УПРАВЛЕНИЕ ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТЬЮ ЭНЕРГОСЕТИ В ЗАДАЧАХ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ НАГРУЗКИ

Аннотация

Рассматривается программно-моделирующий комплекс системы управления энерго- сетью и её элементами. Актуальность работы обусловлена требованиями действующего законодательства к прогнозированию электропотребления для решения задачи поддержа- ния баланса мощностей между генерирующей стороной и потреблением электрической энергии. Разработанные алгоритмы и методы управления использованы в составе про- граммно-моделирующего комплекса для управления энергосетью и энергетическим обору- дованием, наиболее актуально использование в локальных энергосистемах автономных потребителей и микросетях. Для эффективного проведения экспериментальных исследо- ваний была разработана методология эксперимента, включающая этап разработки плана- программы эксперимента; выбор средств проведения эксперимента; проведение экспери- мента; обработку и анализ экспериментальных данных. Показано, что для построения системы технологического управления региональной сетевой компании возможно исполь- зовать техническую и информационную основу иерархической автоматизированной ин- формационно измерительной системы контроля и учета электроэнергии. Показано, что интеллектуальный счётчики системы интеллектуального учета электроэнергии (ИСУ) находится в непрерывной связи с производителем и потребителем энергии, то есть мони- торинг происходит в режиме реального времени. Разработанная нейросетевая модель (НС) модель сводит задачу краткосрочного прогнозирования электропотребления к поиску матрицы свободных коэффициентов посредством обучения на имеющихся статистиче- ских данных (активная и реактивная мощность, температура окружающей среды, дата и индекс дня Получены прогнозные оценки электропотребления модели прогнозирования, некоторых присоединений, энергосистемы величины, потребляемой активной и реактив- ной мощности имеет допустимый уровень погрешности прогнозирования. Разработана нейросетей для оценки пропускной способности, расчёта и прогнозирования температуры жил силовой кабельной линии в режиме реального времени на основе данных системы тем- пературного мониторинга, и с учетом изменения токовой нагрузки линии. Анализ получен- ных характеристик показал, что максимальное отклонение данных, полученных от нейро- сети от данных обучающей выборки, составило менее 3%, что является вполне приемле- мым результатом. Проведенные сравнения прогнозных значений с фактическими позволя- ют говорить об адекватности выбранной модели сети и ее применимости на практике для надежной работы кабельной системы электроснабжения потребителей. Анализ резуль- татов показал, что чем больше состарен изоляционный материал силовой кабельной ли- нии, тем больше разность температур между исходным и состаренным образцом.