Celem artykułu jest zaproponowanie metody wyznaczania godzinowych wartości różnicy bilansowej. Opracowana procedura wykorzystuje modele szeregów czasowych prognozujące zużycie energii elektrycznej dla odbiorców w grupach taryfowych C1x i G. Modele budowane są w rozdzielczości godzinowej dla zużycia odtworzonego na podstawie rze-czywistych odczytów dla reprezentatywnej próby odbiorców. Zastosowanie opracowanej procedury przedstawiono na przykładzie danych pochodzących z Vattenfall Distribution Poland SA. W szczególności został omówiony sposób zbierania, przetwarzania i selekcji danych uczących oraz zastosowane algorytmy prognostyczne. Na podstawie danych historycznych przedstawiono porównanie godzinowych wartości różnicy bilansowej wyliczonych na podstawie standardowych profili zużycia oraz metody zaproponowanej w pracy.
EN
The purpose of this article is to present a new method for estimating balance differences. The method is based on time series models used to estimate electric energy consumption in tariff groups C1x and G. Time series models of energy consumption are formulated with hourly resolution. Energy consumption in these tariff groups is reconstructed using a set of actual metering of representative group of consumers. Methods of collecting, processing and selecting training data are presented with prognostic algorithms used in modeling. Balance differences values estimated using the new method are compared to balance differences determined on the basis of standard consumption profiles. Actual historical data provided by Vattenfal Distribution Poland is used in this article.
W niniejszym artykule przedstawiono metodykę zastosowania zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego do prognozowania dostaw energii elektrycznej i różnicy bilansowej. Opracowane podejście pozwala na tworzenie prognoz z uwzględnieniem: różnych horyzontów czasowych prognoz, warunków na dostępność danych uczących, sposobu agregacji prognoz w zależności od żądanej rozdzielczości wynikowego szeregu, procedury oceny jakości przewidywań modelu oraz procesu wprowadzania korekt eksperckich determinujących ostateczny kształt prognozy. W drugiej części artykułu zaprezentowano wnioski wynikające z praktycznego zastosowania przedstawionej metodyki. Po-kazano wpływ i możliwość wykorzystania poszczególnych predyktorów w zależności od horyzontu czasowego prognozy oraz ich wpływ na dokładność stworzonych modeli. Następnie omówiono wnioski wynikające z budowy prognoz na różnych poziomach agregacji. Na koniec przedstawiono porównanie jakości prognoz uzyskanych w podejściach: eksperckim, automatycznym oraz wynikającym z zastosowanej metodyki, tj. połączenia tych dwóch podejść.
EN
In this article we present a methodology of application of advanced machine learning algorithms to predict the electricity demand and the electrical energy balance differences. Our approach allows for creation of accurate forecasts, taking into account the factors of different time horizons, the availability of learning data, the aggregation of forecasts depending on the desired resolution of the resulting series, the methods of model quality assessment and the methods of expert corrections determining the final shape of the forecasts. In the second part of the article we present the conclusions of the practical application of the presented methodology. We show the impact and the possibility of using different predictors, depending on the time horizon of forecasts and their impact on the accuracy of the produced models. Then we discuss the conclusions resulting from the application of the methodology to create actual forecasts. At the end we present a comparison of the quality of forecasts obtained approaches: expert, automatic and resulting from the used methodology, i.e. a combination of these two approaches.
W pracy podejmuje się próbę zdefiniowania ograniczeń zawężających liczbę projektów możliwych do współbieżnej realizacji. Przedstawiona została alternatywna metoda zapisu zajętości zasobów. Kolejność analizowania ograniczeń limitujących liczbę projektów przeprowadzona jest na podstawie Teorii Ograniczeń, według której wskaźnik priorytetu definiuje kolejność realizacji czynności zarówno na zasobie krytycznym określonym mianem bębna, jak i na pozostałych zasobach.
EN
The paper deals with the problem of defining constraints limiting the number of projects that can be curried out concurrently. An alternative method of describing occupancy of resources was presented. Sequence of analysing constraints limiting the number of running project is based on Theory of Constrains. According to this philosophy the priority rule defined the order of project execution both on the critical resource called drum resource, and on other resources.
4
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
The paper deals with the problem of new projects acceptance into the multi project environment, where constraints are limiting the number of projects that a company is able to carry out concurrently. The objective of this paper is to answer the question: Is it possible to execute new project on time in the multiproject environment? For answering the question combination of Theory of Constraints and conditions guaranteeing project due dates with constraint-based scheduling are proposed. As a result the decision of the project implementation and the schedule of project activities, which the company is able to implement concurrently are obtained.
The objective presented below is to answer the question: How to exploit resources to complete all projects in expected time in a multi-project environment? A solution to maximise the number of projects, which the company is able to implement concurrently is proposed by combining the Theory of Constraints and conditions guaranteeing project due dates with constraint-based scheduling.
Increased market uncertainty, rapidly changing technology and customer preferences influence companies, which ought to manage their products carefully over time to ensure customer wants. A lifecycle oriented approach, which evaluates and makes decisions based on expected profit through lifecycle, is needed as a new management principle. Rapid identification of first lifecycle phases, which are usually the most changeable period, is crucial because the information from the initial success or failure of the product is used in determining the total lifecycle sales and enable taking proper decisions. However, in the literature the turning points between stages are not clearly identifiable and there is always an amount of uncertainty in the transition between one stage and another. Identification of the phases is important and helps indefinitely extended appropriately supported PLCs. On the basis of two models: classical PLC and Butler's model points where the stages begin and end has been appointed. Using the data from Italian electronic and mechanical industry, the proposed model has been verified and logistic development curves for parts produced in this company have been estimated.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.