Изилдөө интеграцияланган энергетикалык системаларда электр, муздатуу жана жылытуу жүктөрүн 24, 48, 96 жана 192 саат алдыга болжолдоо маселесин карайт. PBST модели; физикалык тенденцияларды Bernstein-Bézier ийри сызыктары менен бөлүп алган Physically-Constrained Trend Decomposition (PCTD), ар бир үлгүнүн өзгөрмөлүүлүгүнө жараша жыштык компоненттерин тандаган Instance-Adaptive Spectrum Selector (IASS) жана спектралдык иштетүүдө жоголуп кетиши мүмкүн болгон жергиликтүү деталдарды калыбына келтирген Multi-Scale Temporal Refinement (MSTR) модулдарын бириктирет. Arizona State Universityнин Tempe кампусунун 2021–2023-жылдардагы көп энергиялуу жүктөрү жана National Centers for Environmental Information метеорологиялык маалыматтары менен жүргүзүлгөн эксперименттерде PBST каралган болжолдоо тапшырмаларынын көпчүлүгүндө салыштырылган 12 ыкмага караганда төмөн ката көрсөткөн. Бирок жыйынтыктар колдонулган маалымат түзүмү жана эксперименттик протокол менен чектелет; ошол эле көрсөткүчтөр башка энергетикалык инфраструктураларда түздөн-түз алынары изилдөөдө көрсөтүлгөн эмес.

Узак болжолдоо горизонту өзгөчө көңүл бурат. 192 сааттык болжолдоодо PBST үчүн электр жүгүнүн MAE мааниси 1346,56 kW, муздатуу жүгүнүн MAE мааниси 2294,30 kW жана жылытуу жүгүнүн MAE мааниси 141,49 kW деп берилген. Ушул эле болжолдоо горизонтунда салыштырма ката бөлүштүрүүлөрүнө негизделген изилдөө PBST үч жүк түрүнүн орточо көрсөткүчү боюнча экинчи мыкты ыкмага салыштырмалуу MAE жагынан болжол менен %11,7 салыштырмалуу артыкчылыкка жеткенин көрсөтөт.

Түркия жагынан алганда, изилдөө электр менен жылытуу/муздатуу суроо-талабы бирге башкарылган кампус, оорукана, ири имараттар тобу же өнөр жай энергетикалык системалары үчүн методологиялык жактан кызыктуу. Бирок Аризонадагы жүк жана метеорология байланыштарын Түркияга түз көчүрүүгө болбойт. Түркияда колдонулуучу PBST модели жергиликтүү климат, имарат жана объект өзгөчөлүктөрү, энергетикалык системанын физикалык түзүлүшү, иштөө программасы жана жергиликтүү керектөө маалыматтары боюнча кайра окутулуп, өз алдынча текшерилиши керек.

Изилдөөнүн негизги маселеси эмнеде?

Интеграцияланган Энергетикалык Системалар (Integrated Energy Systems, IES) электр, жылытуу жана муздатуу сыяктуу ар түрдүү энергия ташуучуларын бирге иштетет. Мындай системаларда так жүк болжолу пландаштыруу жана эксплуатациялык чечимдер үчүн негизги киргизүү болуп саналат. Бирок үч жүк түрүнүн динамикасы бирдей эмес. Электр жүгү кыска мөөнөттүү жана жогорку жыштыктагы өзгөрүүлөрдү көрсөтүшү мүмкүн, ал эми жылытуу жана муздатуу жүктөрү имараттардын жана энергетикалык инфраструктуранын жылуулук инерциясынан улам жайыраак өзгөргөн физикалык үлгүлөрдү камтышы мүмкүн.

Изилдөөчүлөр учурдагы ыкмаларда үч негизги көйгөйдү аныкташат. Биринчиден, классикалык трендди ажыратуу ыкмалары кескин термелүүлөрдүн таасиринен жылуулук инерциясы сыяктуу жай физикалык тенденцияларды бузушу мүмкүн. Экинчиден, туруктуу жыштык чыпкалары ар бир үлгүдөгү өзгөрүп турган өзгөрмөлүүлүк деңгээлине ыңгайлаша албайт. Үчүнчүдөн, глобалдык спектралдык иштетүү жергиликтүү чокуларды, кескин өтүүлөрдү жана кыска мөөнөттүү деталдарды ашыкча жылмалап салышы мүмкүн.

