Для авторов
Найти
Результаты поиска
Найдено результатов: 5.
-
ОЦЕНКА ВОЗДЕЙСТВУЮЩИХ ФАКТОРОВ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ В РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭНЕРГОСИСТЕМЕ С УЧЕТОМ РЕЖИМА ЕЕ ЭКСПЛУАТАЦИИ
Н. К. Полуянович , М. Н. Дубяго2022-05-26Аннотация ▼Статья посвящена исследованиям вопросов оценки воздействующих факторов и про-
гнозирования электропотребления в региональной энергосистеме с учетом режимов ее
эксплуатации. Проведен анализ существующих методов прогнозирования энергопотребле-
ния. Обоснован выбор метода прогнозирования с использованием искусственной нейронной
сети. Рассмотрен алгоритм создания нейросети для краткосрочного прогноза электриче-
ской нагрузки. Актуальность работы обусловлена требованиями действующего законода-
тельства к прогнозированию электропотребления для решения задачи поддержания балан-
са мощностей между генерирующей стороной и потреблением электрической энергии.
При этом одной из основных задач, связанных с генерацией электрической энергии и ее
потреблением, является задача поддержания баланса мощностей. С одной стороны, при
увеличении плановой нагрузки могут возникнуть перебои в поставке электроэнергии, с дру-
гой стороны, уменьшение электропотребления приведет так же к уменьшению КПД элек-
тростанций, и в конечном счете – к повышению стоимости на электроэнергию как для
субъекта оптового рынка электроэнергии, так и для конечного потребителя. Разработан-
ная нейросетевая модель (НС) модель сводит задачу краткосрочного прогнозирования
электропотребления к поиску матрицы свободных коэффициентов посредством обучения
на имеющихся статистических данных (активная и реактивная мощность, температура
окружающей среды, дата и индекс дня). Полученная НС модель краткосрочного прогнози-
рования электропотребления участка районной электрической сети 10 кВ, учитывает
факторы: – времени, – метеорологических условий, – отключений отдельных питающих
линий электропередач, – режима работы потребителей электроэнергии. Получены про-
гнозные оценки электропотребления энергосистемы по данным потребляемой электро-
энергии наружной температуры, типу дня и т.д. Модель прогнозирования величины, по-
требляемой активной и реактивной мощности вполне работоспособна, однако на данном
этапе все еще имеет довольно высокий уровень погрешности прогнозирования. Для повы-
шения точности прогнозирования необходимо увеличить базу данных, составляющих обу-
чающую выборку, т.к. на данный момент имеющиеся данные охватывают временной про-
межуток длиной лишь 3–4 месяца. Результаты анализа показали, что наибольшие трудно-
сти вызывает прогнозирование потребления реактивной мощности. -
ТЕРМОФЛУКТУАЦИОННАЯ ТЕОРИЯ РАЗРУШЕНИЯ И ОЦЕНКА ДОЛГОВЕЧНОСТИ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ИЗОЛЯЦИИ СПЭ КАБЕЛЕЙ
Н. К. Полуянович , М. Н. Дубяго , Д.В. Бурьков2022-01-31Аннотация ▼Статья посвящена исследованиям вопросов по созданию метода оценки долговечно-
сти основной изоляции силовых кабельных линий на основе термофлуктуационной теории
разрушения твердых тел. Рассмотрены особенности развития пробоя в однородных и не-
однородных диэлектриках. Рассматриваются проблемные вопросы изоляционных мате-
риалов силовых кабельных систем (СКС) на основе разработки и развития методов нераз-
рушающего контроля. Установлены основные компоненты, разрушающие изоляцию СКС.
