24 лютого 2022, після нападу на Україну Російською Федерацією, війна почалася для всіх, кожен і кожна боронить країну тим, що працює, робить те, що вміє найкраще і матеріально допомагає Збройним Силам України. Роботи на економічному фронті також допомагають захищати Україну.
Забезпечення країни електроенергією необхідне для армії, бізнесу та кожного громадянина. Ті, хто, на жаль, стикнувся із відключеннями світла, ще більше розуміє наскільки це є важливим товаром не тільки для роботи, а підтримки морального стану та життєдіяльності. Дякуємо всім енергетикам від генерації та розподілу електричної енергії за чудову роботу, зі свого боку ми допомагаємо наступним:
Одне із рішень в a-Gnostics, яке також продовжує працювати під час війни — прогнозування споживання електроенергії в Україні. Потрібно робити погодинний прогноз для РДН (ринок на добу наперед). В загальному вигляді, задачу прогнозування споживання енергоресурсів ми почали вирішувати, що до запуску нового ринку електроенергії 1 липня 2019 року, і успішно впровадили для декількох промислових корпорацій. Використовуються методи машинного навчання та штучного інтелекту для більш точного прогнозування.
За роки роботи було встановлено, що найкращі математичні моделі для прогнозування споживання електроенергії — LSTM, XGBoost, Random Forest. Потрібно мати точні факти та прогнози погоди, історичні факти споживання електричної енергії, а також кожен день отримувати погодинні факти споживання за вчора, щоб робити прогноз на завтра.
В місяць більш точне прогнозування може заощадити компанії до 2 мільйонів гривень (розрахунок є усередненням. Точна цифра залежить від об’єму фактичного споживання підприємством та поточного розміру небалансу).
До війни споживання електроенергії в Україні за добу становило 480,5 млн кВт∙год. Середньодобова точність прогнозів була 97%. Відхилення в кожній годині не перевищувало 5-7%. Споживання під час воєнного стану суттєво змінилось, втратило свій звичний рівень, та ознаки, які впливають на споживання.
Перевага використання нейронних мереж та машинного навчання полягає в тому, що комп’ютерні алгоритми можуть знаходити різні фактори, які не є очевидними, або суттєво змінились, обрахунки проводяться значно швидше. Людина може шукати та розуміти такі зв’язки за значно довший час.
На початок березня 2022 року моделі, які використовуються в a-Gnostics для прогнозування споживання електроенергії в Україні, адаптувались до нового споживання, точність майже досягла довоєнного рівня.
Також, важливим фактом є те, що Україна під час війни приєдналась до ENTSO-E, європейської мережі операторів системи передачі електроенергії, що об’єднує операторів у 39 країнах європейського континенту. Дякуємо НЕК “Укренерго” та всім українським енергетикам за прекрасно виконану роботу.
Приєднання до об’єднаної мережі ще більше підсилює переваги точного прогнозування — пікові години споживання в Україні настають дещо раніше ніж в Західній Європі, електроенергію можна купувати дешевше, а коли в Україні попит падає, в Європі починається пік, і продати можна дорожче. Штучний інтелект адаптується до таких умов швидше, і буде допомагати енергетикам в їх щоденній роботі. Разом ми переможемо!