Исходные данные
Исходными данными для анализа стал архив факта и прогноза СО, извлеченный из недр сайта БР. Архив вы сможете найти в предыдущей записи Самый неточный прогноз потребления Системного оператора. Данные по ТГ нами регулярно извлекаются с сайта АТС.
Мы анализировали период с 01/07/2010 по 25/11/2012.
Оценка ошибки прогнозирования
Ошибку прогнозирования для прогноза СО и прогноза потребителей (торговый график, далее ТГ), также прогноза Математического бюро мы оценивали как обычно при помощи MAE (средняя абсолютная ошибка) и MAPE (средняя абсолютная ошибка в процентах).
Для каждого часа мы находим абсолютное отклонение следующим образом:
AE(i) = abs(Fact(i) – ForecastSO(i)); % AE = absolute error (абсолютная ошибка) APE(i) = abs(Fact(i) – ForecastSO(i))/Fact(i); % APE = absolute percentage error (абсолютная ошибка в процентах)
А затем вычисляем среднее значение ошибки и получаем нужным нам показатели:
MAE = mean(AE); % mean = СРЗНАЧ в MS Excel MAPE = mean(APE);
Всегда ли СО точнее потребителей?
Известно, что СО вычисляет прогноз потребления электроэнергии на 3 и с недавних пор на 2 часа вперед, в то время как потребитель считает на 36 часов вперед: до 13-00 суток X он должен рассчитать прогноз на сутки X+1. Условия прогнозирования принципиально различны!
Однако при этом для ЕЦЗ в 9,74% часов внутри исследуемого периода потребители были точнее, несмотря на такую заметную «фору» у СО. Основная доля (2/3) часов, в которые ТГ точнее прогноза СО, приходится на ночные и утренние часы с 3-00 до 9-00.
Для Сибирской ценовой зоны в 4,75% часов внутри того же периода потребители были точнее. Основная доля (2/3) таких часов приходятся снова на утренние часы с 2-00 до 6-00, а также ряд дневных часов с 14-00 до 17-00.
А есть ли такой день, внутри которого в среднем ТГ точнее прогноза СО?
Для Европейской ценовой зоны
Такие дни есть! Например, 22/08/2010 года прогнозы и факт имели следующий вид.
За этот день средняя ошибка прогноза ТГ MAE = 725 МВт, в то время как MAE прогноза СО = 756 МВт. Таким образом, в этих сутках, не смотря на все преимущества СО, потребители оказались точнее!
Для Сибирской ценовой зоны
И для Сибири такие дни есть, например, стоит посмотреть на 02/06/2012 года (субботу), когда ошибка прогноза ТГ MAE = 499 МВт, в то время как MAE прогноза СО = 203 МВт, то есть потребители оказали вдвое точнее!
Средняя ошибка прогнозирования по годам и месяцам
Для Европейской ценовой зоны
За весь период для ЕЦЗ средняя ошибка прогнозирования СО составила 453 МВт (0,53%), а средняя ошибка прогнозирования потребителей составила 2536 МВт (2,89%). Вот как она распределилась по месяцам исследуемого периода.
Для Сибирской ценовой зоны
За тот же период для СЦЗ средняя ошибка прогнозирования СО составила 171 МВт (0,74%), а средняя ошибка прогнозирования потребителей составила 1047 МВт (4,47%). Вот как она распределилась по месяцам исследуемого периода.
Можно ли повысить точность прогноза СО? Мы отвечаем подробно на этот вопрос! Можно ли повысить точность прогноза потребителей? На этот вопрос ответить сложнее, но такую оценку мы делаем!
Анализ средней ошибки прогнозирования и выводы
Мы обнаружили, что СО свою ошибку за последние два года постоянно снижал (см тренд на графике) в то время как потребители ЕЦЗ имеют тенденцию к увеличению ошибки прогнозирования, то есть точность их прогноза падает. Для СЦЗ тенденция к снижению точности прогнозирования потребителей заметная только в 2012 году.
Мы посчитали, что повышение точности прогнозирования на 1 МВт позволяет сэкономить на оплате отклонений на БР более 30 тыс рублей в месяц.
Вывод напрашивается сам собой: потребители в целом не заинтересованы в повышении точности прогнозирования собственного потребления...
Что еще?
Дальше мы оценили, как можно снизить обязательства по оплате потребления для ГТП потребления при повышении точности прогнозирования на 1 МВт в каждом часе. Следите за нашим блогом!
Вместо постскриптума
В таблице ниже справочно представлены значения ошибки за 2012, вынесенные на график. Когда мы сделаем собственный прогноз, мы сможем провести качественное сравнение точности прогноза Математического бюро, потребителей и СО.
Ошибка прогнозирования СО и потребилетей в 2012 году для ЕЦЗ
Год | Месяц | Ошибка прогноза СО, MAE (MAPE) |
Ошибка прогноза потребителей, MAE (MAPE) |
---|---|---|---|
2012 | январь | 543 (0,57%) | 3233 (3,20%) |
февраль | 538 (0,52%) | 2509 (2,35%) | |
март | 526 (0,55%) | 2861 (2,97%) | |
апрель | 454 (0,55%) | 2325 (2,72%) | |
май | 402 (0,53%) | 2588 (3,32%) | |
июнь | 444 (0,59%) | 2479 (3,22%) | |
июль | 328 (0,43%) | 2580 (3,37%) | |
август | 371 (0,48%) | 2499 (3,20%) | |
сентябрь | 447 (0,56%) | 2364 (2,92%) | |
октябрь | 408 (0,47%) | 2966 (3,34%) | |
ноябрь | 381 (0,42%) | 2979 (3,15%) |
Ошибка прогнозирования СО и потребилетей в 2012 году для ЕЦЗ
Год | Месяц | Ошибка прогноза СО, MAE (MAPE) |
Ошибка прогноза потребителей, MAE (MAPE) |
---|---|---|---|
2012 | январь | 201 (0,73%) | 693 (2,47%) |
февраль | 205 (0,73%) | 650 (2,32%) | |
март | 162 (0,64%) | 475 (1,84%) | |
апрель | 161 (0,69%) | 552 (2,37%) | |
май | 195 (0,91%) | 498 (2,29%) | |
июнь | 150 (0,75%) | 531 (2,63%) | |
июль | 130 (0,64%) | 515 (2,54%) | |
август | 133 (0,65%) | 650 (3,15%) | |
сентябрь | 162 (0,75%) | 688 (3,19%) | |
октябрь | 163 (0,68%) | 771 (3,22%) | |
ноябрь | 177 (0,70%) | 853 (3,35%) |