Розробка алгоритма програмної реалізації моделі прогнозування технічних втрат електроенергії в повітряних лініях електропередачі напругою 6-35 кв
DOI:
https://doi.org/10.15587/2313-8416.2016.85480Ключові слова:
втрати електроенергії, повітряні лінії електропередач, нейронні мережі, модель, програмна реалізаціяАнотація
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
Посилання
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.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2016 Володимир Леонідович Бакулевський
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Наше видання використовує положення про авторські права Creative Commons CC BY для журналів відкритого доступу.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
