DOI 10.57112/22022-33
УДК 621.31
МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПРИОРИТЕТОВ НАГРУЗКИ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ НЕПРЕРЫВНОГО ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ ОСНОВНЫХ НАГРУЗОК СЕЛЬСКОЙ МЕСТНОСТИ
Товкайло Даниэла Евгеньевна
Попов Андрей Николаевич
Аннотация:
Вопрос уменьшения капиталовложения при этом с улучшением качества и увеличения объемов отпускаемой электроэнергии всегда будет актуальным. Поиск решения данной проблемы всегда будет стоять на ряду первостепенных. Такие задачи нашли свои пути решения в новых технологиях. Использование ресурсов технологий, облегчает сбор данных и облегчает процесс их обработки, что ведет за собой улучшение условий для потребителей и предприятий. Внедрение новых технологий обуславливается износом действующих систем и устаревших материально и технически коммуникаций.
Ключевые слова: методы прогнозирования, нейронная сеть, микро-сеть.
Микро-сеть (МС) является одной из практичных и лучших концепций для обеспечения доступа к энергии в сельских общинах, где расширение электросети технически и экономически нецелесообразно. Поскольку тенденция потребления нагрузки неоднородна при низком коэффициенте нагрузки в сельской местности, требуемый рейтинг системы становится очень высоким. Аналогично, генерация фиксирована для этих МС, тогда как нагрузка постоянно увеличивается с течением времени. Такая система сталкивается с проблемами дефицита питания, вызывающими большое количество перебоев, которые могут привести к частым отключениям. Следовательно, в период пиковой нагрузки в большинстве сельских MС предпочтительны методы плавного отключения и ограничения нагрузки. Эти проблемы приводят к ненадежному электроснабжению и низкому уровню удовлетворенности пользователя. В этом документе представлена методика определения приоритетов нагрузки, гарантирующая непрерывное электроснабжение основных нагрузок в сельской общине. Методы распределения энергии на сутки вперед математически сформулированы и оптимизированы для максимального увеличения общего количества часов потребления энергии. Эти метод позволили максимизировать количество часов, затрачиваемых на нагрузку с более высоким приоритетом, за которой следует нагрузка с более низким приоритетом.
Одним из методов является использование нейронных сетей. Метод основан на создании архитектурной нейронной сети, используемый тип сети: многослойный персептрон. Нейронная сеть моделирует и просчитывает все возможные варианты, и моделирует самую выгодную. Актуальность совершенствования методов прогнозирования, используемых компаниями для того, чтобы спланировать электропотребление по часам, объясняется тем, что точность прогнозов оказывает огромное влияние на режим устойчивой работы системы электроснабжения, так и на экономический фактор. В зависимости от точности прогнозов так же находятся важные параметры энергосистемы такие как: себестоимость тепловой и электрической энергии, коэффициент полезного действия, степень загруженности мощностей. Также от прогноза почасового электропотребления зависит стоимость закупаемой электроэнергии на оптовом рынке. Обратив внимание на сложную экономическую ситуацию на сегодня, можно сделать вывод о том, что минимизация расходов является настоящей задачей для энергоснабжающих компаний.
Низкая точность прогнозирования влечет за собой большие издержки для предприятия, которые ведут за собой большие капиталовложения в измерительную технику. Такие инвестиции носят долговременный характер, и отдачу от них следует ожидать в будущем. Энергосбытовые компании должны направить свои силы на формирование актуальной базы информации электропотребления для всех категорий потребителей. Кроме того, база информации должна содержать в себе данные о различных характеристиках потребителей, погодных условиях, местности расположения. Нейронная сеть позволяет вести учет глобально числа входных параметров, этим самым повышает точность прогнозирования. Использование таких сетей повышает перспективу использования в эксплуатации различных объектов бизнеса с данными о пусковых комплексах и технологий ввода данных объектов в эксплуатацию. Энергосбытовые компании при прогнозировании опираются на фактические данные электропотребления за аналогичные дни недели, и это не всегда позволяет определить точный прогноз, потому как различные особенности в учет не берутся (условия среды). Из чего можно сделать вывод что собрать фактически достоверную базу с информацией о данных за каждый час суток представляет собой очень тяжелый и трудоёмкий процесс. Однако использование технологий нейронных сетей будет способствовать экономической устойчивости предприятия.
Список используемой литературы
1. Использование нейронной сети для построения краткосрочного прогноза электропотребления ООО «Омская энергосбытовая компания» / В. И. Потапов [и др.] // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2016. – Т. 327, № 8. – С. 44-51.
2. Научно-техническое издание Control Engineering Россия . – Текст : электронный. – Загл. с экрана. – URL : https://controlengrussia.com/. – Режим доступа : свободный.
Информация об авторах
Попов А. Н. – к.т.н., доцент, Товкайло Д. Е. – студент группы 8Э-21, ФГБОУ ВО «Алтайский государственный технический университет им. И. И. Ползунова», РФ, Алтайский край, г. Барнаул.
-