Работникам «Газпром информа» присуждена Премия ПАО «Газпром» в области науки и техники за 2023 год
В начале декабря состоялась церемония награждения лауреатов Премии ПАО «Газпром» в области науки и техники за 2023 год. Высокой награды была удостоена выдвинутая ООО «Газпром информ» работа на тему «Разработка и внедрение методов оперативного прогнозирования газопотребления в зоне Единой системы газоснабжения с использованием алгоритмов машинного обучения как инструмента проактивного управления сложносоставными газотранспортными системами на базе нового цифрового ландшафта модернизированной автоматизированной системы диспетчерского управления».
В состав авторов признанного труда вошли работники компании (генеральный директор Алексей Бурушкин, начальник отдела сопровождения алгоритмов Управления сопровождения производственно-технологических процессов и диспетчерского управления Сергей Кузнецов и главный специалист названного отдела Александр Лейн), а также представители ПАО «Газпром» и ООО «НИИгазэкономика». Руководителем работы выступил начальник Департамента ПАО «Газпром» Сергей Панкратов.
Главный инженер — первый заместитель генерального директора «Газпром информа» Михаил Манюков поздравил победителей из числа работников организации с заслуженными наградами, пожелал новых профессиональных успехов и достижений.
Как сообщается , актуальность работы обусловлена необходимостью перехода от экспертного управления газотранспортной системой на основе фактических режимно-технологических параметров к проактивному диспетчерскому управлению режимами работы объектов ЕСГ России.
Разработана новая методология применения современных методов цифровизации на основе моделей машинного обучения, обладающих уникальными характеристиками по увеличению точности прогнозирования газопотребления ЕСГ, с учетом изменяющихся в широких пределах исходных данных, сгенерированных в модернизированной автоматизированной системе диспетчерского управления (М АСДУ) ЕСГ.
В рамках работы:
- проведен анализ исходных данных для прогнозирования газопотребления, выделены факторы и сформированы соответствующие наборы обучающих признаков для моделей;
- разработаны методологические подходы и алгоритмы, в том числе выполнена адаптация современных методов машинного обучения к решению задач прогноза потребления газа, позволяющие учитывать комплексную сезонную и внутрисуточную неравномерность, включающую в себя неравномерность потребления газа по месяцам и дням недели, а также предусматривающие использование ряда дополнительных производных факторов, рассчитанных на основе температуры (квадрат температуры; средняя, минимальная, максимальная температура за определенный период во временном ряду обучающей выборки данных; недельный температурный тренд и прочее);
- обосновано и реализовано применение кусочно-линейной аппроксимации зависимости газопотребления от температуры окружающего воздуха методами максимального правдоподобия и методом минимизации средней абсолютной ошибки;
- разработана и внедрена методологическая база оперативного краткосрочного прогнозирования отбора газа из ЕСГ;
- создан и внедрен в М АСДУ ЕСГ программный комплекс «Прогнозирование газопотребления в разрезе регионов Российской Федерации и газотранспортных обществ».
За представленную работу лауреаты конкурса были награждены дипломами, почетными знаками и удостоверениями к ним.
