Прогноз потребления электроэнергии (ПЭЭ)

ML-прогноз почасового потребления электроэнергии на 48 часов вперёд. Повышение точности заявок на РСВ и снижение издержек, связанных с отклонениями фактического потребления от планового. На базе российского ПО ITwin Prognoz, включённого в реестр Минцифры.

Приступить к сервису

Параметры сервиса

Описание

Прогноз потребления электроэнергии — сервис для построения почасового прогноза нагрузки на основе исторических данных, производственного календаря и внешних факторов с применением машинного обучения. Прогноз используется для планирования потребления и формирования заявок на РСВ. Повышение точности прогноза позволяет снижать отклонения фактического потребления от планового и связанные с ними издержки.

Эффекты

Повышение точности почасового прогноза и снижение отклонений фактического потребления от планового. Это позволяет сократить связанные с отклонениями издержки на ОРЭМ. Финансовый эффект зависит от профиля нагрузки, величины и направления отклонений и рыночных цен конкретного расчётного периода.

Для кого

Промышленные предприятия, участники ОРЭМ и энергосбытовые компании, которым необходимо прогнозировать почасовое потребление электроэнергии для планирования закупок и формирования заявок на РСВ.

Калькулятор

Калькулятор экономического эффекта от повышения точности прогноза

Оцените экономический эффект от сокращения объёма отклонений при повышении точности прогноза почасового потребления электроэнергии.

Параметры расчёта

Средняя мощность нагрузки, МВт

Относительный объём отклонений исходного прогноза, %

Относительный объём отклонений улучшенного прогноза, %

Ценовая зона

Расчётный экономический эффект за месяц

—

Повышение точности — п.п.

Потребление в месяц — МВт·ч

Сокращение отклонений — МВт·ч/мес.

Фактический эффект зависит от почасового профиля потребления, величины и направления отклонений и рыночных условий.

Нужен индивидуальный расчёт?

Оценим экономический эффект по почасовому профилю потребления и фактическим отклонениям прогноза.

Прогноз потребления электроэнергии: от экспертных оценок к машинному обучению

Было

Прогнозы потребления формировались преимущественно на основе накопленной статистики и экспертной оценки.
Отклонения фактического потребления от планового графика создавали дополнительные издержки при расчётах на рынке.

Стало

ML-модель строит почасовой прогноз на основе истории потребления и учитываемых факторов.
Более точный прогноз позволяет уменьшать объём отклонений факта от планового графика.

Откуда возникает экономический эффект

На ОРЭМ финансовый результат отклонений фактического потребления от планового графика формируется в расчётах балансирующего рынка и стоимостного небаланса. Итоговая величина зависит от объёма и направления почасовых отклонений, ценовых параметров РСВ и БР и конкретного расчётного периода. Поэтому калькулятор выше даёт расчётную оценку, а фактический экономический эффект определяется по почасовым данным конкретного предприятия.

Кейс

Крупное производственное предприятие

Повышение точности прогноза электропотребления

Для ML-модели использовалась детализированная история почасового потребления предприятия за трёхлетний период.

Средняя нагрузка

34,6 МВт

Потребление за месяц

26 501 МВт·ч

Исходный прогноз

11,4%

Прогноз ML-модели

Снижение относительного объёма отклонений

−6,4 п.п.

Потенциальный экономический эффект

568 388 ₽/мес.

Финансовый эффект рассчитан по фактическим и прогнозным данным рассматриваемого периода с учётом плановых заявок предприятия, почасовых цен РСВ и БР и стоимостного небаланса.

Как это работает

Данные

Используется детализированная история почасового потребления и доступные внешние факторы.

Модель

ML-модель обучается на данных объекта и строит почасовой прогноз на 48 часов вперёд.

Планирование

Прогноз может использоваться при формировании планового графика потребления и заявки на РСВ.

Контроль

Сопоставление прогноза и факта позволяет контролировать отклонения и оценивать эффект повышения точности.

Что вы получаете

✔ Почасовой прогноз потребления на 48 часов вперёд

✔ ML-модель, обученная на исторических данных объекта

✔ Основа для снижения издержек, связанных с отклонениями план/факт

✔ Учёт погодных факторов и производственного календаря

✔ Облачный вариант или развёртывание на инфраструктуре заказчика

✔ Российское ПО — ITwin Prognoz, реестр Минцифры №28624

✔ Поддержка и сопровождение специалистов

Частые вопросы

Какие данные нужны для запуска?

Нужна история почасового потребления. Достаточность и глубина данных оцениваются по конкретному объекту: качество и репрезентативность истории напрямую влияют на возможность обучения модели.

Как разворачивается сервис?

Доступны облачный вариант и развёртывание на инфраструктуре заказчика — выбор зависит от требований проекта и информационной безопасности.

Это российское ПО?

Да. ITwin Prognoz включён в Единый реестр российских программ для ЭВМ и баз данных, реестровая запись №28624 от 23.06.2025.

Кому подходит сервис?

Промышленным предприятиям, участникам ОРЭМ и энергосбытовым компаниям, для которых важна точность планирования почасового потребления электроэнергии.

Повысьте точность прогноза потребления

Оцените экономический эффект ПЭЭ по данным вашего предприятия.

Приступить к сервису Запросить индивидуальный расчёт