Системный анализ потерь электроэнергии в распределительных электрических сетях в условиях неопределенности

Системный анализ потерь электроэнергии в распределительных электрических сетях в условиях неопределенности

Автор: Савина, Наталья Викторовна

Шифр специальности: 05.14.02

Научная степень: Докторская

Год защиты: 2010

Место защиты: Благовещенск

Количество страниц: 564 с. ил.

Артикул: 4907439

Автор: Савина, Наталья Викторовна

Стоимость: 250 руб.

Системный анализ потерь электроэнергии в распределительных электрических сетях в условиях неопределенности  Системный анализ потерь электроэнергии в распределительных электрических сетях в условиях неопределенности 

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
Глава 1. Системный подход к исследованию информационных потоков и
проблемы потерь электроэнергии в условиях неопределенности
1.1. Наблюдаемость распределительных электрических сетей
1.2. Понятие неопределенности в исследовании потерь электроэнергии.
1.3. Методы и модели представления информационных потоков для системного анализа потерь электроэнергии в условиях неопределенности
1.4. Структурный анализ потерь электроэнергии в распределительных сетях
1.5. Общая характеристика методов определения потерь электроэнергии.
1.6. Концепция определения потерь электроэнергии в
электрических сетях в условиях неопределенности .
1.7. Выводы
Глава 2. Моделирование параметров режима для расчета и анализа потерь
электроэнергии.
2.1. Принципы построения математической модели сети для исследования потерь электроэнергии.
2.2. Статистические исследования токовых нагрузок узлов электрической сети
2.3. Обобщенная математическая модель токовой нагрузки ввода .
2.4. Определение эквивалентных токов вводов подстанций
2.5. Выводы
Глава 3. Эквивалентировапие электрических сетей.
3.1. Исходные положения
3.2. Определение сопротивлений элементов электрических сетей
при низком качестве электроэнергии .
3.2.1. Влияние низкого качества электроэнергии на поверхностный импеданс шин токопроводов
3.2.2. Влияние искажения качества электроэнергии на сопротивления элементов электрической сети
3.3. Обобщенная эквивалентная модель подстанции в сетях различного функционального назначения.
3.4. Эквивалентирование электрических сетей предприятий
3.5. Эквивалентирование электрических сетей энергосистем .
3.5.1. Методика эквивапентирования электрических сетей
3.5.2. Эквивалентирование простых замкнутых и сложнозамкнутых сетей первого уровня
3.5.3. Эквивалентирование сетей второго уровня
3.5.4. Эквивалентирование сетей на третьем уровне
3.6. Эквивалентирование электрических сетей с тяговой нагрузкой
3.7. Выводы.
Глава 4. Методы и алгоритмы уточненного определения потерь
электроэнергии в распределительных сетях в условиях неопределенности
4.1. Методика уточненного определения технических потерь электроэнергии в распределительных сетях
4.2. Алгоритм уточненного определения потерь электроэнергии
при неполноте и недостоверности исходной информации
4.3. Обоснование корректности метода уточненного определения потерь электроэнергии в условиях неопределенности.
4.4. Алгоритм определения потерь электроэнергии в распределительной сети 0,4 ч 0 кВ, заключенной между границей раздела балансовой принадлежности и пунктами установки приборов учета электроэнергии.
4.4.1. Методика почасового определения потерь электроэнергии в распределительной сети 0,4 0 кВ при установке приборов учета электроэнергии не на границе раздела балансовой принадлежности.
4.4.2. Алгоритм определения потерь электроэнергии в сети 0,4 4 0 кВ между пунктами учета электроэнергии и границей раздела балансовой принадлежности
4.4.3. Подготовка исходной информации для расчета потерь электроэнергии в сети между границей раздела балансовой принадлежности и пунктами расчетного учета электроэнергии .
4.5. Потери в сети, обусловленные низким качеством
электроэнергии.
4.5.1. Структура потерь электроэнергии, обусловленных низким качеством элекгроэнергии. Моделирование напряжений и токов для исследования таких потерь
4.5.2. Технические потери, вызванные низким качеством элекгроэнергии.
4.5.3. Метрологические потери, обусловленные низким качеством электроэнергии.
4.6. Выводы
Глава 5. Комплексная программа и рекомендации по снижению потерь электроэнергии в электрических сетях энергосистем и предприятий.
5.1. Комплексная программа снижения потерь электроэнергии в распределительных сетях
5.2. Рекомендации по совершенствованию систем учета электроэнергии.
5.3. Рекомендации по снижению технических потерь электроэнергии.
5.4. Рекомендации по снижению коммерческих потерь электроэнергии.
5.5. Рекомендации по снижению потерь электроэнергии в распределительных сетях предприятий
5.6. Управление уровнем потерь электроэнергии в распределительных сетях путем компенсации реактивной мощности.
5.6.1. Техникоэкономическая целесообразность компенсации реактивной мощности в сетях потребителей
5.6.2. Влияние низкого качества информационных потоков на оптимальную область компенсации реактивной мощности
5.6.3. Многоуровневая иерархическая модель компенсации реактивной мощности в распределительных сетевых компаниях.
5.6.4. Методика оптимальной компенсации реактивной мощности в распределительных электрических . 1,
5.6.5. Алгоритм выбора мест установки и оптимальной мощности КУ.
5.7 Оценка эффективности мероприятий по снижению потерь
электроэнергии
5.8. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ
ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЯ
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность


