Search academic texts

Information × Registration Number 0417U004001, Candidate dissertation Status к.т.н. Date 05-10-2017 popup.evolution o Title Prediction of electrical load distribution networks under uncertainty of the initial information Author Katyukha Igor Anatoliyovich, popup.head Ovcharov Volodymyr Vasylovych popup.opponent Тугай Юрій Іванович popup.opponent Савченко Олександр Анатолійович Description Об'єкт дослідження: процес прогнозу електричних навантажень розподільчих мереж в умовах невизначеності вихідної інформації. Предмет дослідження: - методи і моделі прогнозу електричних навантажень розподільчих мереж з урахуванням особливостей окремих електроспоживачів в умовах невизначеності вихідної інформації. Мета дисертаційної роботи: підвищення ефективності споживання та збереження електричної енергії в розподільчих мережах шляхом удосконалення прогнозу електроспоживання. Методи дослідження: для дослідження графіків навантаження - елементи математичної статистики і регресійного аналізу; для прогнозування електричних навантажень - методи нечіткого регресійного аналізу; для розроблення алгоритмів та програмного комплексу для прогнозування електроспоживання - імітаційне моделювання, методи математичного програмування. полягає в розробленій методики прогнозування електроспоживання на базі нечіткого регресійного аналізу, що включає принципи побудови прогнозних моделей, алгоритмічне забезпечення, а також програмне забезпечення, реалізоване у зручній для інтегрування в АСКОЕ формі. Вдосконалено метод нечіткого регресійного аналізу для побудови довгострокових прогнозних моделей електричних навантажень в розподільчих мережах. Враховано паритетну участь двох критеріїв ефективності нечітких моделей: степені суміщення та степені нечіткості при побудові прогнозних моделей. Розроблено метод корекції довгострокових прогнозних моделей для короткострокового прогнозу. Запропоновано підхід до побудови виду прогнозних моделей при будь-яких типах навантажень. Аналітично встановлено зв'язок нечітких показників точності прогнозу з відносною середньомодульною похибкою. Розроблену методику апробовано при розробці прогнозних моделей електричного навантаження ряду споживачів з різними типами графіків навантаження. Наукова новизна одержаних результатів: удосконалено метод отримання прогнозних моделей електричних навантажень, який відрізняється шляхом побудови критерію ступеню сумісності нечіткої регресії на основі перетину нечітких чисел, що дає можливість розкрити невизначеність вихідних даних та підвищити якість прогнозу електричних навантажень; отримав подальший розвиток метод уніфікації виду прогнозних моделей, який відрізняється тим, що в добовому графіку електроспоживання виділено функціональні ділянки, з роздільним використанням для них нечіткого регресійного аналізу, завдяки якому можна отримати вид прогнозних моделей для різних навантажень; вперше аналітично приведено метод визначення ефективності прогнозу електроспоживання в електричних мережах, який дозволяє виконувати порівняльний аналіз нечітких регресійних моделей прогнозу з моделями, отриманими іншими методами. Основні результати виконаних у дисертації досліджень впроваджені в ПП "Молокозавод-ОЛКОМ", Приазовським РЕМ ВАТ "Запоріжжяобленерго" та використовуються в навчальному процесі кафедри електротехніки і електромеханіки Таврійського державного агротехнологічного університету. Registration Date 2017-10-05 popup.nrat_date 2020-04-03 Close