Розробка алгоритма програмної реалізації моделі прогнозування технічних втрат електроенергії в повітряних лініях електропередачі напругою 6-35 кв
DOI:
https://doi.org/10.15587/2313-8416.2016.85480Ключевые слова:
втрати електроенергії, повітряні лінії електропередач, нейронні мережі, модель, програмна реалізаціяАннотация
Здійснена програмна реалізація моделі прогнозування технічних втрат електроенергії в повітряних лініях електропередачі (ЛЕП) напругою 6-35 кВ. Розроблено алгоритм програмної реалізації моделі, здійснено опис параметрів вхідних змінних та логічний зв'язок елементів бази данних (модель «Сутність-Зв'язок»). Проведено тестування запропонованого програмного забезпечення на нових даних та порівняльний аналіз результатів розрахунку втрат електроенергії в повітряних ЛЕП, розрахованих в запропонованому програмному забезпеченні (ПЗ), з даними автоматичної системи контролю та обліку електроенергії (АСКОЕ) та з іншими підходами
Библиографические ссылки
The Cabinet of Ministers of Ukraine (1997). A comprehensive state program of energy saving in Ukraine, 148. Available at: http://zakon3.rada.gov.ua/laws/show/148-97-%D0%BF
Krasovsky, P. Y. (2006). Factors affecting the dynamics of technical losses in power lines. Proceedings of the Dnipropetrovsk National Mining University, 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.
Turbin, S. V. (2007). Improving methods for determining environmental loads on air routes taking into consideration subject topographical features of the area. Energy and Electrification, 10, 3–9.
Hamid, B. (1992). Automated load forecasting using neural networks. Proc. Amer. Power Conf. Chicago, 54, 1149–1153.
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
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. Melbourne, 414–418.
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.
Levchenko, I. I., Satsuk, E. I. (2008). Сarrying capacity and monitoring of overhead power lines in extreme weather conditions. Electricity, 4, 2–8.
Zhelezko, Y. S. (2004). Loss of electric energy in electric grids, depending on weather conditions. Power station, 11.
Ministry of Energy and Coal Industry of Ukraine (2011). Method for determining the technological power consumption of transshaper and power lines, 532. Available at: http://www.mega-billing.com/files/metodika_vtrat.pdf
Osipov, D. S. (2005). 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: RGB.
Glebov, A. A. (2007). Model of short-term forecasting of power consumption by using neuro-fuzzy systems. Astrakhan: RGB, 21.
Bakulevskiy, V. (2016). Research into the influence of climatic factors on the losses of electric energy in overhead power transmission lines. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5/8 (83), 4–8. doi: 10.15587/1729-4061.2016.80072
Borovikov, V. P. (Ed.) (2008). Neural networks. Statistica Neural Networks. Methodology and technology of modern data analysis. Moscow, Hotline-Telecom, 392.
Neural networks. STATISTICA Neural Networks (2001). Moscow: Hotline-Telecom, 654.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2016 Володимир Леонідович Бакулевський
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Наше издание использует положения об авторских правах Creative Commons CC BY для журналов открытого доступа.
Авторы, которые публикуются в этом журнале, соглашаются со следующими условиями:
1. Авторы оставляют за собой право на авторство своей работы и передают журналу право первой публикации этой работы на условиях лицензии Creative Commons CC BY, которая позволяет другим лицам свободно распространять опубликованную работу с обязательной ссылкой на авторов оригинальной работы и первую публикацию работы в этом журнале.
2. Авторы имеют право заключать самостоятельные дополнительные соглашения, которые касаются неэксклюзивного распространения работы в том виде, в котором она была опубликована этим журналом (например, размещать работу в электронном хранилище учреждения или публиковать в составе монографии), при условии сохранения ссылки на первую публикацию работы в этом журнале .
