Получение законов распределения вероятностей параметров установившегося режима электроэнергетических систем; Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Энергетика; Т. 20, № 3
| Parent link: | Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Энергетика.— , 2001- Т. 20, № 3.— 2020.— [С. 41-51] |
|---|---|
| 団体著者: | |
| その他の著者: | , , , , , |
| 要約: | Заглавие с экрана Стабильная работа энергосистемы является одним из основных вопросов, рассматриваемых в электроэнергетике. Современные уровни потребления ведут к необходимости постоянно наращивать генерируемые мощности, многократно преобразуя и усложняя исходную схему. В дополнение к этому, учитывая текущий тренд на развитие цифровой энергетики и внедрение возобновляемых источников энергии, добавляется все больше неопределенностей, которые сложно предопределить стандартными методами регулирования. События в энергосистеме являются детерминированными, т. е. случайными. Это приводит к тому, что сложно в полной мере оценить устойчивость энергосистемы, уровни напряжений в узлах, токов в ветвях или возможные потери мощности. Нахождение законов распределения вероятностных характеристик способно предоставить понимание всех возможных состояний, в которых может существовать объект. Проблема их получения заключается в сложности учета всех взаимосвязей между случайными аргументами исходных данных. Данные законы необходимы для дальнейшего определения оптимальных режимов работы ЭЭС, возможности решения задачи определения оптимальных мест установки и требуемого объема возобновляемой генерируемой энергии недетерминированным способом. Цель данной статьи заключается в апробировании разрабатываемого метода получения полных вероятностных характеристик СГИД. Данный метод в отличие от методов семейства Монте-Карло не использует случайную выборку исходных аргументов, а полностью покрывает исследуемую функциональную зависимость. Поставленная задача была решена с использованием положений теории вероятностей и математической статистики, в энергетике в частности, численных методов оптимизации. Также использовался пакет прикладных программ для решения задач технических вычислений MATLAB Matpower. Stable operation of electrical power systems is one of the crucial issues in the power industry. Current volumes of electricity consumption cause the need to constantly increase the generated capacity, repeatedly modifying and complicating the original circuit. In addition to this, given the current trend towards the use of digital power systems and renewable energy sources, more and more uncertainties difficult to predict by standard mathematical methods appear. Events in the power system are deterministic, i.e. random. Thus, it is difficult to fully assess the system stability, voltage levels, currents, or possible power losses. Finding the probability distribution laws can give us an understanding of all the possible states in which an object can exist. Obtaining them is complicated by the difficulty of accounting for all the correlations between the random arguments of the source data. These laws are necessary to determine the optimal operating modes, the possibility of solving the problem of determining the optimal renewable energy sources installation locations and the required amount of generated energy in a non-deterministic way. The purpose of this article is to test the developed SIBD method for obtaining the full probabilistic characteristics. This method, unlike the Monte Carlo methods, does not use a random sample of initial data, but completely covers the studied functional dependence. The problem was solved using the provisions of probability theory and mathematical statistics, numerical optimization methods in particular. The MATLAB Matpower application package was also used to solve technical computing problems. |
| 言語: | ロシア語 |
| 出版事項: |
2020
|
| 主題: | |
| オンライン･アクセス: | https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44049464 https://doi.org/10.14529/power200305 |
| フォーマット: | 電子媒体 図書の章 |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=665094 |
MARC
| LEADER | 00000naa0a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 665094 | ||
| 005 | 20250127142806.0 | ||
| 035 | |a (RuTPU)RU\TPU\network\36293 | ||
| 035 | |a RU\TPU\network\34465 | ||
| 090 | |a 665094 | ||
| 100 | |a 20210811d2020 k||y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 135 | |a drcn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | |a i | |
| 182 | 0 | |a b | |
| 200 | 1 | |a Получение законов распределения вероятностей параметров установившегося режима электроэнергетических систем |d Obtaining probability distribution laws of power system steady-state mode parameters |f Ю. Д. Бай, А. В. Шмойлов, Н. Ю. Рубан [и др.] | |
| 203 | |a Текст |c электронный | ||
| 300 | |a Заглавие с экрана | ||
| 320 | |a [Библиогр.: 22 назв.] | ||