Маалыматтар кантип даярдалган?

Изилдөөдө Arizona State Universityнин Tempe кампусунун 2021–2023 мезгилиндеги сааттык көп энергиялуу жүк маалыматтары метеорологиялык маалыматтар менен бириктирилген. Болжолдоо максаттары электр жүгү, муздатуу жүгү жана жылытуу жүгү. Баштапкы маалымат топтомунда электр kW, муздатуу CHTON жана жылытуу HTmmBTU бирдиктери менен берилсе, изилдөөчүлөр ар башка энергия ташуучуларынын өлчөмдүк шайкештигин камсыз кылуу үчүн муздатуу жана жылытуу жүктөрүн эквиваленттүү электр кубатындагы kW га айландырышкан.

Четтөөчү маанилерди тазалоодо жергиликтүү үч стандарттык четтөө эрежеси жана квартилдер аралык диапазон (Interquartile Range, IQR) колдонулган. Жергиликтүү үч-сигма текшерүүсү төмөнкү шарт менен берилет:

\[ |x_t-\mu_w| > 3\sigma_w \]

Бул жерде \(\mu_w\) тиешелүү жергиликтүү терезенин орточо маанисин, ал эми \(\sigma_w\) стандарттык четтөөсүн көрсөтөт. Жетишпеген маанилер сызыктуу интерполяция менен толукталып, бардык белгилерге Z-score нормалдаштыруу колдонулган.

Моделдин киргизүү белгилерин тандоодо Pearson корреляция коэффициенти жана Grey Relational Analysis (GRA) бирге колдонулуп, акырында 11 маанилүү белги аныкталган. GRA үчүн колдонулган байланыш коэффициенти:

\[ \xi_i(k)= \frac{ \min_i\min_k|x_0(k)-x_i(k)|+ \rho\max_i\max_k|x_0(k)-x_i(k)| }{ |x_0(k)-x_i(k)|+ \rho\max_i\max_k|x_0(k)-x_i(k)| } \]

түрүндө жана ажыратуучулук коэффициенти \(\rho=0,5\) деп белгиленген.

Көп энергиялуу жүктөр кандай жүрүм-турум көрсөтөт?

Изилдөөнүн үч өлчөмдүү жүк графиктеринде электр, муздатуу жана жылытуу бир эле жылдык жана күндүк убакыт масштабында ар башка жүрүм-турум көрсөтөрү көрүнөт. Жайында электр керектөөсүнүн жогорку маанилери муздатуу суроо-талабынын өсүшү менен кошо байкалса, кышында жылытуу суроо-талабы башка күндүк үлгү түзөт. Изилдөөчүлөр муну бир нече энергия ташуучуларынын ортосундагы байланышты көрсөткөн түзүм катары чечмелешет.

Pearson жана аралык корреляция анализдери сызыктуу байланыштар гана эмес, метеорологиялык өзгөрмөлөр менен энергия жүктөрүнүн ортосунда сызыктуу эмес көз карандылыктар да бар экенин көрсөтөт. Изилдөөдөгү kernel density estimation (KDE) визуалдаштыруулары айрыкча температура менен электр жана муздатуу жүктөрүнүн ортосундагы тартиптүү биргелешкен бөлүштүрүү түзүмүн көрсөтөт.

PBST архитектурасы кантип иштейт?

PBSTнин негизги идеясы жүк сигналын бир кара куту убакыт катары катары иштетүүнүн ордуна алгач жайыраак өнүккөн жалпы физикалык тенденцияны жана тезирээк мезгилдик/термелүүчү компонентти ажыратуу, андан кийин бул эки түзүмдү ар башка куралдар менен моделдөө болуп саналат. Модель үч ырааттуу компоненттен турат: PCTD, IASS жана MSTR.

