Нормування втрат електроенергії в мережах агропромислового комплексу критеріальним методом з застосуванням нейрон-нечіткого моделювання
DOI:
https://doi.org/10.20998/2413-4295.2016.18.09Ключові слова:
планове значення технічних втрат потужності, нормативне значення електроенергії, нейронечітке моделювання, критеріальне програмування, критерій подібності, функція належності, впливний фактор, оптимальне керування, втрати електроенергії, міра складностіАнотація
В статті розглянута можливість вдосконалення існуючих та розробки нових методів оптимізації режимів, коли критерієм оптимальності є втрати електроенергії під час її транспортування з врахуванням планового значення технічних втрат потужності в умовах неповноти вихідних даних. Запропоновано метод визначення нормативного значення втрат електроенергії в електричних мережах агропромислового комплексу, який полягає в уточнені коефіцієнтів при членах нормативної характеристики. В статті запропоновано три алгоритми вирішення задач високої міри складності, до яких і відноситься задача визначення планового значення технічних втрат потужностіПосилання
Lezhniuk, P., Rubanenko, O. Optymalne keruvannia normalnymy rezhymamy elektroenerhetychnykh system kryterialnym metodom z urakhuvanniam planovoho znachennia tekhnichnykh vtrat potuzhnosti [Optimal control of normal modes of electric power systems based criterion method planned value of technical power losses]. Visnyk Vinnytskoho politekhnichnoho instytutu [Bulletin Vinnitsa Polytechnic Institute], 2011, 1, 86-90.
Petrushenko, O. Iu. Petrushenko Iu. V., Rubanenko, O. O. Rozv’iazannia dvoistoi zadachi optymalnoho keruvannia normalnymy rezhymamy ES z zastosuvanniam neiro-nechitkoho modeliuvannia [Addressing the dual problem of optimal control ES normal modes using fuzzy modeling]. Pratsi instytutu eletrodynamiky [Proceedings of the Institute of Electrodynamics], 2012, 2, 36-37.
Metodyka rascheta normatyvnikh (tekhnolohycheskykh) poter elektroenerhyy v elektrycheskykh setiakh: utv. mynysterstvom promishlennosty y enerhetyky Rossyiskoi Federatsyy (Mynpromenerho Rossyy) 03.02.2005 [The methodology for calculating regulatory (technological) power losses in electric networks: approved. Ministry of Industry and Energy (Ministry of Energy of Russia)]. – Moscow, 2005, 21, 159 p.
Chiang M. Geometric programming for communication systems Electrical Engineering Department / Foundations and Trends in Communications and Information Theory. – Princeton University, Princeton New Jersey, 2005, 1/2(2), 1-153. ISBN: 1-933019-09-3; ISSNs: Paper version 1567-2190; Electronic version 1567-2328.
Boyd, S., Kim, S-J., Vandenberghe L., Hassibi, A. A tutorial on geometric programming. Education section, Stanford, 2006, 64 p., doi:10.1007/s11081-007-9001-7.
Bertsekas, D. P. Dynamic programming and optimal control, volume 1. Athena Scientific Belmont, MA, 3 edition, 2005. ISBNs: 1-886529-26-4 (Vol. I, 3rd Edition), 1-886529-44-2 (Vol. II, 4th Edition), 1-886529-08-6
Powell, W. B. Approximate Dynamic Programming: Solving the curses of dimensionality, John Wiley & Sons, 2007, 703. ISBN:978-0-470-60445-8.
McLeish, D. L. Bounded relative error importance sampling and rare event simulation. ASTIN Bulletin. 2010, 40(1).
Grigoras, G., Cartina, G., Bobric, E. C. An improved fuzzy method for energy losses evaluation in distribution networks. MELECON 2010: 15th IEEE Mediterranean Electrotechnical Conference. 2010, 131-135, doi:10.1109/MELCON.2010.5476324.
Cartina, G., Grigoras, G., Bobric, E. C., Comanescu, D. Improved fuzzy load models by clustering techniques in optimal planning of distribution networks. PowerTech, June 28 - July 29 2009, IEEE, Bucharest, 2009, 1 - 6, doi:10.1109/PTC.2009.5282025
##submission.downloads##
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Журнал публікує статті згідно з ліцензією Creative Commons Attribution International CC-BY.
