МОДЕЛІ ВУЗЛОВОГО НАВАНТАЖЕННЯ В ЗАДАЧАХ ОЦІНКИ І ПРОГНОЗУВАННЯ РИЗИКУ ВИНИКНЕННЯ АВАРІЙНИХ СИТУАЦІЙ В ЕЛЕКТРОЕНЕРГЕТИЧНИХ СИСТЕМАХ

Vidnovluvana energetika Pub Date : 2023-02-17 DOI:10.36296/1819-8058.2022.4(71).26-36

Є. І. Бардик, Я. С. Коваль

{"title":"МОДЕЛІ ВУЗЛОВОГО НАВАНТАЖЕННЯ В ЗАДАЧАХ ОЦІНКИ І ПРОГНОЗУВАННЯ РИЗИКУ ВИНИКНЕННЯ АВАРІЙНИХ СИТУАЦІЙ В ЕЛЕКТРОЕНЕРГЕТИЧНИХ СИСТЕМАХ","authors":"Є. І. Бардик, Я. С. Коваль","doi":"10.36296/1819-8058.2022.4(71).26-36","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Для задач аналізу ризику виникнення аварійних ситуацій в ЕЕС у разі відмов електрообладнання створено програмний модуль обробки ретроспективної й оперативної інформації щодо величин вузлового навантаження. Запропоновано підхід щодо трансформації статистичних розподілів імовірності в нечіткі інтервали , що дає можливість використовувати отримані залежності з різною формою представлення вихідної інформації при ймовірнісно-статистичному моделюванні режимів ЕЕС. Побудована математична модель прогнозування вузлового навантаження на основі МГУА-подібних нейронних мереж. Проведено розрахунки й порівняльний аналіз результатів прогнозування вузлового навантаження підсистеми «НЕК УКРЕНЕРГО» на інтервалі одна година на основі методів ARIMA, ARMAX та МГВА – нейронних мереж.","PeriodicalId":427916,"journal":{"name":"Vidnovluvana energetika","volume":"39 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-02-17","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Vidnovluvana energetika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.36296/1819-8058.2022.4(71).26-36","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Для задач аналізу ризику виникнення аварійних ситуацій в ЕЕС у разі відмов електрообладнання створено програмний модуль обробки ретроспективної й оперативної інформації щодо величин вузлового навантаження. Запропоновано підхід щодо трансформації статистичних розподілів імовірності в нечіткі інтервали , що дає можливість використовувати отримані залежності з різною формою представлення вихідної інформації при ймовірнісно-статистичному моделюванні режимів ЕЕС. Побудована математична модель прогнозування вузлового навантаження на основі МГУА-подібних нейронних мереж. Проведено розрахунки й порівняльний аналіз результатів прогнозування вузлового навантаження підсистеми «НЕК УКРЕНЕРГО» на інтервалі одна година на основі методів ARIMA, ARMAX та МГВА – нейронних мереж.

查看原文本刊更多论文

为了分析电力系统在电气设备发生故障时的紧急风险，我们创建了一个软件模块，用于处理节点负荷值的追溯和运行信息。提出了一种将统计概率分布转化为模糊区间的方法，这样就可以在电力系统模式的概率和统计建模中，利用初始信息的不同表示形式来使用所获得的依赖关系。基于类似 MGUA 的神经网络，建立了节点负荷预测的数学模型。基于 ARIMA、ARMAX 和 MGUA 神经网络，对 NEC UKRENERGO 子系统每隔一小时的节点负荷预测结果进行了计算和比较分析。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

Vidnovluvana energetika

CiteScore

0.40

自引率

0.00%

发文量