Ovaj rad istražuje razvoj metode za kratkoročno predviđanje potrošnje prirodnog plina uz pomoć podataka prikupljenih pomoću pametnih plinskih brojila. Pametna plinska brojila su elektronički sustavi koji mjere potrošnju plina kod krajnjih potrošača u realnom vremenu. Za razliku od konvencionalnih brojila, pametna brojila daju detaljnije informacije i imaju mogućnost prijenosa i primanja podataka u svrhu informiranja, praćenja i upravljanja. Pametna brojila ključni su dio pametne mreže, odnosno energetske mreže koja može automatski pratiti tokove energije i prilagođavati se promjenama u ponudi i potražnji za plinom, pri čemu tržište plina u Europi bilježi brz porast implementiranih pametnih plinskih brojila. Razvojem tržišta plina i deregulacijom cijena predviđanje potrošnje i kretanja cijena plina postaju presudne za poslovno odlučivanje u energetskom sektoru. Ekstremna volatilnost cijena i tržišni rizici povećavaju važnost točnijeg predviđanja potrošnje plina kako bi se smanjio rizik i povećali prihodi poslovanja. Ciljevi i hipoteze Ciljevi ovoga rada su definirati krivulju distribucije potrošača prema kriteriju odstupanja od prosječne potrošnje prirodnog plina i odrediti optimalnu statističku distribuciju iste, simulirati ukupnu potrošnju prirodnog plina na analiziranom distribucijskom području te vrednovati točnost rezultata simulacije te detektirati potrošače s ugrađenim pametnim plinskim brojilima čija potrošnja odstupa od uobičajene vlastite potrošnje prirodnog plina. Navedeni ciljevi se baziraju na sljedeće dvije hipoteze: (I) korištenjem pametnih plinskih brojila za dnevno očitanje potrošnje prirodnog plina moguće je odrediti krivulju distribucije potrošača prema kriteriju odstupanja od prosječne potrošnje prirodnog plina za analizirano distribucijsko područje i (II) određivanjem krivulje distribucije potrošača prema kriteriju odstupanja od prosječne potrošnje prirodnog plina moguće je kratkoročno prognozirati ukupnu potrošnju prirodnog plina za analizirano distribucijsko područje i identificirati pojedinačna odstupanja od uobičajene potrošnje prirodnog plina kod potrošača s ugrađenim pametnim plinskim brojilima. Znanstveni doprinos Rezultat ovog istraživanja omogućio je razvoj nove metode za kratkoročne predviđanje ukupne potrošnje prirodnog plina u svrhu smanjenja potrebe za uravnoteženjem bilančne skupine i optimizacije transportnog i distribucijskog sustava plina, primjenjive na bilo kojem III distribucijskom području s instaliranim dovoljnim brojem pametnih plinskih brojila. Novo razvijena metoda koristi određivanje parametara statističke raspodjele potrošača u odnosu na temperaturu, što do sada nije korišteno za potrebe predviđanja potrošnje prirodnog plina. Također, istraživanje je pokazalo koja su ograničenja i problemi kod utvrđivanja pojedinačnih odstupanja od uobičajene potrošnje prirodnog plina kod potrošača s ugrađenim pametnim plinskim brojilima. Nadalje, definirane su smjernice za razvoj mobilne i/ili online aplikacije za praćenje potrošnje prirodnog plina za potrošače s ugrađenim pametnim plinskim brojilima. Metode i postupci Istraživanje se temelji na prikupljanju podataka o potrošnji prirodnog plina korištenjem modula za daljinsko očitanje potrošnje. Moduli su ugrađeni u sklopu pilot projekta jednog od opskrbljivača prirodnim plinom u Republici Hrvatskoj te omogućavaju klasičnom plinskom brojilu da poprimi sve bitne karakteristike pametnog plinskog brojila. Prikupljeni podaci su formirani u SQL bazu podataka gdje je napravljeno inicijalno filtriranje korištenjem SQL upita. Osim potrošnje prirodnog plina, s meteorološke postaje koja se nalazi u blizini velikog broja ugrađenih modula za daljinsko očitanje su prikupljeni javno dostupni podaci o meteorološkim uvjetima te je formirana baza podataka. Obje baze podataka korištene su u prvoj fazi istraživanja gdje je simulirana ugradnja 100, 1000, 