Method for identification of structural parameters of electric power consumption of industrial enterprises based on phase space reconstruction

Abstract

The main objectives of the study are to develop a new adaptive geometric method for realtime monitoring of industrial electricity consumption schedules to ensure timely detection of structural imbalances and minimization of financial risks for energy-intensive enterprises in competitive electricity markets. To achieve these objectives, the following tasks were accomplished: transition from conventional one-dimensional statistical analysis to multidimensional topology using the method of phase space reconstruction of discrete load time series with consideration of commercial metering intervals; development of an algorithm for spatial limitation of reference phase trajectories through the construction of bounding rectangles; calculation of geometric parameters of the formed daily quasi-cycles, in particular centroid coordinates and semi-perimeters, for accurate identification of the current state of the system; typologization of characteristic behavioral patterns of electricity consumption based on a system of algebraic inequalities. The most significant result is the mathematical confirmation of the regularity of the drift of the centers of mass of daily quasi-cycles within a narrow neighborhood of the first quadrant of the phase plane, which proves the high inertia of the process and its tendency toward autocorrelation. The significance of the obtained results lies in providing dispatch personnel of industrial enterprises with a transparent and fast tool for real-time monitoring of energy consumption without requiring substantial computational resources. This ensures the possibility of immediate managerial decision-making regarding the operational purchase or sale of corresponding volumes of electricity in the intraday market, thereby effectively avoiding financial penalties and optimizing overall production costs under conditions of unstable equipment operation schedules.

Principalele obiective ale studiului sunt dezvoltarea unei noi metode geometrice adaptive pentru monitorizarea în timp real a programelor de consum de energie electrică industrială, pentru a asigura detectarea la timp a dezechilibrelor structurale și minimizarea riscurilor financiare pentru întreprinderile mari consumatoare de energie pe piețele competitive de energie electrică. Pentru a atinge aceste obiective, au fost îndeplinite următoarele sarcini: trecerea de la analiza statistică unidimensională convențională la topologia multidimensională utilizând metoda reconstrucției spațiului de fază a seriilor temporale discrete de sarcină, luând în considerare intervalele de contorizare comercială; dezvoltarea unui algoritm pentru limitarea spațială a traiectoriilor de fază de referință prin construirea de dreptunghiuri de delimitare; calcularea parametrilor geometrici ai cvasiciclurilor zilnice formate, în special coordonatele centroidice și semiperimetrele, pentru identificarea precisă a stării actuale a sistemului; tipologizarea modelelor comportamentale caracteristice consumului de energie electrică pe baza unui sistem de inegalități algebrice. Cel mai semnificativ rezultat este confirmarea matematică a regularității derivei centrelor de masă ale cvasiciclurilor zilnice într-o vecinătate îngustă a primului cadran al planului de fază, ceea ce dovedește inerția ridicată a procesului și tendința sa spre autocorelație. Importanța rezultatelor obținute constă în furnizarea personalului dispecerat al întreprinderilorindustriale a unui instrument transparent și rapid pentru monitorizarea în timp real a consumului de energie, fără a necesita resurse de calcul substanțiale. Acest lucru asigură posibilitatea luării imediate a deciziilor manageriale privind achiziționareasau vânzarea operațională a volumelor corespunzătoare de energie electrică pe piața intraday, evitând astfel eficient penalitățile financiare și optimizând costurile generale de producție în condiții de programe instabile de funcționare a echipamentelor.

Основные цели исследования состоят в разработке нового адаптивного геометрического метода оперативного мониторинга графиков промышленного электропотребления для своевременного выявления структурных небалансов и минимизации финансовых рисков энергоемких предприятий на конкурентных рынках электрической энергии. Для достижения поставленных целей были решены следующие задачи: осуществлен переход от обычного одномерного статистического анализа к многомерной топологии методом реконструкции фазового пространства дискретных временных рядов нагрузки с учетом интервалов коммерческого учета; разработан алгоритм пространственного ограничения эталонных фазовых траекторий посредством построения габаритных прямоугольников; вычислены геометрические параметры сформированных суточных квазициклов, в частности, координаты центроидов и полупериметры для точной идентификации текущего состояния системы; выполнена типологизация характерных поведенческих паттернов потребления электроэнергии на основе системы алгебраических неравенств. Наиболее важными результатами является математическое подтверждение закономерности дрейфа центров тяжести суточных квазициклов в узкой окрестности биссектрисы первого квадранта фазовой плоскости, что доказывает высокую инерционность процесса и склонность к автокорреляции. Предложена классификация геометрических аномалий нагрузки, которая включает локальный пробой границы, структурное смещение, волатильное расширение, базовую стабилизацию и глобальный макроразворот. Установлено, что любое пространственное отклонение от эталонного прямоугольника служит надежным сигналом появления коммерческого небаланса, а использование статической геометрической маски радикально снижает вычислительную сложность алгоритма по сравнению с искусственными нейронными сетями. Значение полученных результатов заключается в предоставлении диспетчерскому персоналу промышленных предприятий прозрачного и быстрого инструмента для контроля энергопотребления в реальном времени без привлечения значительных вычислительных мощностей. Это обеспечивает возможность мгновенного принятия управленческих решений по оперативной покупке или продаже соответствующих объемов электроэнергии на внутрисуточном рынке, что позволяет эффективно избегать финансовых санкций и оптимизировать общие производственные затраты в условиях нестабильного графика работы оборудования.