1. PCTD: Bézier ийри сызыктары менен физикалык тренд каркасы

Physically-Constrained Trend Decomposition (PCTD), айрыкча жылуулук инерциясына байланышкан жай жана жылмакай өзгөрүүлөрдү кескин жогорку жыштыктагы термелүүлөрдөн ажыратууну максат кылат. Изилдөөчүлөр трендди \(n\)-даражадагы Bernstein-Bézier ийри сызыгы менен аныкташат:

\[ \mathcal{T}(t)=\sum_{i=0}^{n}\mathbf{P}_i B_{i,n}(t), \qquad t\in[0,1] \]

Bernstein базистик функциялары:

\[ B_{i,n}(t)= \binom{n}{i}t^i(1-t)^{n-i} \]

түрүндө. \(\mathbf{P}_i\) Bézier башкаруу чекиттерин билдирет. Изилдөөдө \(n\) даражасы адатта 2 же 3 болуп тандалары айтылат. Төмөн даражадагы түзүм моделдин жогорку жыштыктагы кокустук термелүүлөрдү тренд катары ээрчишин чектеген структуралык чектөө болуп кызмат кылат.

Башкаруу чекиттери түздөн-түз болжолдонбойт

Изилдөөчүлөр Bézier башкаруу чекиттерин түздөн-түз чыгаруунун ордуна өткөн жүк ырааттуулугунан белгилүү убакыт позицияларындагы “анкор” маанилерин болжолдошот:

\[ \widehat{\mathbf{V}}_{\mathrm{anc}} = MLP_{\mathrm{anchor}}(\mathbf{X}) \]

Анкор маанилери менен Bernstein матрицасынын ортосундагы туруктуу геометриялык байланыш колдонулуп, башкаруу чекиттери псевдотескери (pseudo-inverse) аркылуу эсептелет:

\[ \mathbf{P} = \widehat{\mathbf{V}}_{\mathrm{anc}} \left(\mathbf{M}_{\mathrm{anc}}^{\dagger}\right)^T \]

Маанилүү методологиялык жагы — чыгаруу учурунда анкорлор өткөн маалыматтардан гана түзүлөт. Келечектеги чыныгы максат маанилери бул эсепке берилбейт, ошентип келечектеги энбелгилердин киргизүүгө агып киришине жол берилбейт.

Өткөн тренд жана келечекке узартылган Bézier тенденциясы:

\[ \mathcal{T}_{hist}=\mathbf{P}\mathbf{B}_{hist}^{T}, \qquad \mathcal{T}^{pred}_{bezier}=\mathbf{P}\mathbf{B}_{pred}^{T} \]

деп эсептелет. Акыркы тренд болжолунда Bézier каркасына кичине тренд түзөтүү мүчөсү кошулат:

\[ \widehat{\mathcal{T}} = \mathcal{T}^{pred}_{bezier} + \mathcal{R}_{trend}(\mathbf{X}_{trend}), \qquad \mathbf{S}_{hist} = \mathbf{X}_{raw}-\mathcal{T}_{hist} \]

2. IASS: Ар бир үлгүгө жараша өзгөргөн жыштык тандоосу

Instance-Adaptive Spectrum Selector (IASS), бардык убакыт катарларына бирдей жыштык чыпкасын колдонгондун ордуна учурдагы үлгүнүн өзгөрмөлүүлүгүн эске алат. Киргизүү ырааттуулугунун стандарттык четтөөсүнөн түзүлгөн контексттик вектор MLPге берилип, динамикалык жыштык дарбазасы түзүлөт:

\[ \mathbf{M}_{dyn} = \sigma\left( MLP_{context}(Std(\mathbf{X})) \right) \]

Динамикалык дарбаза үйрөнүлүүчү негизги жыштык маскасы менен элемент боюнча бириктирилет:

\[ \mathbf{M}_{final} = \mathbf{M}_{dyn} \odot \sigma(\mathbf{M}_{base}) \]

Чыныгы тез Fourier өзгөртүүсү (rFFT) аркылуу алынган комплекстүү маанидеги спектрде:

\[ \widehat{\mathbf{X}}_{freq} = \mathbf{X}_{freq} \odot \mathbf{M}_{final} \]

операциясы колдонулат. Ошентип, изилдөөчүлөрдүн дизайны боюнча модель ар түрдүү жүк үлгүлөрүндө бир туруктуу “top-k” жыштык эрежесине байланып калбастан тиешелүү спектралдык компоненттердин салмагын жөндөй алат.

