Модифікований метод класифікації графіків електричних навантажень

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorВолошко, Анатолій Васильович
dc.contributor.authorБеспалько, Анатолій Олегович
dc.date.accessioned2023-03-06T12:59:44Z
dc.date.available2023-03-06T12:59:44Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractenActuality of theme. The current state of the electricity industry in Ukraine shows that the number of electricity consumers is constantly increasing. This leads to a significant increase in the load on network elements, and in some cases to a certain extent worsens the conditions of normal operation of the power supply system, and in some cases makes it impossible to operate some of them. . Currently, the wavelet transform is widely used for the analysis of non-stationary data signals. Its application in the power industry is determined by the fact that the electrical load schedules (GEN) are periodic and non-linear in nature. Wavelet analysis is a special type of linear transformation of information signals, and these signals show physical data about the natural environment, object processes and physical properties, so this method can be successfully used for mathematical processing of the necessary signals. With its help, it is possible not only to detect characteristic frequencies of a signal, but also to obtain information about specific local coordinates where these frequencies appear. This paper considers a clustering method for GEN based on adaptive deviation coefficients based on the values of the general sample. The ordered sequence of the average power of the wavelet is considered as a feature vector for clustering - subrange coefficients. The purpose and tasks of the study. The main goal of the work is to use the method of data prediction in the monitoring and control system of the distribution power grid using modern information technology. According to the objectives, the following objectives are proposed: • Formation of the vector of power supply/consumption system mode parameters; • Analysis and assessment of the current state of electricity supply; • Methods for predicting mode parameters. The object of the study the main work is the use of the method of data forecasting in the system of monitoring and management of the power distribution network using modern information technologies. the following objectives are proposed according to the objectives The subject of research is the creation of the structure of the information flow monitoring system taking into account their predictive awareness. Research methods. To solve the task, the work uses methods of analysis and synthesis, system analysis, comparison and logical generalization of results.. Scientific novelty of the obtained results. To check them, it is proposed to use short-term forecasting of electrical load schedules by neural networks of distribution networks. The scientific position contained in the master's thesis was obtained by the master's student independently. The practical significance of the results. Increase the efficiency of controlling and managing the electricity distribution network.uk
dc.description.abstractukАктуальність теми: Сучасний стан електроенергетики України свідчить про те, що кількість споживачів електроенергії постійно збільшується. Це призводить до значного збільшення навантаження на елементи мережі, а в деяких випадках певною мірою погіршує умови нормальної роботи системи електропостачання, а в деяких випадках унеможливлює роботу окремих з них. . В даний час вейвлет-перетворення широко використовується для аналізу нестаціонарних сигналів даних. Його застосування в електроенергетиці визначається тим, що графіки електричного навантаження (ГЕН) мають періодичний і нелінійний характер. Вейвлет-аналіз є особливим типом лінійного перетворення інформаційних сигналів, і ці сигнали показують фізичні дані про природне середовище, процеси об'єкта та фізичні властивості, тому цей метод можна успішно використовувати для математичної обробки необхідних сигналів. З його допомогою можна не тільки виявити характерні частоти сигналу, але й отримати інформацію про конкретні локальні координати, де ці частоти з'являються. У даній роботі розглядається метод кластеризації для GEN на основі адаптивних коефіцієнтів відхилення на основі значень загальної вибірки. Впорядкована послідовність середньої потужності вейвлету розглядається як вектор ознак для кластеризації - коефіцієнти піддіапазону. Мета і завдання дослідження. Основною метою роботи є використання методу прогнозування даних у системі моніторингу та управління розподільчою електромережею з використанням сучасних інформаційних технологій. Відповідно до цілей пропонуються наступні цілі: • Зформувати вектору режимних параметрів системи постачання/споживання електричної енергії; • Аналізування та оцінювання поточного стану електропостачання; • Вибір оптимального способу прогнозування режимних параметрів. Об’єктом дослідження є попередній розрахунок графіка електричного навантаження на різні господарські об'єкти. Предмет дослідження - створити структуру системи керування інформаційними потоками з урахуванням прогнозних знань. Методи дoслiдження. Для вирішення поставленої задачі в роботі використовуються методи аналізу, синтезу, системного аналізу, порівняння та логічного узагальнення результатів.. Наукова новизна одержаних результатів. Пропонується використовувати нейронні мережі в розподільних мережах для короткострокового прогнозування графіків навантаження електроенергії. Магістрант самостійно засвоїв наукові положення, вміщені в магістерській роботі. Практичне значення отриманих результатів. Підвищення ефективності контролю та управління електромережею. Апробація результатів роботи. Результати досліджень, що вміщені в дисертації, висвітлені на 2-й науково-технічній конференції аспірантів ІІ (за результатами дослідження магістерської роботи).uk
dc.format.page73 с.uk
dc.identifier.citationБеспалько, А. О. Модифікований метод класифікації графіків електричних навантажень : магістерська дис. : 141 Електроенергетика, електротехніка та електромеханіка» / Беспалько Анатолій Олегович. – Київ, 2022. – 73 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/53384
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectкороткострокове прогнозуванняuk
dc.subjectвейвлет-перетворенняuk
dc.subjectкластеризаціяuk
dc.subjectрозподільні мережіuk
dc.subjectграфіки електричних навантаженьuk
dc.subjectshort-term forecastinguk
dc.subjectwavelet-transformuk
dc.subjectclusterizationuk
dc.subjectdistribution networksuk
dc.subjectgraphs of electrical loadsuk
dc.subject.udc621.311uk
dc.titleМодифікований метод класифікації графіків електричних навантаженьuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Bespalko_magistr.pdf
Розмір:
1.4 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ЕП)
Магістерські роботи