10 000 i 100 000 pametnih plinskih brojila te su analizirane maksimalne devijacije simulirane srednje potrošnje od one dobivene korelacijom s temperaturom pomoću stvarnih podataka. Nadalje, u nastavku je provedena financijska analiza kako bi se utvrdila isplativost ulaganja u implementaciju pametnih sustava mjerenja kao i analiza osjetljivosti na povećanje cijene plina. Formirane baze podataka korištene su u nastavku istraživanja za razvoj nove metode za kratkoročno predviđanje potrošnje prirodnog plina, koja određivanjem parametara statističke raspodjele potrošača predviđa ukupnu potrošnju prirodnog plina na analiziranom području. Rezultati i zaključci U literaturi su detaljno analizirani ulazni parametri u dostupnim metodama za predviđanje potrošnje prirodnog plina te su kao najvažniji i najčešće korišteni izdvojeni povijesni podaci o potrošnji prirodnog plina i podaci o temperaturi. Na temelju formiranih baza podatka potrošnje prirodnog plina i temperature, prosječna dnevna potrošnja prirodnog plina korisnika s ugrađenim pametnim plinskim brojilima korelirana je s prosječnom dnevnom temperaturom te je izračunato odstupanje svih zabilježenih mjerenja dnevne potrošnje prirodnog plina od IV prosječne potrošnje prirodnog plina. Odstupanja su testirana na nekoliko statističkih distribucija te je kao najpovoljnija statistička distribucija odabrana lognormalna statistička distribucija za simuliranje potrošnje u budućnosti. Rezultati simulirane prosječne potrošnje uspoređene su s prosječnim potrošnjama izračunatima pomoću utvrđene korelacije prosječne potrošnje s temperaturom te je analiza maksimalnih devijacija simulirane i korelirane potrošnje rezultirala greškom do 3% u slučaju implementacije 10 000 pametnih brojila. Analizom ekonomskih aspekata dobivene su smjernice za financijsku isplativosti ugradnje velikog broja pametnih plinskih brojila na primjeru Republike Hrvatske. Implementacijom pametnih plinskih brojila, najveći financijski benefiti se ostvaruju upravo od energetskih ušteda od kojih prema sadašnjoj metodologiji profitiraju krajnji korisnici stoga je izmjenom regulative potrebno dio ostvarenih ušteda prebaciti na investitore, odnosno opskrbljivače kako bi se pokrenuo ciklus implementacije pametnih plinskih brojila. Novo razvijena metoda za kratkoročno predviđanje potrošnje plina primjenjiva je neovisno u vrsti potrošača (kućanstva, komercijalni objekti, javne zgrade) te koristi samo dva ulazna parametra, prosječne podatke o dnevnoj potrošnji i prosječne dnevne temperature. Metoda koristi povijesne podatke o potrošnji prirodnog plina manje od 10% potrošača na analiziranom području za simuliranje ukupne potrošnje prirodnog plina za oko 46 800 potrošača. Ovisno o promatranom rasponu potrošnje, korištenim skupovima podataka o temperaturi i odabranom scenariju za broj malih korisnika, prosječne apsolutne postotne pogreške ove metode kretale su se od 7,26% do 12,15%. Najbolji rezultati ostvareni su simulacijom gdje je korištena prosječna dvodnevna temperatura za raspon potrošnje od 0,001 do 250 m3 u scenariju udjela velikih potrošača od 5%. Nadalje, pojedinačna odstupanja u vlastitoj potrošnji kod korisnika s ugrađenim pametnim plinskim brojilima nije bilo moguće sa sigurnošću identificirati zbog grešaka koje nastaju prilikom slanja potrošnje modulom na daljinsko očitanje. Pogreške poput prekida redovnog očitanja potrošnje i promjene vremena slanja podataka o potrošnji u većini bi slučajeva rezultiralo identifikacijom pojedinačnog odstupanja, iako nije bilo odstupanja u normalnoj potrošnji analiziranog krajnjeg potrošača. Na kraju su predložene smjernice za izradu aplikacije za praćenje potrošnje prirodnog plina za potrošače s instaliranim pametnim plinskim brojilima. Razvojem aplikacije s predloženim karakteristika prikupiti će se bitne informacije za kvalitetni dizajn alternativnih sustava grijanja u budućnosti.