Программное обеспечение для определения модели нагрузки по массивам измерений пассивного эксперимента

Bibliographic Details
Parent link:XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс.— , 2011-
Т. 11, № 3 (59).— 2022.— [С. 51-56]
Main Author: Бацева Н. Л. Наталья Ленмировна
Corporate Author: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа энергетики Отделение электроэнергетики и электротехники
Other Authors: Панкратов А. В. Алексей Владимирович, Жуйков А. К. Александр Константинович
Summary:Заглавие с экрана
В статье представлено программное обеспечение (ПО) для определения модели статических характеристик нагрузки (СХН) по напряжению. Программное обеспечение способно проводить полный цикл обработки больших массивов данных, полученных при проведении пассивного эксперимента в энергосистемах (ЭС). Для реализации ПО использован высокоуровневый язык программирования C# со статической типизацией и автоматическим управлением памятью, а также с библиотекой статистической обработки данных Accord.NET. В ПО реализована возможность подключения к базам данных реального времени оперативно-информационных комплексов (ОИК) для получения исходных данных в реальном времени и последующего приведения массивов измерений режимных параметров к единой оси времени. Программное обеспечение содержит уникальные программные коды кластеризации данных с помощью EM-алгоритма совместно с рандомизированным алгоритмом Сьюгер-Джеймса для автоматического определения числа кластеров в массивах, а также код для учёта влияния внешней электрической сети на режимные параметры, что отличает его от существующих ПО. Предусмотрено построение необходимых для решения рассматриваемой технологической задачи эллипсов рассеивания за счёт кода для их отображения с заданными параметрами. Показан результат работы ПО при обработке данных для определения модели СХН по напряжению крупного промышленного потребителя. Верификация результатов с результатами, полученными в активном эксперименте, показала допустимую погрешность расчётов.
This paper demonstrates the software for an identification of voltage static load characteristic’s model by passive experiment data arrays. The software is able to provide the full cycle of the big data processing, measured by the passive experiment in power systems. The high-level, statically typed programming language C# with the automatic memory management, and, also, with the statistical data manipulation library Accord.NET is used. The dial-in capability to the real time data base of operative-information complexes is implemented. This capability is programmed for receiving data in a real time and following reduction of arrays of mode parameters to the unified time base. The software includes unique software codes for clustering by EM- algorithm in combination with the randomized Suger-James algorithm for the autodetection of cluster’s numbers in arrays. It also consists of the program code for taking into account the external power grid influence on mode parameters. These facts make the software different from existing ones. Apart from this, the software provides ellipse of dispersion building based on the code for their displaying with fixed parameters. This paper also presents the operating result of the software work when the data arrays for the industrial consumer is processed and the voltage static load characteristic’s mode is identified. The verification with the results after the active experiment shows that the error is in the acceptable boundaries.
Published: 2022
Subjects:
Online Access:https://www.elibrary.ru/item.asp?id=49454303
https://vek21.penzgtu.ru/wp-content/uploads/2022/09/2022_59.pdf#page=52
Format: Electronic Book Chapter
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=668329