Описана термофлуктуационная теория разрушения и оценка долговечности электрической
изоляции силовых кабелей. Предлагается аналитический метод оценки процессов окисления
целлюлозы с определением наиболее вероятного. Предложенный подход выявления основных процессов разрушения изоляции позволяет более детально представить предпосылки к
развитию частичных разрядов (ЧР) в изоляции и определить мероприятия по минимизации
процессов, приводящих к деструкции изоляции СКС. Изложены результаты экспериментов
по исследованию сроков службы изоляционного материала состаренных образцов силового
кабеля в термошкафу, по определению критериев старения. Экспериментальные данные
интерпретированы с позиций термофлуктуационной теории. Выявлена и исследована зави-
симость увеличения разности температур ΔT от степени износа электроизоляционных
свойств материала, что позволяет прогнозировать его ресурс. Рассмотрена термофлуктуа-
ционная теория разрушения изоляционных материалов вызванного термофлуктуационным
разрывом химических связей и оценки долговечности электрической изоляции кабелей из сши-
того полиэтилена. Показано что, для расчета средней энергии мономерного звена различных
полимерных материалах необходимо знать: химическую формулу мономерного звена и значе-
ния энергий связи. В работе проведено определение времени до пробоя основной изоляции СКЛ
при действии температуры. Модель может быть использована в устройствах и системах
непрерывного диагностирования силовых кабелей по температурным режимам. -
АЛГОРИТМ ОБУЧЕНИЯ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ФАКТОРНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЕСУРСА ИЗОЛЯЦИОННЫХ МАТЕРИАЛОВ СИЛОВЫХ КАБЕЛЬНЫХ ЛИНИЙ
Н. К. Полуянович , М. Н. Дубяго2021-07-18Аннотация ▼Статья посвящена исследованиям термофлуктуационных процессов в соответствии
с теорией теплопроводности для решения задач факторного прогнозирования остаточно-
го ресурса изоляционных материалов на основе неразрушающего температурного метода.
Обоснована актуальность задачи разработки алгоритма для прогнозирования температу-
ры жил СКЛ в режиме реального времени на основе данных системы температурного
мониторинга, с учетом изменения токовой нагрузки линии и внешних условий теплоотвода.
Экспериментальным методом выявлены типы искусственных нейронных сетей, их архи-
тектура и состав, которые обеспечивают максимальную точность прогнозирования при
минимальном наборе значимых факторов. Разработана нейросеть для определения темпе-
ратурного режима токоведущей жилы силового кабеля. Определен минимальный набор
значимых факторов и размерность входного обучающего вектора, который обеспечивает
универсальность нейросетевого метода прогнозирования. Разработана нейросеть для оп-
ределения температурного режима токоведущей жилы заключается в диагностике и про-
гнозировании ресурса электроизоляции (ЭИ) силового кабеля. Модель позволяет оцениватьтекущее состояние изоляции и прогнозировать остаточный ресурс СКЛ. Проведен сравни-
тельный анализ экспериментальных и расчетных характеристик алгоритмов обучения
искусственной нейронной. Установлено, что предлагаемый алгоритм искусственной ней-
ронной сети может быть использована для составления прогноза температурного режи-
ма токоведущей жилы, на три часа вперед с точностью до 2,5% от фактического значе-
ния температуры жилы. Основная область применения разработанной нейросети для
определения температурного режима токоведущей жилы заключается в диагностике и
прогнозировании ресурса электроизоляции (ЭИ) силового кабеля. Разработка интеллекту-
альной системы прогнозирования (ИНС) температуры жилы СКЛ способствует планиро-
ванию режимов работы электросети с целью повышения надежности и энергоэффектив-
ности их взаимодействия с объединенной энергосистемой. -
МНОГОЭТАПНЫЙ МЕТОД КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕМПЕРАТУРНЫХ РЕЖИМОВ В СИЛОВОМ КАБЕЛЕ
Н. К. Полуянович, Н. В. Азаров, А. В. Огреничев, М. Н. Дубяго2020-07-20Аннотация ▼Статья посвящена исследованиям вопросам создания диагностики и прогнозирования
термофлуктуационных процессов изоляционных материалов силовых кабельных линий (СКЛ)
электроэнергетических систем на основе таких методов искусственного интеллекта, как
нейронные сети и нечеткая логика. Показана необходимость разработки более совершен-
