PDF Печать E-mail

DOI: 10.15407/techned2018.01.087

УДК 621.311:681.3

БАГАТОФАКТОРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ТА АНАЛІЗ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЕНЕРГОСИСТЕМИ ЗА ДАНИМИ ДОВГОТРИВАЛОЇ ПЕРЕДІСТОРІЇ

Журнал Технічна електродинаміка
Видавник Інститут електродинаміки Національної академії наук України
ISSN 1607-7970 (print), 2218-1903 (online)
Випуск № 1, 2018 (січень/лютий)
Cторінки 87 – 93

 

Автори
П.О. Черненко, докт.техн.наук, О.В. Мартинюк, канд.техн.наук, А.І. Заславський, В.О. Мірошник
Інститут електродинаміки НАН України,
пр. Перемоги, 56, Київ, 03057, Україна,
e-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

 

Розглянуто питання використання даних довготривалої передісторії для підвищення точності результатів короткострокового прогнозування сумарного електричного навантаження (СЕН) електроенергетичної системи (ЕЕС). Виділено інтервали часу на річному періоді, що відповідають різному характеру впливу темпера-тури повітря на електричне навантаження. Запропоновано підхід до моделювання СЕН ЕЕС, який передбачає побудову групи незалежних математичних моделей електричного навантаження на виділених часових інтервалах із використанням багаторічних даних, що сприяє підвищенню точності моделювання впливу зовнішніх факторів на електричне навантаження енергосистеми. Наведено підхід до моделювання і прогнозування електричного навантаження нерегулярних днів за даними довготривалої передісторії. Бібл. 8, рис. 3, табл. 2.

Ключові слова: енергосистема, електричне навантаження, математичне моделювання, короткострокове прогнозування, довготривала передісторія, зовнішні фактори.

 

Надійшла                         19.07.2017
Остаточний варіант       28.11.2017
Підписано до друку       29.01.2018

 

УДК 621.311:681.3

МНОГОФАКТОРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ НАГРУЗКИ ЭНЕРГОСИСТЕМЫ ПО ДАННЫМ ДОЛГОВРЕМЕННОЙ ПРЕДЫСТОРИИ

Журнал Технічна електродинаміка
Издатель Институт электродинамики Национальной академии наук Украины
ISSN 1607-7970 (print), 2218-1903 (online)
Выпуск № 1, 2018 (январь/февраль)
Cтраницы 87 – 93

 

Авторы
П.А. Черненко, докт.техн.наук, А.В. Мартынюк, канд.техн.наук, А.И. Заславский, В.А. Мирошник
Институт электродинамики НАН Украины,
пр. Победы, 56, Киев, 03057, Украина,
e-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

 

Рассмотрен вопрос использования долговременной предыстории для повышения точности результатов краткосрочного прогнозирования суммарной электрической нагрузки (СЭН) энергосистемы (ЭЭС). Выделены интервалы времени на годовом периоде, которые соответствуют различному характеру влияния температуры воздуха на электрическую нагрузку. Предложен подход к моделированию СЭН ЭЭС, предусматривающий построение независимых математических моделей электрической нагрузки на выделенных временных интервалах с использованием многолетних данных, что способствует повышению точности моделирования влияния внешних факторов на электрическую нагрузку ЭЭС. Описан подход к моделированию и прогнозированию электрической нагрузки нерегулярных дней по данным долговременной предыстории. Библ. 8, рис. 3, табл. 2.

Ключевые слова: энергосистема, электрическая нагрузка, математическое моделирование, краткосрочное прогнозирование, долговременная предыстория, внешние факторы.

 

Поступила                               19.07.2017
Окончательный вариант     28.11.2017
Подписано в печать             29.01.2018

Література

1. Коцар О.В., Расько Ю.О., Галабіцький П. Підвищення достовірності прогнозування навантаження кінцевих споживачів у РДДБР. Енергетика: економіка, технології, екологія. 2015. № 2 (40). С. 43–52.
2. Макоклюев Б.И., Антонов А.В., Ущаповский К.В., Грабчак Р.В. Прогнозирование электрической нагрузки ОЭС Украины. Электрические сети и системы. 2010. № 4. С. 4–12.
3. Черненко П.А. Идентификация параметров, моделирование и многоуровневое взаимосвязанное прогнозирование электрических нагрузок энергообъединения. Техн. електродинаміка. Тематичний випуск 'Проблеми сучасної електротехніки'. 2010. Ч. 3. С. 57–64.
4. Черненко П.А., Мартынюк А.В., Заславский А.И., Денисевич К.Б. Повышение эффективности планирования режимов энергообъединения с использованием комплекса среднесрочного прогнозирования. Электрические сети и системы. 2009. № 5. С. 21–35.
5. Farmer E.D., Potton M.J. Development of on-line load prediction techniques with results from trials in the south-western region of the CFGB. Proc. IEE. 1968. Vol. 115. Pр. 1549–1558.
6. Galiana F., Handshin E., Fiechter A. Identification of stochastic electric load models from physical data. IEEE Trans. AC. 1974. Vol. 19. No 6. Pp. 887–893. https://doi.org/10.1109/TAC.1974.1100724
7. Gupta P.C., Yamada K. Adaptive short—term forecasting of hourly loads using weather information. IEEE Trans. Power Appar. and Syst. 1972. Vol. 91. No 5. Pp. 2085–2094. https://doi.org/10.1109/TPAS.1972.293541
8. Protasiewicz J. and Czczepaniak P.S. Neural Models of Demands for Electricity. Prediction and Risk Assessment. Electrical Review. 2012. Vol. 88. No 6. Pp. 272–279.