Lezhniuk, Petro; Vinnytsia National Technical University Khmelnytske highway, 95, Vinnytsia, Ukraine, 21021, Bondarchuk, Anatolii; Institute of Electromechanics and Energy Management Odessa National Polytechnic University Shevchenka ave., 1, Odessa, Ukraine, 65044, Shullie, Iuliia; Vinnytsia National Technical University Khmelnytske highway, 95, Vinnytsia, Ukraine, 21021, Lezhniuk, Petro; Vinnytsia National Technical University Khmelnytske highway, 95, Vinnytsia, Ukraine, 21021, Bondarchuk, Anatolii; Institute of Electromechanics and Energy Management Odessa National Polytechnic University Shevchenka ave., 1, Odessa, Ukraine, 65044, and Shullie, Iuliia; Vinnytsia National Technical University Khmelnytske highway, 95, Vinnytsia, Ukraine, 21021
We have investigated the process of constructing the charts of electrical load, as well as electricity consumption, of many-storied apartment houses in a city's neighborhood, taking into consideration the fractal structure and the existence of a long-term dependence, inherent to self-affine stochastic processes. The results from studying daily, weekly, monthly, yearly charts have shown the presence of fractal properties and the existence of short-term and long-term memory. This makes it possible, in order to efficiently predict and control power consumption, to apply a fractal analysis, which establishes the dependence of future values on retrospective information. Feature of the current study is determining a critical value for the Hurst exponent, approaching which leads to that the system loses stability and enters an unstable state under which the parameters are changing rapidly. The Hurst exponent can be transformed into fractal dimensionality, which is a measure for the complexity of a load chart. In the theory of fractal sets and fractal geometry, of significant importance are the self-similar and fractal sets. By using the specified properties of the fractal, this study has proven the existence of a fractal principle in the formation of the dynamics of electrical load on civilian targets using the example of power consumption by many-storied apartment houses within a city's neighborhood. The calculation of the Hurst exponent has made it possible to determine that the series is persistent and suitable for adequate prediction and efficient energy consumption management. The relevance of the current research is predetermined by the application of a fractal analysis to electricity consumption pattern particularly by civilian objects, since the scientific literature analyzes and predicts the processes that form electric load structure on energy systems, at industrial enterprises, Исследован процесс формирования графиков электрической нагрузки, электропотребления многоэтажных жилых домов микрорайона города с учетом фрактальной структуры и наличию долгосрочной зависимости, свойственной самоаффинным стохастическим процессам. Результаты исследования суточных, недельных, месячных, годовых графиков показал наличие фрактальных свойств и наличие краткосрочной и долгосрочной памяти. Это позволяет для эффективного прогнозирования и управления электропотребления использовать фрактальный анализ, устанавливающий зависимость будущих значений от ретроспективной информации. Особенностью исследования является определение критического значения показателя Хэрста, при приближении к которому система теряет устойчивость и переходит в нестабильное состояние, при котором параметры быстро меняются. Показатель Хэрста может быть преобразован во фрактальную размерность, которая является показателем сложности графика нагрузки. В теории фрактальных множеств и фрактальной геометрии значительную роль играют самоподобные и фрактальные множества. Используя указанные свойства фрактала, в работе доказано наличие фрактального принципа формирования динамики электрической нагрузки гражданских объектов на примере электропотребления многоэтажных жилых домов микрорайона города. Расчет показателя Хэрста предоставил возможность определить, что ряд является персистентным и пригодным для адекватного прогноза и эффективного управления электропотреблением. Актуальность исследования заключается в применении фрактального анализа поведения электропотребления именно к гражданским объектам, поскольку в научной литературе анализируются и прогнозируются процессы формирования структуры электрической нагрузки энергосистем, промышленных предприятий, Досліджено процес формування графіків електричного навантаження багатоповерхових житлових будинків мікрорайону міста з огляду фрактальної структури і наявності короткотермінової та довготривалої залежності, властивої самоафінним стохастичним процесам. Результати дослідження добових, тижневих, місячних, річних графіків показав наявність фрактальних властивостей та наявність короткотермінової і довготривалої пам’яті. Це дозволяє для ефективного прогнозування і керування електроспоживання використовувати фрактальний аналіз, який встановлює залежність майбутніх значень від ретроспективної інформації. Особливістю дослідження є визначення критичного значення показника Херста, при наближенні до якого система втрачає стійкість та переходить у нестабільний стан, за якого параметри швидко змінюються. У теорії фрактальних множин і фрактальної геометрії значну роль відіграють самоподібні і фрактальні множини. Використовуючи зазначенні властивості фракталу, в роботі доведено наявність фрактального принципу формування динаміки електричного навантаження цивільних об’єктів на прикладі електроспоживання багатоповерхових житлових будинків мікрорайону міста. Розрахунок показника Херста надав можливість визначити, що ряд є персистентним і придатним для адекватного прогнозу та ефективного управління електроспоживанням. У перспективній моделі короткострокові прогнози навантаження є вихідною інформацією для формування заявок щодо об’єму електроенергії при укладанні договорів між суб’єктами енергоринку – енергогенерувальними та електропостачальними компаніями і потужними електроспоживачами. Актуальність дослідження полягає у застосуванні фрактального аналізу поведінки електроспоживання саме до цивільних об’єктів, оскільки в науковій літературі аналізуються процеси формування і прогнозування електричного навантаження енергосистем, промислових підприємств