ной методики анализа тепловых режимов в СКЛ. Обоснована актуальность задачи созда-
ния нейросетей (НС) для оценки пропускной способности, расчёта и прогнозирования тем-
пературы жил СКЛ в режиме реального времени на основе данных системы температур-
ного мониторинга, с учетом изменения токовой нагрузки линии и внешних условий тепло-
отвода. По основным критериям проведено сравнение традиционных и нейросетевых алго-
ритмов для прогнозирования, показало преимущество НС методов. Проведена классифи-
кация НС методов и моделей прогнозирования температурных режимов КЛ. Предложен-
ный нейросетевой алгоритм прогнозирования характеристик электрической изоляции был
апробирован на контрольной выборке экспериментальных данных, по которым обучение
искусственной нейронной сети не проводилось. Результаты прогноза показали эффектив-
ность выбранной модели. Для решения задачи прогнозирования ресурса СКЛ была выбрана
сеть с прямым распространением данных и обратного распространения ошибки, т.к. сети
такого типа в совокупности с активационной функцией в виде гиперболического тангенса
являются в некоторой степени универсальной структурой для многих задач аппроксима-
ции, приближения и прогнозирования. Разработана нейросеть для определения темпера-
турного режима токоведущей жилы силового кабеля. Проведен сравнительный анализ
экспериментальных и расчетных характеристик распределений температуры, при этом
исследовались различные нагрузочные режимы работы и функции изменения тока кабеля.
При анализе данных было определено, что максимальное отклонение данных, полученных
от нейросети от данных обучающей выборки, составило менее 2,2 % что является вполне
приемлемым результатом. Модель может быть использована в устройствах и системах
непрерывного диагностирования силовых кабелей по температурным режимам. -
АНАЛИЗ И ВЫБОР МЕТОДИКИ В РЕШЕНИИ ЗАДАЧ ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ СИСТЕМ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕРМОФЛУКТУАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В КАБЕЛЬНЫХ СЕТЯХ
Н.К. Полуянович, М.Н. Дубяго2020-07-20Аннотация ▼Статья посвящена исследованиям вопросам создания диагностики и прогнозирования
термофлуктуационных процессов изоляционных материалов силовых кабельных линий (СКЛ)
электроэнергетических систем на основе таких методов искусственного интеллекта, как
нейронные сети и нечеткая логика. Показана необходимость разработки более совершен-
ной методики анализа тепловых режимов в СКЛ. Обоснована актуальность задачи созда-
ния нейросетей (НС) для оценки пропускной способности, расчёта и прогнозирования тем-
пературы жил СКЛ в режиме реального времени на основе данных системы температур-
ного мониторинга, с учетом изменения токовой нагрузки линии и внешних условий тепло-
отвода. По основным критериям проведено сравнение традиционных и нейросетевых алго-
ритмов для прогнозирования, показало преимущество НС методов. Проведена классифи-
кация НС методов и моделей прогнозирования температурных режимов КЛ. Для решения
задачи прогнозирования ресурса СКЛ была выбрана сеть с прямым распространением дан-
ных и обратного распространения ошибки, т.к. сети такого типа в совокупности с акти-
вационной функцией в виде гиперболического тангенса являются в некоторой степени уни-
версальной структурой для многих задач аппроксимации, приближения и прогнозирования.
Разработана нейросеть для определения температурного режима токоведущей жилы
силового кабеля. Проведен сравнительный анализ экспериментальных и расчетных харак-
теристик распределений температуры, при этом исследовались различные нагрузочные
режимы работы и функции изменения тока кабеля. При анализе данных было определено,
что максимальное отклонение данных, полученных от нейросети от данных обучающей
выборки, составило менее 2,5 % что является вполне приемлемым результатом. Для по-
вышения точности необходимо использовалось большое количество входных и выходных
данных при обучении сети, а также некоторая доработка ее структуры. Модель позволя-
ет оценивать текущее состояние изоляции и прогнозировать остаточный ресурс СКЛ. Модель
может быть использована в устройствах и системах непрерывного диагностирования
силовых кабелей по температурным режимам.
1 - 5 из 5 результатов
