Современные тенденции развития рынка электроэнергетики в Российской Федерации характеризуются постоянным ростом цен на ресурсы, которые необходимы топливно-энергетическому комплексу для непрерывного производства электроэнергии, удорожанием процесса возведения новых электростанций и энергосетей для транспортировки энергии и повсеместным ростом неплатежеспособности предприятий-потребителей электроэнергии. Реформирование РАО «ЕЭС России» в 2008 году привело всех участников образовавшегося оптового рынка электроэнергии и мощности к необходимости вырабатывать свои уникальные стратегии и инструменты использования энергоресурсов с целью обеспечения баланса между вырабатываемой и потребляемой энергией. В данной статье производится сравнение различных способов прогнозирования потребления электроэнергии с использованием алгоритмов машинного обучения и статистических методов на примере прогноза потребления электроэнергии на собственные нужды ПС 500 кВ «Челябинская» ПАО «ФСК ЕЭС».