В качестве исходной информации при подборе аналитического выражения для корреляционной функции, как правило, используются дискретные значения корреляционных моментов, определяемых с некоторым шагом квантования по времени для массива значений исследуемого случайного процесса. Вопросы систематизации подбора корреляционных функций рассмотрены в , , а описывающие их выражения при моделировании электрических нагрузок промышленных установок показаны в , 0, 1. Широкое распространение получили регрессионные методы, основанные на теории планирования эксперимента. Нелинейная характеристика заменяется эквивалентной в вероятностном смысле линеаризованной функциональной зависимостью случайных величин. Универсальным методом для анализа параметров режима является метод статистических испытаний, позволяющий численно определять функции распределения случайных величин, описывающих параметры режима. К недостаткам всех рассмотренных вероятностных методов можно отнести необходимость нахождения центральных моментов высоких порядков и нахождение сложных производных при их определении. Необходимо привлекать статистический подход, т. В этом случае процесс должен быть стационарным в течение времени замера, а выборка довольно большой. Т.о. Однако информацию, недоступную для измерения, описать нельзя. Отсюда использование вероятностностатистического аппарата не приводит к раскрытию неопределенности состояния энергосистемы в полной мере, что существенно снижает качество решения рассматриваемой проблемы. В тех случаях, когда измерение не возможно но техническим условиям эксплуатации, либо оно дает заведомо неверный и грубый результат, целесообразно использовать теорию нечетких множеств. С помощью лингвистических переменных можно формировать качествешгую информацию о параметрах режима, представленную в словесной форме , 4, 5, 0, 7. Важным моментом при задании лингвистической переменной является выбор базового терммножества. Наиболее простым представлением размытости информации является нечеткий интервал . Оу если Р Р
. Р Р
1,если Р1,Р1Р1 рш, Р
1. Графически функция принадлежности в этом случае имеет вид трапеции. Рис. Как видно из рис. Функции принадлежности также могут быть треугольного типа, нормальными. Совершенно очевидно, что применение теории нечетких множеств еще один шаг в раскрытии неопределенности. Учитывая тот факт, что нагрузка узлов меняется случайным образом, т. При в1 в2 функция симметрична относительно а. В точке а 1 1. В соответствии с рис. Рис. Нормальная функция принадлежности на1рузки узла а Рш Рш в1Р1Г,Р,3 в2р, Рт3. По своему виду нормальная функция принадлежности л и кривая плотности нормального закона распределения х совпадают, отсюда мх для законов нормальною распределения вероятностей и близких и нему законов распределения. Тогда математическое ожидание активной нагрузки узла в момент времени 1 определится выражением
а его точечная оценка
где число реализаций. Аналогично вычисляются средние значения ординат для остальных моментов времени , т. ЛГ . Таким же образом можно определить оценку математического ожидания случайного процесса любого другого параметра режима, используемого в расчете потерь электроэнергии. Данный вывод позволит при разработке математической модели токовой нагрузки получить более точные результаты в условиях ее неопределенности. Рассмотрим методы прогноза электрических нагрузок и параметров режима. Управление уровнем потерь электроэнергии невозможно без их планирования. Точность планирования влияет на величину нормативных потерь, а, следовательно, и тарифы на электроэнергию, а также и на работу рынков электроэнергии. Планирование потерь электроэнергии должно опираться на модели прогноза электрических нагрузок. Большинство алгоритмов прогнозирования электрических нагрузок представляет собой комбинацию различных статистических процедур. Существует классификация методов краткосрочного прогнозирования активных нагрузок . Анализ отечественного и зарубежного опыта 2, 3, , , , , , , , 5, 2,2, 5, 7, , 9, 0, 9 показал, что предпочтение отдают методам второй группы как наиболее точным.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.207, запросов: 237