Predavateljica: Andreja Ivartnik Kanduč (EIMV)

Povzetek:
Rast razpršenih OVE, hranilnikov in aktivnega odjema povečuje volatilnost energetskih tokov, pri čemer bilančne skupine razpolagajo predvsem z nevalidiranimi števčnimi meritvami za dan D-1, na podlagi katerih se operativno prilagajajo. Končni obračun pa temelji na kasneje validiranih meritvah, kar pomeni, da se lahko mesečni diagram realizacije bistveno razlikuje od sprotnih napovedi voznega reda, posledično pa nastajajo finančne izgube in potrebe po poravnavah. Potreba po števčnih meritvah v realnem času predstavlja izrazit tehnološki in IKT izziv, hkrati pa ostaja ključna časovna vrzel med dejanskim obratovanjem omrežja in tržnimi odločitvami znotraj obračunskega dne, ki neposredno vpliva na kakovost bilančnega upravljanja.

Prispevek obravnava IT-orientirana nowcasting storitev za sprotno ocenjevanje realizacije bilančnih skupin in podskupin v near-real-time okolju. Analitično jedro temelji na kombinaciji Prophet modela, ki zaznava ponavljajoče se vzorce, sezonalnosti in sproti ocenjuje baseline obnašanje sistema, ter Kalmanovega filtra, implementiranega kot ločen modul za korekcijo hipnih sprememb in prilagoditev ocen dejanskemu stanju v skoraj realnem času. Prophet zagotavlja stabilno statistično osnovo, Kalmanov filter pa dinamično popravlja ocene glede na aktualne vhodne signale. Učenje in validacija potekata na obratovalnih merilnih podatkih iz RTP/RP sistemov.

Model dosega tipično 5–7 % MAE na ravni večjih bilančnih skupin, rezultate pa spremljajo zanesljivostni intervali (confidence bounds) za operativno obvladovanje tveganja odstopanj. Ocene so razpoložljive v nekaj minutah po zaključku 15-minutnega obračunskega intervala.