Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorГоворов, П. П.uk
dc.contributor.authorБакулевський, В. Л.uk
dc.date.accessioned2019-05-23T07:13:01Z
dc.date.available2019-05-23T07:13:01Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.citationГоворов П. П. Поліпшення математичної моделі розрахунку та прогнозування втрат електроенергії на основі нейронних мереж [Текст] / П. П. Говоров, В. Л. Бакулевський // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2018. – № 2. – С. 14-19.uk
dc.identifier.issn1997–9266
dc.identifier.issn1997–9274
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/24917
dc.description.abstractВтрати потужності в енергетичних мережах є найважливішим показником їх ефективності, чітким індикатором стану системи обліку електроенергії та ефективності енергопостачальних організацій. На думку міжнародних експертів, втрати електроенергії під час передачі та розподілу в електричних мережах більшості країн можуть вважатися задовільними, якщо вони не перевищують 4...5 %. Втрати електроенергії на рівні 10 % можна вважати максимально допустимими з точки зору фізики передачі електроенергії по мережах. Різке загострення проблеми зниження втрат електроенергії в електричних мережах вимагає активного пошуку нових шляхів її вирішення, нових підходів до вибору відповідних заходів і організації роботи по скороченню втрат. Сьогодні основним формалізованим засобом аналізу функціонування та управління режимами є математичне моделювання, основою якого є набір математичних моделей, які адекватно відображають досліджувані процеси. Зростаюча складність електричних мереж, тенденція до всебічного розгляду процесів, що відбуваються в ній, посилення вимог до ефективності розрахунків приводить до об’єктивних труднощів в побудові і застосуванні традиційних багатовимірних нелінійних математичних моделей. Необхідно переглянути і поліпшити класичні математичні моделі розрахунку і прогнозування втрат електроенергії, які застаріли і не відповідають поточним вимогам. Їх використання неефективно і частково неможливо. Крім того, вони погано працюють з частковою нестачею вихідної інформації. Це обґрунтовує необхідність впровадження сучасних математичних моделей (зокрема, нейронних мереж) для поліпшення розрахунку і прогнозування втрат електроенергії в лініях електропередач електричних мереж. Для розрахунку і прогнозування втрат електроенергії у внутрішніх мережах на сьогодні найпоширеніші детерміновані та імовірнісні статистичні методи.uk
dc.description.abstractПотери мощности в энергетических сетях являются наиболее важным показателем их эффективности, четким индикатором состояния системы учета электроэнергии и эффективности энергоснабжающих организаций. По мнению международных экспертов, потери электроэнергии при передаче и распределении в электрических сетях большинства стран могут считаться удовлетворительными, если они не превышают 4...5 %. Потери электричества на уровне 10 % можно считать максимально допустимыми с точки зрения физики передачи электроэнергии по сетям. Резкое обострение проблемы снижения потерь электроэнергии в электрических сетях требует активного поиска новых путей ее решения, новых подходов к выбору соответствующих мер и организации работы по сокращению потерь. На сегодня основным формализованным средством анализа функционирования и управления сетчатыми режимами является математическое моделирование, в основе которого набор математических моделей, адекватно отражающих исследуемые процессы. Возрастающая сложность электрических сетей, тенденция к всестороннему рассмотрению происходящих в них процессов, усиление требований к эффективности расчетов приводит к объективным трудностям в построении и применении традиционных многомерных нелинейных математических моделей. Необходимо пересмотреть и улучшить классические математические модели расчета и прогнозирования потерь электроэнергии, которые устарели и не соответствуют текущим требованиям. Их использование неэффективно и частично невозможно. Кроме того, они плохо работают с частичной нехваткой исходной информации. Это обосновывает необходимость внедрения современных математических моделей (в частности, нейронных сетей) для улучшения расчета и прогнозирования потерь электроэнергии в линиях электропередач электрических сетей. Для расчета и прогнозирования потерь электроэнергии во внутренних сетях в настоящее время наиболее распространены детерминированные и вероятностные статистические методы.ru
dc.description.abstractPower losses in power networks are the most important indicator of their efficiency, a clear indicator of the state of the electricity accounting system, and the efficiency of energy supplying organizations. According to international experts, electricity losses during transmission and distribution in electricity networks of most countries can be considered satisfactory if they do not exceed 4-5%. Electricity losses at the level of 10% can be considered the maximum permissible from the point of view of the physics of electricity transmission over networks. The sharp aggravation of the problem of reducing electricity losses in electric networks requires an active search for new ways of its solution, new approaches to choosing appropriate measures and organizing work to reduce losses. Today, the main formalized means of analyzing the functioning and control of the grid modes is mathematical modeling, the basis of which is a set of mathematical models that adequately reflect the processes being investigated. Increasing