Jak przewidzieć przyszłość energetyki? Metody prognozowania zużycia energii

W obliczu rosnącego zapotrzebowania na energię oraz zachodzącej transformacji energetycznej prognozowanie jej zużycia staje się niezbędnym narzędziem w efektywnym zarządzaniu systemami energetycznymi. Precyzyjne prognozowanie pozwala na optymalizację produkcji, redukcję kosztów, a także lepszą integrację odnawialnych źródeł energii. Współczesne metody prognozowania zużycia energii opierają się zarówno na klasycznych modelach statystycznych, jak i nowoczesnych technikach sztucznej inteligencji, które umożliwiają analizę złożonych i dynamicznych zmian w sektorze energetycznym. Ich rozwój i skuteczność mają istotny wpływ na stabilność sieci elektroenergetycznych oraz bezpieczeństwo dostaw energii.

Co to jest prognozowanie zużycia energii?

Prognozowanie zużycia energii to proces polegający na przewidywaniu przyszłego zapotrzebowania na energię elektryczną lub inną formę energii w określonym czasie. Może to obejmować zarówno prognozy na poziomie krajowym, jak i lokalnym, a także dla różnych branż, w tym przemysłu, transportu czy zapotrzebowania zwykłych gospodarstw domowych. Prognozowanie zużycia energii jest kluczowym aspektem w sektorze energetycznym z kilku powodów, które bezpośrednio wpływają na efektywność, stabilność, a także zrównoważony rozwój systemów energetycznych. Do najważniejszych powodów prognozowania zużycia energii należą:

• zarządzanie zapotrzebowaniem i podaży energii,
• optymalizacja produkcji energii,
• zarządzanie siecią energetyczną,
• planowanie inwestycji i rozwój infrastruktury,
• redukcja kosztów i poprawa efektywności,
• reakcja na zmiany w polityce energetycznej i klimatycznej,
• dostosowanie do zmian klimatycznych.

Znaczenie prognozowania zużycia energii w sektorze energetycznym

Możliwość prognozowania zużycia energii w sektorze energetycznym ma ogromne znaczenie i obejmuje wiele kluczowych aspektów, takich jak:

• Planowanie produkcji i dystrybucji energii

Wcześniejsze przygotowanie prognoz pozwala operatorom sieci oraz producentom energii dostosować produkcję do przewidywanego zapotrzebowania, minimalizując tym samym ryzyko związane z niedoborem lub nadwyżkami energii.

• Optymalizacja inwestycji

Na podstawie dostępnych prognoz podejmowane są decyzje dotyczące budowy nowych źródeł energii, modernizacji istniejącej infrastruktury oraz inwestycji w sieci przesyłowe i dystrybucyjne.

• Bezpieczeństwo energetyczne

Dzięki dobrze przygotowanym prognozom możliwe jest zapewnienie stabilności systemu energetycznego. Dzięki temu możliwe jest szybsze reagowanie na zmieniające się warunki rynkowe oraz sytuacje awaryjne.

• Wsparcie transformacji energetycznej

Prognozowanie zużycia energii ma kluczowe znaczenie przy wykorzystaniu odnawialnych źródeł energii, które charakteryzują się zmienną produkcją, jak w przypadku energii słonecznej czy wiatrowej.

• Efektywność ekonomiczna

Lepsze dopasowanie podaży do popytu prowadzi do ograniczenia kosztów operacyjnych i zmniejszenia strat energii, co przekłada się na niższe ceny energii dla odbiorców.

• Ochrona środowiska

Dokładne prognozy umożliwiają na lepsze zarządzanie miksami energetycznymi, co sprzyja ograniczeniu emisji gazów cieplarnianych i wspiera realizację polityki klimatycznej.

• Rozwój nowych technologii i usług

Prognozy zużycia energii są niezbędne dla rozwoju inteligentnych sieci energetycznych oraz systemów magazynowania energii.

