Получение полных вероятностных характеристик параметров режимов задач электроэнергетики
| Parent link: | Вестник Воронежского государственного технического университета.— , 2000- Т. 14, № 5.— 2018.— [С. 64-74] |
|---|---|
| Співавтори: | , |
| Інші автори: | , , , , , |
| Резюме: | Заглавие с экрана В рассматриваемых в электроэнергетике задачах интересующие параметры стационарных режимов, электрические величины при повреждениях, показатели функциональной надежности, резервов мощности электростанций, сечений проводов линий сетей, мощностей трансформаторных и преобразовательных подстанций и др. являются функциональными зависимостями исходных данных, например активных и реактивных мощностей, величин и углов напряжений узлов электрических сетей или случайных аргументов. Нахождение полных вероятностных характеристик - плотностей распределения вероятностей (ПРВ) и функций распределения вероятностей (ФРВ) этих функциональных зависимостей позволяет получить полное представление о всех возможных значениях, которые могут принимать интересующие параметры. Основная проблема заключается в том, что получение ФРВ и ПРВ интересующего параметра стандартными статистическими методами на данный момент не имеет практического решения. В связи с этим предлагается рассматриваемый в статье разрабатываемый метод селекции границ входных и выходных данных (СГИД), не критично зависимый от размерности функциональной зависимости (ФЗ). Приведены актуальные методы статистического моделирования случайных аргументов, рассмотрен метод селекции входных и выходных границ данных с аналитической точки зрения, также представлен усовершенствованный алгоритм получения полных вероятностных характеристик функциональных зависимостей, продемонстрированы результаты маломерных примеров In the tasks considered in the power industry, the parameters of stationary modes, electrical values for damage, indicators of functional reliability, power reserves of power stations, wire sections of network lines, transformer and converter stations, etc., are functional dependencies of the initial data, such as active and reactive powers, values and voltage angles of nodes of electrical networks or random arguments. Finding the complete probability characteristics - probability distribution densities (PDDs) and probability distribution functions (PDFs) of these functional dependencies - allows one to get a complete picture of all possible values that the parameters of interest can take. The main problem is that obtaining PDD and PDF of the parameter of interest by standard statistical methods currently has no practical solution. In this regard, we propose a developed method for the selection of the boundaries of input and output data (SBID), which is not critically dependent on the dimension of functional dependence (FD), considered in the article. The actual methods of statistical modeling of random arguments are presented, the method of selection of input and output data boundaries from an analytical point of view is considered, an improved algorithm for obtaining the full probability characteristics of functional dependencies is also presented, the results of low-dimensional examples are demonstrated Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса |
| Опубліковано: |
2018
|
| Серія: | Энергетика |
| Предмети: | |
| Онлайн доступ: | https://elibrary.ru/item.asp?id=36288646 |
| Формат: | Електронний ресурс Частина з книги |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=659213 |
MARC
| LEADER | 00000naa0a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 659213 | ||
| 005 | 20250306163245.0 | ||
| 035 | |a (RuTPU)RU\TPU\network\27681 | ||
| 090 | |a 659213 | ||
| 100 | |a 20190125d2018 k||y0rusy50 ca | ||
| 102 | |a RU | ||
| 135 | |a drcn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | |a i | |
| 182 | 0 | |a b | |
| 200 | 1 | |a Получение полных вероятностных характеристик параметров режимов задач электроэнергетики |d Obtaining the full probabilistic characteristics of the parameters of electric energy tasks |f Ю. Д. Бай [и др.] | |
| 203 | |a Текст |c электронный | ||
| 225 | 1 | |a Энергетика | |
| 300 | |a Заглавие с экрана | ||
| 320 | |a [Библиогр.: с. 72-73 (13 назв.)] | ||
