Дослідження впливу кліматичних факторів на втрати електроенергії в повітряних лініях електропередачі

Автор(и)

  • Vladimir Bakulevskiy Одеська національна академія харчових технологій вул. Канатна, 112, м. Одеса, Україна, 65039, Україна https://orcid.org/0000-0003-4103-5034

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.80072

Ключові слова:

нейронні мережі, втрати електроенергії, повітряні лінії електропередач, кліматичні фактори

Анотація

Досліджено вплив кліматичних факторів на втрати електроенергії в повітряних лініях електропередачі (ЛЕП) напругою 6–35 кВ. Проаналізовані підходи до розрахунку втрат електроенергії в ЛЕП. Розраховано і запропоновано включити в основне рівняння теплового балансу для проводів ЛЕП коефіцієнти тепловіддачі, що враховують вплив атмосферних опадів. Удосконалено модель теплових процесів, основне рівняння теплового балансу для усталеного теплового режиму та вираз для визначення технічних втрат електроенергії в повітряних ЛЕП. Розроблена модель нейромережі для розрахунку і прогнозування технічних втрат електроенергії в повітряних ЛЕП напругою 6–35 кВ

Біографія автора

Vladimir Bakulevskiy, Одеська національна академія харчових технологій вул. Канатна, 112, м. Одеса, Україна, 65039

Викладач, голова циклової комісії

Циклова комісія електротехнічних дисциплін

Механіко-технологічний технікум

Посилання

  1. The Cabinet of Ministers of Ukraine (1997). A comprehensive state program of energy saving in Ukraine.
  2. Krasovsky, P. Y. (2006). Factors affecting the dynamics of technical losses in power lines. Proceedings of the Dnipropetrovsk National Mining University, 76.
  3. Miroshnik, A. A. (2010). Refined algorithms for calculating the energy losses in networks 0,38 kV in real time. Regional energy issues, 2 (13), 35–42.
  4. Turbin, S. V. (2006). Improving methods for determining environmental loads on air routes taking into consideration subject topographical features of the area. Energy and Electrification, 3, 33–43.
  5. IEC 60287–2–2: 1995 Electric cables – Calculation of the current rating – Part 2: Thermal resistance – Section 2: A method for calculating reduction factors for groups of cables in free air, protected from solar radiation.
  6. Gupta, P., Yamada, K. (1972). Adaptive Short-Term Forecasting of Hourly Loads Using Weather Information. IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems, PAS-91 (5), 2085–2094. doi: 10.1109/tpas.1972.293541
  7. Panuska, V. (1977). Short–term forecasting of electric power system load from a weather dependent model. IFAC Symp. Autom. Contr. and Prot. Electr. Power Syst., 414–418.
  8. Vorotnitsky, V. E., Turkina, O. V. (2008). Estimation of variable energy losses error in overhead lines because of the weather conditions neglect. Energy systems and electrical networks, 10, 42–49.
  9. Levchenko, I. I., Satsuk, E. I. (2008). Сarrying capacity and monitoring of overhead power lines in extreme weather conditions. Electricity, 4, 2–8.
  10. Zhelezko, Y. S. (2004). Loss of electric energy in electric grids, depending on weather conditions. Power station, 11.
  11. Ministry of Energy and Coal Industry of Ukraine (2011). Method for determining the technological power consumption of transshaper and power lines.
  12. Osipov, D. S. (2006). Recording of heating of current–carrying parts in the calculation of the power loss and power at non–sinusoidal modes of electric power systems. Omsk.
  13. Vragov, A. P. (2006). Heat exchange processes and equipment of chemical and petroleum industries. Sumy, 218.
  14. Server "Weather of Russia». Archive of weather data. Available at: http://meteo.infospace.ru
  15. Rutkovska, D., Pilinsky, M., Rutkowski, L. (2006). Neural networks, genetic algorithms and fuzzy systems. I.D.M.: Hotline–Telecom, 452.
  16. Zaigraeva, Y. B. (2008). Neural network models of assessment and loss electricity planning in power systems. Novosibirsk, 215.
  17. Tsaregorodtsev, V. G. (2003). To the definition of informativeness of independent revariables for the neural network. Neyroinformatika i ee prilozheniya, 176–177.
  18. Srinivasan, D. A. (1991). Novel approach to electrical load Forecasting based on a neural network. Singapore, 1172–1177.
  19. Hamid, B. (1992). Automated load forecasting using neural networks. Proc. Amer. Power Conf., 54, 1149–1153.
  20. Tsaregorodtsev, V. G. (2003). A view at the architecture and requirements for the neuroimitator to solve problems of modern industry. Neyroinformatika i ee prilozheniya, 171–175.
  21. Neural networks. STATISTICA Neural Networks (2001). Moscow: Hotline – Telecom, 654.
  22. Bakulevskiy, V. L. (2011). Considering the temperature factor in the calculation of technical losses in electricity transmission overhead lines. Problems of energy saving in electrical systems, 1, 172–173.
  23. Bakulevskiy, V. L. (2013). Improving the accuracy of calculation of load electricity losses in overhead lines with voltage 6–35 kV by taking into account climatic factors. Scientific works of Donetsk National Technical University, 1 (14), 9–14.
  24. Bakulevskiy, V. L. (2015). The use of neural networks for the calculation of technical losses of electricity in overhead power lines voltage 6–35 kV. Journal of Azov Technical University. Engineering, 30.

##submission.downloads##

Опубліковано

2016-10-30

Як цитувати

Bakulevskiy, V. (2016). Дослідження впливу кліматичних факторів на втрати електроенергії в повітряних лініях електропередачі. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(8 (83), 4–8. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.80072

Номер

Том 5 № 8 (83) (2016): Енергозберігаючі технології та обладнання

Розділ

Енергозберігаючі технології та обладнання

Ліцензія

Авторське право (c) 2016 Vladimir Bakulevskiy

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.