Jak PSE prognozuje zużycie energii – praktyczny przykład

Polskie Sieci Elektroenergetyczne (PSE), jako operator krajowego systemu elektroenergetycznego, codziennie opracowują prognozy zapotrzebowania na energię elektryczną. Prognozy te są kluczowe dla zapewnienia równowagi między produkcją a zużyciem energii w czasie rzeczywistym.

W trakcie opracowania prognoz PSE wykorzystuje różnorodne dane:​

• wyniki transakcji na rynku energii,
• prognozy pogody,
• dane historyczne.

Dzięki takiej analizie PSE określa tzw. energetyczne godziny szczytu, czyli okresy, w których przewiduje się najwyższe zapotrzebowanie na energię lub potencjalne nadwyżki produkcji. Dzięki czemu możliwe jest odpowiednie dostosowanie pracy elektrowni oraz systemów wytwarzających energię i zarządzanie przepływami energii w sieci, ze względu na zmienne zapotrzebowanie na energię elektryczną.​

• Zapraszamy na konferencję o modelowaniu w energetyce – szczegóły znajdziesz w materiale: VII Dzień Novej Energii – Zamodelujmy Energetyczną Przyszłość!

Znaczenie prognozowania w praktyce

Dokładne prognozy zapotrzebowania na energię pozwalają PSE na:​

• Unikanie niedoborów energii

Dzięki starannie przygotowanym prognozą możliwe jest przygotowanie planu zarządzania produkcji i importu energii.

• Zarządzanie nadwyżkami

W przypadku gdy produkcja z OZE przewyższa zapotrzebowanie, PSE może zlecić redukcję generacji energii, aby utrzymać stabilność systemu.

• Planowanie inwestycji i remontów

Prognozy pozwalają ocenić zapotrzebowanie na energię, a także przygotować plan związany z odłączeniem określonych jednostek wytwórczych na czas remontu lub dostosować sieć do nowych inwestycji związanych z produkcją energii.

• Krótkoterminowe prognozy

Analiza danych pogodowych, historycznego zużycia energii oraz innych czynników pozwala PSE prognozować zapotrzebowanie na energię w najbliższych godzinach i dniach, co umożliwia odpowiednie zaplanowanie pracy elektrowni oraz skuteczne zarządzanie rezerwami mocy.

• Długoterminowe prognozy

Przygotowując prognozy na kolejne lata, PSE opiera się na trendach gospodarczych, polityce energetycznej oraz planowanych inwestycjach. Umożliwia to strategiczne planowanie rozwoju infrastruktury energetycznej, w tym budowę nowych linii przesyłowych i źródeł wytwórczych, a także harmonogramowanie remontów przy wcześniejszym zgłaszaniu okresów prac w celu zapewnienia odpowiedniej rezerwy mocy.

• Praktyczne zastosowanie

W dniu 9 stycznia 2024 roku o godzinie 9:51 odnotowano rekordowe krajowe zapotrzebowanie na moc na poziomie 28 660 MW. Dzięki wcześniejszym prognozom i odpowiedniemu przygotowaniu systemu PSE zapewniło stabilną pracę sieci, mimo tak wysokiego obciążenia.

Podstawowe metody prognozowania zużycia energii

Prognozowanie zużycia energii to istotny element planowania w sektorze energetycznym. Pozwala to lepiej zarządzać produkcją i dostawą energii elektrycznej, a także uniknąć niedoborów lub nadmiaru energii. W zależności od tego, jak daleko w przyszłość chcemy przewidywać i jakie dane mamy do dyspozycji, stosuje się różne metody. Możemy podzielić je na trzy główne grupy: metody statystyczne, metody oparte na sztucznej inteligencji oraz modele ekonometryczne.

Metody statystyczne

Są powszechnie wykorzystywane w prognozowaniu krótkoterminowym i średnioterminowym, zwłaszcza w kontekście operacyjnym, gdzie istotna jest wysoka częstotliwość aktualizacji prognoz i dostępność danych historycznych.

• Metoda naiwna polega na założeniu, że przyszłe zużycie energii będzie takie samo jak ostatnio. To bardzo prosta metoda, choć cechuje ją niska dokładność, często jest stosowana jako punkt odniesienia do oceny skuteczności bardziej zaawansowanych metod.
• Wygładzanie wykładnicze – np. modele Holta (uwzględniający trend) i Wintersa (uwzględniający trend i sezonowość) to zaawansowane sposoby, które dobrze działają, gdy zużycie zmienia się z czasem, np. w ciągu roku (lato–zima) czy w przeciągu dnia. Są szczególnie używane w energetyce.
• ARIMA i SARIMA – to modele szeregów czasowych, które potrafią dobrze przewidywać zużycie energii godzinowe, dzienne czy tygodniowe, uwzględniając powtarzalne wzorce.
• Średnia ruchoma i modele autoregresyjne (AR, ARMA) to metody, które sprawdzają się przy analizie krótkoterminowych zmian zużycia i są pomocne tam, gdzie nie ma dużych wahań, w stabilnych warunkach.

Metody sztucznej inteligencji

Wraz z rozwojem technologii informacyjnych rośnie rola metod sztucznej inteligencji w prognozowaniu zapotrzebowania na energię. Ich zaletą jest zdolność do analizy nieliniowych zależności oraz integracji wielu zmiennych wejściowych, co pozwala na osiągnięcie wysokiej dokładności prognoz.

• Sztuczne sieci neuronowe potrafią uczyć się na podstawie dużej ilości danych, np. wcześniejszego zużycia, pogody, pory dnia czy dnia tygodnia. Dzięki temu mogą bardzo dokładnie przewidywać zapotrzebowanie.
• Logika rozmyta pomaga wtedy, gdy dane są niepewne lub zmienne – np. w przypadku energii odnawialnej, gdzie produkcja zależy od pogody.
• Systemy ekspertowe i SVM (maszyny wektorów nośnych) są stosowane w bardziej zaawansowanych systemach, np. w inteligentnych sieciach energetycznych. Potrafią dobrze analizować skomplikowane zależności.

Modele ekonometryczne

Modele ekonometryczne wykorzystywane są głównie do prognoz długoterminowych, gdzie ważne jest uwzględnienie szerszego kontekstu społeczno-gospodarczego. Opierają się one na analizie regresji i zależności między zużyciem energii a zmiennymi takimi jak:

• wzrost gospodarczy (PKB),
• liczbę ludności,
• ceny energii,
• poziom rozwoju miast,
• polityka energetyczna i środowiskowa.

Tego typu modele pomagają przewidywać przyszłe trendy zużycia energii w kontekście transformacji energetycznej, dekarbonizacji gospodarki oraz wdrażania polityk efektywności energetycznej.

Podsumowanie

Prognozowanie zużycia energii to istotny element nowoczesnego zarządzania systemami energetycznymi. Dzięki niemu możliwe jest skuteczne planowanie produkcji, przesyłu oraz magazynowania energii, zarówno w perspektywie godzinowej, jak i na przestrzeni wielu lat. Przedstawione metody znajdują zastosowanie w zależności od celu prognozy, dostępnych danych oraz czasu, na jaki chcemy przewidywać przyszłość. Modele statystyczne sprawdzają się w prognozach krótkoterminowych i są stosunkowo proste. Metody oparte na sztucznej inteligencji zapewniają wysoką dokładność, szczególnie przy dużej ilości danych i zmiennych wpływających na zużycie energii. Z kolei modele ekonometryczne pozwalają na analizę długoterminowych trendów związanych z rozwojem gospodarczym, demografią czy polityką klimatyczną. W dobie dynamicznych zmian w energetyce, szczególnie związanych z transformacją energetyczną, rozwojem OZE, elektromobilnością i procesem dekarbonizacji dokładne prognozowanie staje się coraz ważniejsze. Umożliwia ono stabilne, bezpieczne i ekonomicznie efektywną pracę systemu energetycznego, a także wspiera proces transformacji w kierunku bardziej zrównoważonego modelu energetycznego.

Źródła: pse.plm inwestycje.pse.pl, webwizard.com.pl

Materiał został przygotowany przez Koło Naukowe Nova Energia, AGH.
Tomasz Maciejowski