3. MSTR: Спектралдык жылмалоодон кийин деталдарды калыбына келтирүү

Спектралдык чыпкалоо глобалдык мезгилдүү түзүмдү көрсөтүүдө ийгиликтүү болгону менен, кескин жергиликтүү өзгөрүүлөрдү жылмалап салышы мүмкүн. Multi-Scale Temporal Refinement (MSTR) бул көйгөйдү орой спектралдык болжол менен жергиликтүү убакыт домениндеги түзөтүүнү бириктирүү аркылуу чечүүгө аракет кылат.

Алгач чыпкаланган спектр комплекстүү маанидеги сызыктуу катмар менен максаттуу болжол узундугуна өткөрүлөт:

\[ \mathbf{X}_{up} = Linear_{\mathbb{C}} \left( \widehat{\mathbf{X}}_{freq}^{T} \right)^{T} \]

Андан соң тескери чыныгы Fourier өзгөртүүсү менен орой убакыт сигналы түзүлөт:

\[ \mathbf{S}_{coarse} = \mathcal{F}^{-1} (\mathbf{X}_{up},n=L+T) \]

Жергиликтүү деталдарды калыбына келтирүү үчүн \(k=3\) жана \(k=5\) өзөк өлчөмдөрү бар параллелдүү depthwise convolution операциялары колдонулат:

\[ \mathbf{X}_{mid} = GELU \left( Conv1d_{1\times1}(\mathbf{S}_{coarse}) \right) \]

\[ \Delta\mathbf{S} = DWConv_{k=3}(\mathbf{X}_{mid}) + DWConv_{k=5}(\mathbf{X}_{mid}) \]

Акыркы мезгилдик/термелүүчү компонент:

\[ \widehat{\mathbf{S}} = LayerNorm \left( \mathbf{S}_{coarse} + Project(\Delta\mathbf{S}) \right) \]

түрүндө алынат. Жалпы болжол физикалык тренд менен такталган термелүүчү компоненттин суммасы болуп саналат:

\[ \widehat{\mathcal{Y}} = \widehat{\mathcal{T}} + \widehat{\mathbf{S}} \]

192 сааттык болжолдор эмнени көрсөтөт?

Изилдөөнүн 192 сааттык салыштырма болжол графиктери PBST электр, муздатуу жана жылытуу катарларынын жалпы тенденциясын ээрчип, кыска убакыт масштабындагы өзгөрүүлөрдүн маанилүү бөлүгүн да сактай турганын көрсөтөт. Изилдөөчүлөр айрым салыштыруу ыкмаларында байкалган фаза жылышы же амплитуда каталары PBSTде азыраак болгонун билдиришет.

PBSTнин экинчи эң төмөн орточо MAEге ээ атаандашка салыштырмалуу артыкчылыгы изилдөөдө төмөнкүдөй аныкталган:

\[ Lead= \frac{ MAE^{competitor}_{mean} - MAE^{PBST}_{mean} }{ MAE^{competitor}_{mean} } \times100\% \]

Бул өлчөм боюнча артыкчылык болжол горизонту узарган сайын 24 саатта %4,8, 48 саатта %5,2, 96 саатта %8,1 жана 192 саатта %11,7 деп билдирилген.

Изилдөө колдогон жыйынтыктар

• PBST колдонулган ASU–NCEI маалымат түзүмүндө электр, муздатуу жана жылытуу жүктөрүн көп кадамдуу болжолдоодо салыштырылган ыкмаларга караганда күчтүү ката көрсөткүчтөрүн берген.
• PCTDни алып салуу жалпы ката маанилерин көбөйткөн жана Bézier негизиндеги тренд компонентинин өлчөнө турган салымы абляция аркылуу көрсөтүлгөн.
• IASSни алып салуу өзгөчө узак болжол горизонтторунда жогору ката менен байланышкан.
• MSTRни алып салуу 192 сааттык жалпы ката өлчөмдөрүндө толук моделге салыштырмалуу олуттуу натыйжалуулук жоготуусун жараткан.
• Беш башка баштапкы/кайталоо шартынан алынган туруктуулук жыйынтыктарында билдирилген вариация коэффициенттери бардык болжол горизонтторунда %1ден төмөн калган.

