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.