| 330 | |a В рассматриваемых в электроэнергетике задачах интересующие параметры стационарных режимов, электрические величины при повреждениях, показатели функциональной надежности, резервов мощности электростанций, сечений проводов линий сетей, мощностей трансформаторных и преобразовательных подстанций и др. являются функциональными зависимостями исходных данных, например активных и реактивных мощностей, величин и углов напряжений узлов электрических сетей или случайных аргументов. Нахождение полных вероятностных характеристик - плотностей распределения вероятностей (ПРВ) и функций распределения вероятностей (ФРВ) этих функциональных зависимостей позволяет получить полное представление о всех возможных значениях, которые могут принимать интересующие параметры. Основная проблема заключается в том, что получение ФРВ и ПРВ интересующего параметра стандартными статистическими методами на данный момент не имеет практического решения. В связи с этим предлагается рассматриваемый в статье разрабатываемый метод селекции границ входных и выходных данных (СГИД), не критично зависимый от размерности функциональной зависимости (ФЗ). Приведены актуальные методы статистического моделирования случайных аргументов, рассмотрен метод селекции входных и выходных границ данных с аналитической точки зрения, также представлен усовершенствованный алгоритм получения полных вероятностных характеристик функциональных зависимостей, продемонстрированы результаты маломерных примеров | ||
| 330 | |a In the tasks considered in the power industry, the parameters of stationary modes, electrical values for damage, indicators of functional reliability, power reserves of power stations, wire sections of network lines, transformer and converter stations, etc., are functional dependencies of the initial data, such as active and reactive powers, values and voltage angles of nodes of electrical networks or random arguments. Finding the complete probability characteristics - probability distribution densities (PDDs) and probability distribution functions (PDFs) of these functional dependencies - allows one to get a complete picture of all possible values that the parameters of interest can take. The main problem is that obtaining PDD and PDF of the parameter of interest by standard statistical methods currently has no practical solution. In this regard, we propose a developed method for the selection of the boundaries of input and output data (SBID), which is not critically dependent on the dimension of functional dependence (FD), considered in the article. The actual methods of statistical modeling of random arguments are presented, the method of selection of input and output data boundaries from an analytical point of view is considered, an improved algorithm for obtaining the full probability characteristics of functional dependencies is also presented, the results of low-dimensional examples are demonstrated | ||
| 333 | |a Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса | ||
| 461 | 1 | |t Вестник Воронежского государственного технического университета |d 2000- | |
| 463 | 1 | |t Т. 14, № 5 |v [С. 64-74] |d 2018 | |
| 510 | 1 | |a Obtaining the full probabilistic characteristics of the parameters of electric energy tasks |z eng | |
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | 1 | |a труды учёных ТПУ | |
| 610 | 1 | |a электроэнергетические системы | |
| 610 | 1 | |a численные методы | |
| 610 | 1 | |a законы распределения | |
| 610 | 1 | |a распределение вероятностей | |
| 610 | 1 | |a случайные величины | |
| 610 | 1 | |a квантили | |
| 610 | 1 | |a функциональные зависимости | |
| 701 | 1 | |a Бай |b Ю. Д. |c специалист в области электроэнергетики |c ассистент кафедры Томского политехнического университета |f 1991- |g Юлий Дмитриевич |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\36836 |9 19865 | |
| 701 | 1 | |a Шмойлов |b А. В. |c специалист в области электроэнергетики |c доцент Томского политехнического университета, кандидат технических наук |f 1939- |g Анатолий Васильевич |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\26025 | |
| 701 | 1 | |a Андреев |b М. В. |c специалист в области электроэнергетики |c доцент Томского политехнического университета, кандидат технических наук |f 1987- |g Михаил Владимирович |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\28036 | |
| 701 | 1 | |a Суворов |b А. А. |c специалист в области электроэнергетики |c доцент Томского политехнического университета, кандидат технических наук |f 1990- |g Алексей Александрович |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\35125 |9 18400 | |
| 701 | 1 | |a Киевец |b А. В. |c специалист в области электроэнергетики |c инженер-исследователь Томского политехнического университета |f 1993- |g Антон Владимирович |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\42398 | |
| 701 | 1 | |a Разживин |b И. А. |c специалист в области электроэнергетики |c доцент Томского политехнического университета, кандидат технических наук |f 1989- |g Игорь Андреевич |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\37755 |9 20507 | |
| 712 | 0 | 2 | |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет |b Инженерная школа энергетики |b Отделение электроэнергетики и электротехники (ОЭЭ) |3 (RuTPU)RU\TPU\col\23505 |
| 712 | 0 | 2 | |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет |b Инженерная школа энергетики |c (2017- ) |3 (RuTPU)RU\TPU\col\23503 |
| 801 | 2 | |a RU |b 63413507 |c 20190125 |g RCR | |
| 856 | 4 | |u https://elibrary.ru/item.asp?id=36288646 | |
| 942 | |c CF | ||