Изилдөө колдобогон же текшербеген жыйынтыктар

• PBST бардык интеграцияланган энергетикалык системаларда бирдей ката көрсөткүчтөрүн берет деп көрсөтүлгөн эмес.
• Аризона маалыматтарындагы натыйжалуулук Түркиядагы энергетикалык системалар үчүн түз кепилдик бербейт.
• Изилдөө PBST реалдуу убакыттагы коммерциялык энергия башкаруу системасында талаа эксплуатациялык чыгымын белгилүү бир үлүшкө азайтат деп көрсөтпөйт.
• Энергия баасы, тариф же оптималдаштыруу пайдасы түздөн-түз болжолдонгон эмес.
• Изилдөөдө каралган үч энергия ташуучусунан тышкаркы кеңири көп энергиялуу конфигурацияларда ошол эле жыйынтыктар текшерилген эмес.
• Билдирилген ACCR мааниси классификация тактыгы эмес; изилдөөдө \(1-MAPE/100\) түрүндө аныкталган болжол тактыгынын көрсөткүчү.

Изилдөөнүн Ыкмасы жана Жыйынтыктары

Эксперименттик протокол

Маалыматтын убакыт тартиби менен бөлүнүшү жана болжолдоо мезгилинен кийинки маалыматтардын окутуу киргизүүсүндө колдонулбашы изилдөөнүн келечекке багытталган болжол протоколундагы негизги маалымат агып кетүүсүнө каршы чаралардын бири.

Кайсы ыкмалар менен салыштырылган?

PBST жалпысынан 12 өкүлчүлүктүү убакыт катары болжол модели менен салыштырылган: DLinear, FiLM, FITS, FreTS, Informer, iTransformer, Koopa, MICN, Nonstationary Transformer, PatchTST, TimeMixer жана TimesNet. Салыштыруу Transformer негизиндеги моделдерди, жыштык/декомпозиция ыкмаларын жана сызыктуу/конволюциялык ыкмаларды бирге камтыйт.

PBSTнин энергия түрлөрү боюнча жыйынтыктары

MAE бардык энергия түрлөрүндө болжол горизонту чоңойгон сайын өсөт; ошого карабастан PBST изилдөө ичиндеги салыштырууда узак горизонттордо да күчтүү салыштырмалуу ордун сактайт.

192 сааттык кеңири PBST жыйынтыктары

Изилдөөдөгү ACCR, классификация тактыгы маанисинде колдонулбайт. Изилдөөчүлөр бул метриканы \(ACCR=1-MAPE/100\) деп аныкташат. Ошондуктан, мисалы, 0,924 маанисин “үлгүлөрдүн %92,4ү туура классификацияланды” деп чечмелөөгө болбойт.

Абляция анализи эмнени көрсөтөт?

Изилдөөчүлөр үч негизги PBST компонентин өз-өзүнчө алып салып, PCTD, IASS жана MSTR салымын текшеришкен. Абляция таблицасындагы өлчөмдөр үч максат тең тегизделип бирге эсептелгендиктен, бул маанилер жогорудагы энергия түрү боюнча MAE маанилери менен түз эле бирдей эсеп эмес.

192 сааттык горизонтто толук моделдин MAE мааниси 1260,78 болсо, PCTD алынып салынганда 1345,51, IASS алынып салынганда 1327,59 жана MSTR алынып салынганда 1394,69 болгон. Бул эксперимент үч компонент тең акыркы натыйжалуулукка салым кошорун жана өзгөчө узак болжол горизонтунда жергиликтүү убакыттык түзөтүү маанилүү экенин көрсөтөт.

Туруктуулук тести

Изилдөөдө билдирилген вариация коэффициенттеринин төрт болжол горизонту тең %1ден төмөн болушу изилдөөчүлөр колдонгон кайталоо шарттарында баштапкы параметрлерге карата төмөн өзгөрмөлүүлүк бар экенин көрсөтөт. Бул жыйынтык башка маалымат борборлорунда же реалдуу убакыттагы өндүрүш чөйрөлөрүндө талаа туруктуулугу далилденди дегенди билдирбейт.

Илимий күчтүү жактар жана чектөөлөр

Изилдөөнүн күчтүү жагы моделдин натыйжалуулугун бир гана ката таблицасы менен бербегенинде. PBST бир нече болжол горизонттору, үч түрдүү энергия жүгү, 12 салыштыруу модели, компоненттик абляция жана кайталоого негизделген туруктуулук анализи менен бааланган. Мындан тышкары PCTD, IASS жана MSTR модулдарынын ар бири түздөн-түз белгилүү бир болжол маселеси менен байланышкан.

