NODAL LOAD MODELS IN THE PROBLEMS OF EVALUATING AND FORECASTING THE RISK OF EMERGENCY SITUATIONS IN ELECTRICAL ENERGY SYSTEMS

NODAL LOAD MODELS IN THE PROBLEMS OF EVALUATING AND FORECASTING THE RISK OF EMERGENCY SITUATIONS IN ELECTRICAL ENERGY SYSTEMS

Для задач аналізу ризику виникнення аварійних ситуацій в ЕЕС у разі відмов електрообладнання створено програмний модуль обробки ретроспективної й оперативної інформації щодо величин вузлового навантаження. Запропоновано підхід щодо трансформації статистичних розподілів імовірності в нечіткі інтервал...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2022
Автори: Bardyk, E. I., Koval, Y. S.
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine 2022
Теми:
Load forecasting
EES subsystem
ARIMA
ARMAX
GMDH.
Онлайн доступ:https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/369
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Vidnovluvana energetika

Репозитарії

Vidnovluvana energetika
id veorgua-article-369
record_format ojs
spelling veorgua-article-3692025-02-27T18:55:45Z МОДЕЛІ ВУЗЛОВОГО НАВАНТАЖЕННЯ В ЗАДАЧАХ ОЦІНКИ І ПРОГНОЗУВАННЯ РИЗИКУ ВИНИКНЕННЯ АВАРІЙНИХ СИТУАЦІЙ В ЕЛЕКТРОЕНЕРГЕТИЧНИХ СИСТЕМАХ NODAL LOAD MODELS IN THE PROBLEMS OF EVALUATING AND FORECASTING THE RISK OF EMERGENCY SITUATIONS IN ELECTRICAL ENERGY SYSTEMS Bardyk, E. I. Koval, Y. S. Load forecasting, EES subsystem, ARIMA, ARMAX, GMDH. прогнозування, нейронні мережі, навантаження, підсистема, ARIMA, ARMAX, GMDH. Для задач аналізу ризику виникнення аварійних ситуацій в ЕЕС у разі відмов електрообладнання створено програмний модуль обробки ретроспективної й оперативної інформації щодо величин вузлового навантаження. Запропоновано підхід щодо трансформації статистичних розподілів імовірності в нечіткі інтервали , що дає можливість використовувати отримані залежності з різною формою представлення вихідної інформації при ймовірнісно-статистичному моделюванні режимів ЕЕС. Побудована математична модель прогнозування вузлового навантаження на основі МГУА-подібних нейронних мереж. Проведено розрахунки й порівняльний аналіз результатів прогнозування вузлового навантаження підсистеми «НЕК УКРЕНЕРГО» на інтервалі одна година на основі методів ARIMA, ARMAX та МГВА – нейронних мереж. The conditions of operation of modern electric power systems (EES) with power plants of various types are analyzed. The need to increase the accuracy of forecasting the service life of electrical equipment and nodal load of power systems has been established. For the tasks of analyzing the risk of emergency situations in the UES in case of failures of electrical equipment, a software module for processing retrospective and operational information on the values of the node load has been created. An approach to the transformation of statistical probability distributions into fuzzy intervals is proposed, which makes it possible to use the obtained dependencies with different forms of representation of the initial information in probabilistic-statistical modeling of UES modes. A mathematical model of nodal load forecasting based on MGUA-like neural networks is built. Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine 2022-12-30 Article Article application/pdf https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/369 10.36296/1819-8058.2022.4(71).26-36 Возобновляемая энергетика; № 4(71) (2022): Scientific and applied Journal renewable energy ; 26-36 Відновлювана енергетика; № 4(71) (2022): Науково-прикладний журнал Відновлювана енергетика; 26-36 Vidnovluvana energetika ; No. 4(71) (2022): Scientific and applied Journal renewable energy ; 26-36 2664-8172 1819-8058 10.36296/1819-8058.2022.4(71) uk https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/369/288 Copyright (c) 2023 Renewable and hydrogen energy