| 330 | |a Стабильная работа энергосистемы является одним из основных вопросов, рассматриваемых в электроэнергетике. Современные уровни потребления ведут к необходимости постоянно наращивать генерируемые мощности, многократно преобразуя и усложняя исходную схему. В дополнение к этому, учитывая текущий тренд на развитие цифровой энергетики и внедрение возобновляемых источников энергии, добавляется все больше неопределенностей, которые сложно предопределить стандартными методами регулирования. События в энергосистеме являются детерминированными, т. е. случайными. Это приводит к тому, что сложно в полной мере оценить устойчивость энергосистемы, уровни напряжений в узлах, токов в ветвях или возможные потери мощности. Нахождение законов распределения вероятностных характеристик способно предоставить понимание всех возможных состояний, в которых может существовать объект. Проблема их получения заключается в сложности учета всех взаимосвязей между случайными аргументами исходных данных. Данные законы необходимы для дальнейшего определения оптимальных режимов работы ЭЭС, возможности решения задачи определения оптимальных мест установки и требуемого объема возобновляемой генерируемой энергии недетерминированным способом. Цель данной статьи заключается в апробировании разрабатываемого метода получения полных вероятностных характеристик СГИД. Данный метод в отличие от методов семейства Монте-Карло не использует случайную выборку исходных аргументов, а полностью покрывает исследуемую функциональную зависимость. Поставленная задача была решена с использованием положений теории вероятностей и математической статистики, в энергетике в частности, численных методов оптимизации. Также использовался пакет прикладных программ для решения задач технических вычислений MATLAB Matpower. | ||
| 330 | |a Stable operation of electrical power systems is one of the crucial issues in the power industry. Current volumes of electricity consumption cause the need to constantly increase the generated capacity, repeatedly modifying and complicating the original circuit. In addition to this, given the current trend towards the use of digital power systems and renewable energy sources, more and more uncertainties difficult to predict by standard mathematical methods appear. Events in the power system are deterministic, i.e. random. Thus, it is difficult to fully assess the system stability, voltage levels, currents, or possible power losses. Finding the probability distribution laws can give us an understanding of all the possible states in which an object can exist. Obtaining them is complicated by the difficulty of accounting for all the correlations between the random arguments of the source data. These laws are necessary to determine the optimal operating modes, the possibility of solving the problem of determining the optimal renewable energy sources installation locations and the required amount of generated energy in a non-deterministic way. The purpose of this article is to test the developed SIBD method for obtaining the full probabilistic characteristics. This method, unlike the Monte Carlo methods, does not use a random sample of initial data, but completely covers the studied functional dependence. The problem was solved using the provisions of probability theory and mathematical statistics, numerical optimization methods in particular. The MATLAB Matpower application package was also used to solve technical computing problems. | ||
| 461 | |t Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Энергетика |d 2001- | ||
| 463 | |t Т. 20, № 3 |v [С. 41-51] |d 2020 | ||
| 510 | 1 | |a Obtaining probability distribution laws of power system steady-state mode parameters |z eng | |
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | 1 | |a труды учёных ТПУ | |
| 610 | 1 | |a электроэнергетические системы | |
| 610 | 1 | |a установившийся режим | |
| 610 | 1 | |a закон распределения | |
| 610 | 1 | |a вероятность | |
| 610 | 1 | |a случайные величины | |
| 610 | 1 | |a квантили | |
| 610 | 1 | |a функциональная зависимость | |
| 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 Рубан |b Н. Ю. |c специалист в области электроэнергетики |c доцент Томского политехнического университета, кандидат наук |f 1988- |g Николай Юрьевич |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\28037 |9 13000 | |
| 701 | 1 | |a Уфа |b Р. А. |c специалист в области электроэнергетики |c доцент Томского политехнического университета, кандидат технических наук |f 1988- |g Руслан Александрович |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\30313 |9 14658 | |
| 701 | 1 | |a Рудник |b В. Е. |c специалист в области электроэнергетики |c инженер-исследователь Томского политехнического университета |f 1995- |g Владимир Евгеньевич |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\42418 |9 21531 | |
| 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 | |
| 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 |
| 801 | 2 | |a RU |b 63413507 |c 20210811 |g RCR | |
| 856 | 4 | |u https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44049464 | |
| 856 | 4 | |u https://doi.org/10.14529/power200305 | |
| 942 | |c CF | ||