спеціалізованого координуючого органу для успішного вирішення задачі оптимального розподілу добових лімітів природного газу між комунальними та побутовими споживачами.

  Завантажити