institution Vidnovluvana energetika
baseUrl_str
datestamp_date 2025-02-27T18:55:45Z
collection OJS
language Ukrainian
topic Load forecasting
EES subsystem
ARIMA
ARMAX
GMDH.
spellingShingle Load forecasting
EES subsystem
ARIMA
ARMAX
GMDH.
Bardyk, E. I.
Koval, Y. S.
NODAL LOAD MODELS IN THE PROBLEMS OF EVALUATING AND FORECASTING THE RISK OF EMERGENCY SITUATIONS IN ELECTRICAL ENERGY SYSTEMS
topic_facet Load forecasting
EES subsystem
ARIMA
ARMAX
GMDH.
прогнозування
нейронні мережі
навантаження
підсистема
ARIMA
ARMAX
GMDH.
format Article
author Bardyk, E. I.
Koval, Y. S.
author_facet Bardyk, E. I.
Koval, Y. S.
author_sort Bardyk, E. I.
title NODAL LOAD MODELS IN THE PROBLEMS OF EVALUATING AND FORECASTING THE RISK OF EMERGENCY SITUATIONS IN ELECTRICAL ENERGY SYSTEMS
title_short NODAL LOAD MODELS IN THE PROBLEMS OF EVALUATING AND FORECASTING THE RISK OF EMERGENCY SITUATIONS IN ELECTRICAL ENERGY SYSTEMS
title_full NODAL LOAD MODELS IN THE PROBLEMS OF EVALUATING AND FORECASTING THE RISK OF EMERGENCY SITUATIONS IN ELECTRICAL ENERGY SYSTEMS
title_fullStr NODAL LOAD MODELS IN THE PROBLEMS OF EVALUATING AND FORECASTING THE RISK OF EMERGENCY SITUATIONS IN ELECTRICAL ENERGY SYSTEMS
title_full_unstemmed NODAL LOAD MODELS IN THE PROBLEMS OF EVALUATING AND FORECASTING THE RISK OF EMERGENCY SITUATIONS IN ELECTRICAL ENERGY SYSTEMS
title_sort nodal load models in the problems of evaluating and forecasting the risk of emergency situations in electrical energy systems
title_alt МОДЕЛІ ВУЗЛОВОГО НАВАНТАЖЕННЯ В ЗАДАЧАХ ОЦІНКИ І ПРОГНОЗУВАННЯ РИЗИКУ ВИНИКНЕННЯ АВАРІЙНИХ СИТУАЦІЙ В ЕЛЕКТРОЕНЕРГЕТИЧНИХ СИСТЕМАХ
description Для задач аналізу ризику виникнення аварійних ситуацій в ЕЕС у разі відмов електрообладнання створено програмний модуль обробки ретроспективної й оперативної інформації щодо величин вузлового навантаження. Запропоновано підхід щодо трансформації статистичних розподілів імовірності в нечіткі інтервали , що дає можливість використовувати отримані залежності з різною формою представлення вихідної інформації при ймовірнісно-статистичному моделюванні режимів ЕЕС. Побудована математична модель прогнозування вузлового навантаження на основі МГУА-подібних нейронних мереж. Проведено розрахунки й порівняльний аналіз результатів прогнозування вузлового навантаження підсистеми «НЕК УКРЕНЕРГО» на інтервалі одна година на основі методів ARIMA, ARMAX та МГВА – нейронних мереж.
publisher Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine
publishDate 2022
url https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/369
work_keys_str_mv AT bardykei modelívuzlovogonavantažennâvzadačahocínkiíprognozuvannârizikuviniknennâavaríjnihsituacíjvelektroenergetičnihsistemah
AT kovalys modelívuzlovogonavantažennâvzadačahocínkiíprognozuvannârizikuviniknennâavaríjnihsituacíjvelektroenergetičnihsistemah
AT bardykei nodalloadmodelsintheproblemsofevaluatingandforecastingtheriskofemergencysituationsinelectricalenergysystems
AT kovalys nodalloadmodelsintheproblemsofevaluatingandforecastingtheriskofemergencysituationsinelectricalenergysystems
first_indexed 2025-07-17T11:38:51Z
last_indexed 2025-07-17T11:38:51Z
_version_ 1837894029008699393

Схожі ресурси