Эң негизги чектөө — эксперименттик камтуу бир гана негизги көп энергиялуу маалымат түзүмүнө таянат. Моделдин көбүрөөк энергия ташуучуларында, башка климаттык аймактарда, башка имарат жана объект түрлөрүндө же реалдуу убакыттагы чакан түзмөктөрдө көрсөткүчтөрү учурдагы эксперименттер менен текшерилген эмес. Изилдөөчүлөр келечектеги иш катары көбүрөөк энергия түрлөрүнүн байланыштарын изилдөөнү жана моделди реалдуу убакыт энергетикалык пландаштырууга ылайык чакан түзмөктөрдө сынап көрүүнү да белгилешет.

Булак жана Ыкма Жөнүндө Эскертүү

Толук түпнуска изилдөө аталышы: PBST: Physics-Bézier Spectral-Temporal Network for Multi-Energy Load Forecasting in Integrated Energy Systems

Авторлор: Ruiting Shen, Ziyi Wang, Yaping Li, Kedong Zhu жана Shi Liang.

Авторлордун тартиби: Булактагы изилдөөнүн тартиби өзгөртүүсүз сакталган.

Тең биринчи автор: Булакта тең биринчи автордук тууралуу билдирүү жок.

Жооптуу автор: Shi Liang; булакта байланыш дареги liangshi@nuist.edu.cn деп көрсөтүлгөн.

Мекемелер: Ruiting Shen, Ziyi Wang жана Shi Liang — Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing, China. Yaping Li жана Kedong Zhu — China Electric Power Research Institute, Company Limited, Beijing, China.

DOI: 10.2139/ssrn.6932552

Платформа: SSRN.

Расмий жазуу:SSRN abstract 6932552

Жарыялоо баскычы: Булакта “Preprint submitted to Elsevier” деген билдирүү бар; так акыркы Elsevier журналы же жарыяланган журнал версиясы булакта көрсөтүлгөн эмес.

Рецензия абалы: Бул иш рецензиядан өтпөгөн preprint; жыйынтыктар ушул жарыялоо баскычы эске алынып бааланышы керек.

Так жарыяланган күн: Булак версиясында ишенимдүү көрсөтүлбөгөндүктөн так күн берилген эмес.

Лицензия: Булакта ачык кайра колдонуу лицензиясы көрсөтүлгөн эмес.

Каржылоо: Изилдөө “Research on Traceability and Correction Technology of Source-Load Forecasting Error in Provincial Power Grid” алкагында Grant No. 52100126003Q-065-ZN менен колдоого алынганын билдирет.

Маалымат булагы: Arizona State University Tempe кампусунун көп энергиялуу жүк маалыматтары жана National Centers for Environmental Information метеорологиялык маалыматтары колдонулган. Изилдөөдө 2021–2023 мезгили жана сааттык үлгү алуу көрсөтүлгөн.

Кызыкчылыктардын кагылышы: Булак текстинде өзүнчө кызыкчылыктардын кагылышы тууралуу билдирүү аныкталган эмес.

CRediT/автор салымдары: Булакта өзүнчө CRediT authorship contribution statement жок.

Генеративдик жасалма интеллект тууралуу билдирүү: Авторлор Gemini макаланын тилин жакшыртуу жана грамматиканы оңдоо үчүн гана колдонулганын; сүрөттөр кол менен же авторлордун өз коддору менен даярдалганын, ал эми изилдөө ыкмасы, аналитикалык алкак, илимий чечмелөө жана оригиналдуу салымдар авторлор тарабынан иштелип чыкканын билдиришет.

Илимий мазмундун чеги: Бул Verianla түшүндүрмөсү жүктөлгөн изилдөөнүн маалыматтарына, ыкмасына, теңдемелерине, таблицаларына, сүрөттөрүнө, эксперименттерине жана жыйынтыктарына негизделген. Библиографиялык идентификацияны текшерүүдөн тышкары тышкы булактардан жаңы илимий жыйынтык кошулган эмес. Билдирилген көрсөткүчтөр ASU–NCEI маалымат түзүмүндөгү эксперименттерге тиешелүү жана башка интеграцияланган энергетикалык системалардагы өз алдынча талаа текшерүүсүн алмаштырбайт.