Scientific journal
Fundamental research
ISSN 1812-7339
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,674

Соколянский П.А., Хименко В.И.

Важным достижением теории электрических нагрузок являются статистические методы. В основу этих методов положена математическая модель «случайный процесс», основными вероятностными характеристиками которой являются математическое ожидание и дисперсия [3].

Для создания системы энергоснабжения (СЭС) необходимо решение следующих задач:

  • определение потерь мощности и энергии, максимальных и минимальных потерь и отклонений напряжения в элементах СЭС;
  • оценка диапазона регулирования напряжения и мощности компенсирующих устройств;
  • оценка экономической эффективности регуляторов напряжения и мощности компенсирующих устройств;
  • определение мощности и числа ступеней регулируемого компенсирующего устройства;
  • проверка выбранных по пику температуры элементов СЭС по условию перегрузки при определении их функциональной надежности;
  • прогнозирование возможности превышения максимума нагрузки различной продолжительности над заявленной активной мощностью;
  • выбор номинальных токов плавких вставок, уставок автоматических воздушных выключателей, уставок тока защиты от перегрузки и времени ее срабатывания.

Для решения вышеупомянутых задач необходимо располагать характеристиками пиков и впадин нагрузки различной продолжительности и характеристиками выбросов и провалов нагрузки относительно заданного уровня.

Предложенный в теории электрических нагрузок метод вероятностного моделирования позволяет определить помимо средней нагрузки f и нагрузки по нагреву f, положительные и отрицательные экстремальные значения нагрузки различной продолжительности, а также характеристики положительных экстремальных значений («выбросов») Pb и отрицательных экстремальных значений («провалов») Pn нагрузки относительно заданного уровня.

График нагрузки типового предприятия, представлен на рис.1.

p

Рисунок 1. Статические и динамические характеристики графика нагрузки типового предприятия

Метод вероятностного моделирования использует математическую модель «случайный процесс», основными вероятностными характеристиками которой являются вид распределения случайной величины, математическое ожидание и дисперсия.

Результаты экспериментальных и теоретических исследований свидетельствуют о том, что изменения электрических нагрузок общепромышленных и специальных промышленных потребителей: сталеплавильных печей, портальных кранов портов, буровых установок полностью определяются их технологическими процессами.

На практике используется статистическая информация - данные о потребленной электроэнергии предприятием за прошлые периоды его работы.

Статистика за прошлые годы работы предприятия небольшая (за 5-7, максимум 10 лет), это объясняется тем, что с экономической точки зрения использовать электропотребление любого предприятия до 1990 года нецелесообразно, хотя задача может быть решена в условиях малого объема выборки.

Таким образом, объем выборки среднемесячных статистических значений может составить от 60 (при 5-ти летней статистике наблюдений) до 180 значений (при 15-летней статистике наблюдений).

Экспериментальные данные одного из наиболее характерных предприятий отрасли (статистика наблюдений за 7 лет) представлены на рис.2.

p

Рисунок 2. Статистика потребления электроэнергии предприятием за 7 лет

В дальнейшем экспериментальные данные позволяют считать закон распределения близким к нормальному, и так как он наиболее часто используется в задачах прогнозирования электропотребления [1,2], то для прогноза электропотребления предприятия этот закон применим.

При анализе ежемесячных значений за всю 7-летнюю выборку значения распределены строго в диапазоне f, что подтверждает правомочность использования нормального закона распределения.

В результате для анализа экспериментальных данных, и в дальнейшем для нахождения оптимальной заявки электропотребления может быть использован метод вероятностного моделирования и нормальный закон распределения случайных величин.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Идельчик В.А. Электрические системы и сети. Учебник для студентов энергетических специальностей вузов/ М.: Энергоатомиздат, 1989, 592с.: ил.
  2. Фокин Ю.А. Вероятностно-статистические методы в расчетах систем энергоснабжения. М.: 1985
  3. Щукин Б.Д., Лыков Ю.Ф. Применение ЭЦВМ для проектирования систем электроснабжения/ М., Энергия, 1973, 120с.: ил.