Полезные закономерности

Статистические и численные методы обработки данных всегда служат полезным инструментом, помогающим понять особенности и закономерности, свойственные любой технологической или социальной системе. Учет и статистическое наблюдение может создавать новое знание, которое может быть эффективным образом использовано в практических целях.

Вот интересный пример.

Объектом исследования является электросетевая компания в одном из муниципалитетов Среднего Урала. Предприятие принимает, распределяет и передает электроэнергию потребителям. Общее количество абонентов- потребителей около 15 тысяч: в т.ч. домашние хозяйства, управляющие компании, предприятия по производству услуг и перерабатывающие предприятия, социальные объекты, гос. учреждения и прочие.

Задачей исследования является анализ и устранение коммерческих потерь этой компании, которые были обусловлены, в основном, двумя причинами:

- технологическими потерями в сетях,
- слабой организацией учета.

Само решение такой задачи было не сложным. Но любопытной оказалась статистика по приему и потреблению электроэнергии. За шесть лет наблюдения ежегодный объем принятой и переданной потребителям электроэнергии вырос в 1,5 раза.

Росло число абонентов и их удельное потребление. Но график приема электроэнергии в сеть, распределенный по месяцам внутри календарного года, практически не менялся год от года и всегда имел вид, как на Рисунке 1.

Рис.1

Это хорошо согласуется (коррелируется) с графиком среднемесячных температур в этой местности и графиком длительности светового дня (см.Рис.2, Рис.3)

Рис.2 График среднемесячных температур

Рис.3 График длительности светового дня

Наблюдается симметрия. Потребление по периодам: I) январь, февраль, март, апрель и III) сентябрь, октябрь, ноябрь, декабрь – практически совпадает и составляет соответственно 38% и 37% годового потребления. В летнем периоде – май, июнь, июль, август, потребляется 25% электроэнергии (см.Рис.4).

Картина статистически устойчива. Отношение объема принятой электроэнергии в любом месяце к объему электроэнергии, принятой в предыдущем месяце, есть величина постоянная и подвержена лишь незначительным колебаниям в разные годы в пределах 3%.

Даже те годы, когда наблюдается аномальная температура (как, например, летом 2016 года), такое отклонение от среднестатистического не превысило 5%. Таким образом, соотношение приема в сеть электроэнергии в феврале к январю составляет 88,3%, марта к февралю приблизительно 1, апреля к марту – 82,2% и т.д.

Эти соотношения характерны именно для этой сетевой компании и, соответственно, именно для этой группы потребителей.

Как это может быть использовано?

Скорее всего, подобные уникальные соотношения можно наблюдать и в работе других сетевых организаций, где достаточно много потребителей и хорошо налажена учетная работа. Обобщив эти данные, например, за 10 лет, можно с высокой точностью определить эти соотношения.

Технические службы сетевых компаний могут использовать для точного прогноза приема в сеть, расчета нагрузок и распределения электроэнергии оптимальным образом по каналам распределения с точки зрения минимизации потерь.
Для точного целевого ориентирования по сбору учетных данных о потреблении. Прогноз о полезном отпуске электроэнергии становится расчетным плановым заданием, которое может быть скорректировано при получении уточняющих данных по среднемесячным температурам. Такая коррекция не будет превышать 2%-3% от расчетного значения величины приема.
Для учета и анализа потребления электроэнергии крупными потребителями или муниципальными образованиями, для разработки мероприятий, направленных на повышение эффективности распределения электроэнергии.