Оцінювання імовірнісних характеристик генерування сонячних електростанцій в задачі інтелектуалізації локальних електричних систем

Petro Lezhniuk, Vacheslav Komar, Sergey Kravchuk

Анотація


В роботі розглядається питання аналізу імовірнісних характеристик генерування відновлювальних джерел електроенергії, зокрема сонячних електричних станцій (СЕС). Проаналізовано закон розподілу генерування сонячної електростанції для певного проміжку часу доби протягом року. Представлена математична модель гаусових сумішей, що дозволяють отримати основні характеристики імовірнісного характеру генерування сонячної електростанції. Оцінено можливість узгодження генерування  сонячної електростанції з добовими графіками споживання. Визначено імовірність покриття заданого графіка навантаження генеруванням СЕС  протягом певного часу доби впродовж всього року


Ключові слова


потужність генерування, сонячні електростанції, графік навантаження, активний споживач, гаусові суміші розподілу, імовірнісні характеристики

Повний текст:

PDF

Посилання


Satiago, G., Costley, M., Ainsworth, N. Prosumer-based control architecture for the future electricity grid. IEEE International Conference on Control Applications (CCA), 2011, 1, 43-48, doi:10.1109/CCA.2011.6044467.

Agarwal, Y., Weng, T., Kupta, R. Understanding the role of buildings in a smart microgrid. 2011 Design, Automation & Test in Europe, 2011, 1-6, doi:10.1109/DATE.2011.5763195.

Buslavets, O., Legnuk, P., Rubanenko, O. Evalution and increase of load capacity of on-load tap changing transformers for improvement of their regulating possibilities. Eastern-European journal of enterprise technologies, 2015, 2/8 (74), 35-41, doi:10.15587/1729-4061.2015.39881.

Popov, A., Yarmolyuk, E., Zamkovoy, P. Algorithm of multi-criteria management modes microgrids. East European magazine of enterprise technology, 2014, 2, 61-68, doi:10.15587/1729-4061.2014.23158.

Chowdhury, A. A. Reliability Modeling of Distributed Generation in Conventional Distribution Systems Planning and Analysis. IEEE Transactions on Industry Application, 2003, 5(39), 1493-1498, doi:10.1109/TIA.2003.816554.

Bae, I., Kim, J. Reliability Evaluation of Distributed Generation Based on Operation Mode. IEEE Transactions on Power Systems, 2007, 2(22), 785-790, doi:10.1109/TPWRS.2007.894842.

Medeiros, R., Xu, X., Makram, E. Assessment of Operating Condition Dependent Reliability Indices in Microgrids. Journal of Power and Energy Engineering, 2016, 4, 56-66, doi:10.4236/jpee.2016.44006.

Kondo, T., Baba, J., Yokoyama, A. Voltage control of distribution network with a large penetration of photovoltaic generations using facts devices. Electrical Engineering in Japan, 2008, 3(165), 16-28, doi:10.1002/eej.20499.

Popov, V., Tkachenko, V., Lutsko, E. Ways rational management regimes and the formative yntehryrovannыh electric power systems. Proceedings of the Institute of Electrodynamics National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, 2010, 60-65.

Lezhniuk, P. D., Komar, V. A., Sobchuk, D. S. Method for determination of optimal installed capacity of renewable sources of energy by the criterion of minimum losses of active power in distribution system. Energy and Power Engineering, 2014, 3(6), 37-46, doi:10.4236/epe.2014.63005.

Miao, F., Zhiqiang, G., Zhihuan, S. Adaptive Gaussian Mixture Model-Based Relevant Sample Selection for JITL Soft Sensor Development. Industrial & Engineering Chemistry Research, 2014, 51, 19979-19986, doi:10.1021/ie5029864.

Jeroen, K. An EM algorithm for the estimation of parametric and nonparametric hierarchical nonlinear models. Statistica Neerlandica, 2004, 2(58), 220-233, doi:10.1046/j.00390402.2003.00257.x.


Пристатейна бібліографія ГОСТ


  1. Satiago, G. Prosumer-based control architecture for the future electricity grid / G. Santiago, M. Costley, N. Ainsworth  // IEEE International Conference on Control Applications (CCA)  – 2011. – No. 1. – Р. 43-48. – doi:10.1109/CCA.2011.6044467.
  2. Agarwal, Y. Understanding the role of buildings in a smart microgrid / Y. Agarwal, T. Weng, R. Kupta // 2011 Design, Automation & Test in Europe. – 2011. P. 1-6. – doi:10.1109/DATE.2011.5763195.
  3. Buslavets, O. Evalution and increase of load capacity of on-load tap changing transformers for improvement of their regulating possibilities / O. Buslavets, P. Legnuk, O. Rubanenko // Eastern-European journal of enterprise technologies – 2015. – No. 2/8 (74). – P. 35-41. – doi:10.15587/1729-4061.2015.39881.
  4. Попов, В. Алгоритм многокритериального управления режимами работы микросетей / В. Попов, Е. Ярмолюк, П. Замковой // Восточно-европейский журнал передовых технологий. – 2014. – № 2. – Р. 61-68. – doi:10.15587/1729-4061.2014.23158.
  5. Chowdhury, A. A. Reliability Modeling of Distributed Generation in Conventional Distribution Systems Planning and Analysis / A. Chowdhury //IEEE Transactions on Industry Application. – 2003. – Vol.39. – No.5. –
    P. 1493-1498. – doi:10.1109/TIA.2003.816554.
  6. Bae, I. Reliability Evaluation of Distributed Generation Based on Operation Mode. / I. Bae, J. Kim// IEEE Transactions on Power Systems. – 2007. – Vol.22. – No.2.– P. 785-790. – doi:10.1109/TPWRS.2007.894842.
  7. Medeiros, R. Assessment of Operating Condition Dependent Reliability Indices in Microgrids./ R. Medeiros, X. Xu, E. Makram // Journal of Power and Energy Engineering. – 2016. – No. 4. – P. 56-66. – doi:10.4236/jpee.2016.44006.
  8. Kondo, T. Voltage control of distribution network with a large penetration of photovoltaic generations using facts devices / Jumpei Baba, Akihiko Yokoyama.// Electrical Engineering in Japan – 2008. – Vol. 165. – № 3. – P. 16-28. – doi:10.1002/eej.20499.
  9. Попов, В. Пути рационального формирования и управления режимами интегрированных систем электроснабжения / В. Попов, В. Ткаченко, Е. Луцько // Праці Інституту електродинаміки Національної академії наук України. – Київ, 2010. – С. 60-65. – (Спец. вип.).
  10. Lezhniuk, P. D. Method for determination of optimal installed capacity of renewable sources of energy by the criterion of minimum losses of active power in distribution system / P. D. Lezhniuk, V. A. Komar, D. S. Sobchuk // Energy and Power Engineering. – 2014. – Vol. 6. – No.3. – Р. 37-46. – doi:10.4236/epe.2014.63005.
  11. Miao, F. Adaptive Gaussian Mixture Model-Based Relevant Sample Selection for JITL Soft Sensor Development / F. Miao, G. Zhiqiang, S. Zhihuan // Industrial & Engineering Chemistry Research – 2014. – No. 51. – P. 19979-19986. – doi:10.1021/ie5029864.
  12. Jeroen, K. An EM algorithm for the estimation of parametric and nonparametric hierarchical nonlinear models / K. Jeroen // Statistica Neerlandica. – 2004. – Vol.58. – No. 2. – P. 220-233. – doi:10.1046/j.00390402.2003.00257.x.




DOI: https://doi.org/10.20998/2413-4295.2016.18.14

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.