the complexity of the power grids, the tendency to a comprehensive consideration of the processes occurring in them, the strengthening of the requirements for the efficiency of calculations leads to objective difficulties in constructing and applying traditional multidimensional nonlinear mathematical models. Need to revise and improve the classical mathematical models of calculation and forecasting of electricity losses that are obsolete and do not meet current requirements. Their use is ineffective and partially impossible. In addition, they work poorly with partial lack of input information. This substantiates the need for the introduction of modern mathematical models (in particular, neural networks) to improve the calculation and forecasting of electricity losses in the power lines of power grids. For the calculation and forecasting of electricity losses in domestic networks at present, deterministic and probabilistic statistical methods are considered to be the most prevalent.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofВісник Вінницького політехнічного інституту. № 2 : 14-19.uk
dc.relation.urihttps://visnyk.vntu.edu.ua/index.php/visnyk/article/view/2201
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectвтрати електроенергіїuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectматематичне моделюванняuk
dc.titleПоліпшення математичної моделі розрахунку та прогнозування втрат електроенергії на основі нейронних мережuk
dc.title.alternativeУлучшение математической модели расчета и прогнозирование потерь электроэнергии на основе нейронных сетейru
dc.title.alternativeImprovement of Mathematical Model of Calculation and Power Loss Forecasting on the Basis of Neural Networksen
dc.typeArticle
dc.identifier.udc621.315
dc.relation.referencesКабiнет Мiнiстрiв України, Пост. №. 148 від 05.02.1997, Комплексна державна програма енергозбереження України. [Електронний ресурс]. Режим доступу: http://zakon3.rada.gov.ua/laws/show/148-97-%D0%BF .uk
dc.relation.referencesB. Hamid, and M. Walter, “Automated load forecasting using neural networks,” in Proc. Amer. Power Conf., Chicago, vol. 54, pp. 1149-1153., 1992.en
dc.relation.referencesP. C. Gupta, and K. Yamada, “Adaptive short–term forecasting of hourly loads using weather in formation,” IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems, vol. PAS-91, Issue 5, pp. 2085-2094, 1972. doi: 10.1109/tpas.1972.293541.en
dc.relation.referencesV. Panuska, “Short-term forecasting of electric power system load from a weather dependent model,” IFAC Symp.1977. autom. contr. and prot. electr. power syst., Melbourne, pp. 414–418, 1977.en
dc.relation.referencesП. Ю. Красовський, «Фактори, що впливають на динаміку технічних втрат у лініях електропередач,» Праці Дніпропетровського національного гірничого університету, № 3, 2006.uk
dc.relation.referencesА. А. Мирошник, «Уточненные алгоритмы расчета потерь электроэнергии в сетях 0,38 кВ в реальном времени,» Проблемы региональной энергетики, т. 2, № 13, с. 35-42, 2010.ru
dc.relation.referencesС. В. Турбін, «Удосконалення методів визначення кліматичних навантажень на повітряні лінії з урахуванням топографічних особливостей місцевості,» Енергетика та електрифікація, № 10, c. 3-9, 2007.uk
dc.relation.referencesВ. Э. Воротницкий, и О. В. Туркина, «Оценка погрешностей расчета переменных потерь электроэнергии в ВЛ из-за неучета метеоусловий», Энергосистемы и электрические сети, No. 10, 2008.ru
dc.relation.referencesИ. И. Левченко, «Нагрузочная способность и мониторинг воздушных линий электропередачи в экстремальных погодных условиях,» Электричество, № 4, с. 2-8, 2008.ru
dc.relation.referencesЮ. С. Железко, «Потери электроенергии в электрических сетях, зависящие от погодных условий,» Электрические станции, № 11, 2004.ru
dc.relation.referencesМіністерство енергетики та вугільної промисловості України, пост. № 532, 2011. Методика визначення технологічних витрат електроенергії у трансформаторах і лініях електропередавання. [Електронний ресурс]. Режим доступу: http://www.mega-billing.com/files/metodika_vtrat.pdf .uk
dc.relation.referencesФ. П. Говоров, и Т. А. Диалло, «Оценка риска нестабильности напряжения в электрических сетях,» Техн. електродинаміка. Тем вип. «Проблеми сучасної електротехніки,» Київ, № 7, с. 46-49, 2004.ru
dc.relation.referencesФ. П. Говоров, и Т. А. Диалло, «Управление режимами электрических сетей с учётом риска нестабильности напряжения,» Техн. електродинаміка. Тем. вип. «Силова електроніка та енергоефективність,» Київ, № 1, с. 107-111, 2004.ru
dc.relation.references. Bakulevskiy, “Research into the influence of climatic factors on the losses of electric energy in overhead power transmission lines,” Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, vol. 5, Issue 8 (83), 2016. doi: 10.15587/1729-4061.2016.80072.en
dc.relation.referencesВ. Л. Бакулевський, «Розробка алгоритму програмної реалізації моделі прогнозування технічних втрат електроенергії в повітряних лініях електропередачі напругою 6-35 кВ,» в Матеріали V заочної наукової конференції «Наукові підсумки 2016 р. ,» ScienceRise, вип. 12/2 (29), с. 6-10, 2016.uk
dc.relation.referencesВ. Л. Бакулевський, «Тестування програмного забезпечення розрахунку технічних втрат електроенергії в повітряних лініях електропередач напругою 6-35 кВ», Вісник національного технічного університету ХПІ. Серія: «Механіко-технологічні системи та комплекси,» вип. 50 (122), с. 55-62, 2016.uk


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію