Возможности применения нейросетевых технологий для прогнозирования электроснабжения
Проблемы увеличения эффективности и надежности энергосистем, уменьшение потерь электроэнергии. Нейросетевой анализ данных для осуществления оптимизации электроэнергетических систем как один из самых перспективно развиваемых на сегодняшний день методов.
| Рубрика | Производство и технологии |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 11.03.2018 |
| Размер файла | 14,7 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Уфимский государственный авиационный технический университет
ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ
Кабиров Ильдар Магсумович, студент
АННОТАЦИЯ
энергосистема оптимизация нейросетевой
Рассмотрены вопросы возможности применения нейросетевых технологий для прогнозирования, оптимизации режима электроснабжения.
Современные электроэнергетические сети должны обеспечивать бесперебойное энергоснабжение промышленности и населения, при этом немаловажным фактором является энергосбережение, которое наиболее остро затрагивается в наше время, особенно при работе генерирующих и сетевых организаций на оптовом рынке электроэнергии и мощности (ОРЭМ). Поэтому для вопроса нахождения наилучшего соотношения экономичности, эффективности, надежности и устойчивости электроснабжения необходимо разрабатывать современные методы и модели организации таких условий и критериев.
Проблемы увеличения эффективности, надежности и устойчивости энергосистем, уменьшение потерь электроэнергии являются основными на сегодняшний день.
С достаточно быстрым развитием электронно-вычислительных машин и соответствующих программных комплексов стало возможным создавать и реализовать математические методы и модели оперативной оптимизации режимов функционирования электроэнергетических систем. Использование таких методов дает возможность снизить фактические потери в энергосистемах, а связи с этим, увеличивается надежность, устойчивость и качество функционирования электротехнических и электроэнергетических систем.
Одним из самых перспективно развиваемых на сегодняшний день является нейросетевой анализ данных для осуществления оптимизации электроэнергетических систем.
За последние 10 лет количество научных работ и публикаций по теме использования искусственных нейронных сетей для различных программных обработок массивов данных выросло в разы, несмотря на то, что первые попытки применения еще были в середине XX века. С помощью искусственных нейронных сетей можно решать различные задачи классификации и экстраполяции данных в разных проблемных областях.
Используя некоторую выверку архивных баз данных, нейросеть постепенно обучается и исправляет ошибки в случае критического отклонения. На основе обученной информации искусственная нейронная сеть формирует выдает экстраполяционные данные -- прогнозирование с максимальным приближением.
Использование искусственных нейронных сетей в электроэнергетических и электротехнических система позволяет оптимизировать процесс генерации, передачи, распределения электроэнергии на всех уровнях.
Основными задачами, решаемыми с помощью искусственных нейронных сетей является: предсказание нагрузки, регулирование напряжения, прогнозирование влияния температуры окружающей среды на нагрузку, оперативная оптимизация режима энергосистемы, обеспечение устойчивости, мониторинг безопасности электроэнергетических и электротехнических систем, режимное управления текущим процессом производства тепла и электроэнергии на тепловых и конденсационных электростанциях.
Перечень применения искусственных нейронных сетей как инструмента управления различными системами постоянно растет.
В России и странах СНГ оперативное прогнозирование электрической нагрузки в электроэнергетических системах происходит с упреждением от 10 минут до 1 часа. Такая задача прогнозирования решается оперативно -- диспетчерскими управлениями объединенной энергосистемы. Правильное и достоверное прогнозирование нагрузок позволяет обеспечить центральные диспетчерские пункты региональных и объединенных энергосистем основной исходной информацией для возможности принятия верного решения при оперативном управлении электроэнергетическими и электротехническими системами. Помимо этого, позволяет производить своевременное оценивание текущего состояния, надежности, качества, устойчивости функционирования энергосистемы.
Точность оперативного и краткосрочного прогнозирования нагрузок потребления электроэнергии позволяет существенно влиять на экономическую составляющую объектов электросетевого хозяйства, а также систем генерации электроэнергии.
На сегодняшний день при составлении прогноза электрической нагрузки энергосистемы учитывают такие факторы как: диспетчерский график электрических нагрузок текущего дня, метеорологические прогнозы, предложенные мероприятия электросетевых и генерирующих компаний по обеспечению подачи электроэнергии потребителям энергосистемы, режимы работы градообразующих предприятий, а также наиболее крупных потребителей.
Качество и точность получения спрогнозированных данных во многом зависит от выбора правильной математической модели и ее алгоритма. Искусственная нейронная сеть может состоят из нескольких слоев нейронов(уровней). Но упрощенная структура будет состоять как минимум из 3 слоев -- входные параметры, скрытый слой, выходные данные. Искусственная нейронная сеть может устанавливать сколь угодно сложные соотношения между входными и выходными данными на уровне скрытых нейронов, а также непрерывно изменяющимися исходными и оперативно вводимыми данными.
Немало важным является и то, что информация которую нейросеть имеет о задаче, может содержаться в наборе примеров для обучения. Поэтому количество входных параметров и количество нейронов напрямую влияет на качество и точность получения спрогнозированных данных. Считается, что для полного обучения искусственной нейронной сети необходимо хотя бы несколько десятков примеров.
Метод искусственных нейронных сетей достаточно конкурентоспособен с традиционными и имеющимися на сегодняшний день методами оперативного и краткосрочного прогнозирования электрической нагрузки. Необходимо включать методы нейросетевого анализа в создание комплексых моделей оптимизации электрического режима.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Проблема энергообеспечения мировой экономики за счет использования альтернативных источников топлива взамен традиционных. Практика применения методов увеличения нефтеотдачи в мире. Поиск инновационных решений и технологий извлечения нефти в России.
эссе [777,2 K], добавлен 17.03.2014Назначение системы управления по минимуму потерь, особенности ее применения для малых и средних двигателей, оценка эффективности. Расчет потерь в асинхронных двигателях. Методика разработки системы оптимального управления. Анализ динамических режимов.
контрольная работа [330,9 K], добавлен 26.05.2009Показатели надежности систем. Классификация отказов комплекса технических средств. Вероятность восстановления их работоспособного состояния. Анализ условий работы автоматических систем. Методы повышения их надежности при проектировании и эксплуатации.
реферат [155,0 K], добавлен 02.04.2015Место вопросов надежности изделий в системе управления качеством. Структура системы обеспечения надежности на базе стандартизации. Методы оценки и повышения надежности технологических систем. Предпосылки современного развития работ по теории надежности.
реферат [29,8 K], добавлен 31.05.2010Определения требований надежности и работоспособности системы промышленного тахометра ИЛМ1. Распределение требований ее надежности по различным подсистемам. Проведение анализа надежности системы и техногенного риска на основе методов надежности.
курсовая работа [281,8 K], добавлен 23.05.2013Характеристика и рекомендации по выбору традиционных средств сокращения потерь нефти и нефтепродуктов от испарения. Особенности применения систем улавливания легких фракций. Методика расчета сокращения потерь при применении различных технических средств.
курсовая работа [776,6 K], добавлен 21.06.2010Твердость материалов, способы её определения, характеристика статических и динамических методов. Перечень наиболее твёрдых из существующих на сегодняшний день материалов. Характеристика абразивов. Технология переработки полимеров. Отпуск и старение стали.
контрольная работа [22,5 K], добавлен 06.08.2013Первым этапом проектирования системы электроснабжения является определение электрических нагрузок. По значению электрических нагрузок выбирают и проверяют электрооборудование системы электроснабжения, определяют потери мощности и электроэнергии.
дипломная работа [653,6 K], добавлен 20.07.2008Понятие и основные этапы жизненного цикла технических систем, средства обеспечения их надежности и безопасности. Организационно-технические мероприятия повышения надежности. Диагностика нарушений и аварийных ситуаций, их профилактика и значение.
презентация [498,7 K], добавлен 03.01.2014Особенности производства огнеупорных материалов. Пылегазовые выбросы технологических агрегатов. Аэродинамические проблемы эксплуатации пылеуловителей. Реальные поля скоростей. Преимущества аэродинамической оптимизации систем и аппаратов пылеулавливания.
контрольная работа [1,4 M], добавлен 30.09.2010Анализ механизма смены увеличения визира оптического устройства, методов и систем автоматизированной конструкторской подготовки производства. Основные требования, предъявляемые к данным системам. Способы создания графических изображений, моделей деталей.
дипломная работа [2,0 M], добавлен 09.11.2016Характеристика геологического строения, коллекторских свойств продуктивных пластов. Анализ фонда скважин, текущих дебитов и обводненности. Оценка эффективности применения микробиологических методов увеличения нефтеотдачи в условиях заводненности пластов.
дипломная работа [393,7 K], добавлен 01.06.2010Схема основных состояний и событий, характерных для восстанавливаемых систем. Показатели надежности невосстанавливаемых систем. Критерии потоков отказов. Показатели безотказности. Анализ ряда основных параметров, характеризующих надежность системы.
курсовая работа [430,7 K], добавлен 22.07.2015Определение основных показателей надежности технических объектов с применением математических методов. Анализ показателей надежности сельскохозяйственной техники и разработка мероприятий по ее повышению. Организации испытания машин на надежность.
курсовая работа [231,6 K], добавлен 22.08.2013Анализ изменения вероятности безотказной работы системы от времени наработки. Понятие процентной наработки технической системы, особенности обеспечения ее увеличения за счет повышения надежности элементов и структурного резервирования элементов системы.
контрольная работа [558,6 K], добавлен 16.04.2010Произведение конструктивно-функционального, физического и морфологического анализа автоматизированной системы электрокофемолки ударного действия. Создание морфологической матрицы технического объекта с целью увеличения надежности и быстродействия прибора.
курсовая работа [69,5 K], добавлен 05.07.2014Уровень развития технологических и технических систем. Расчет освещения, электроснабжения и вентиляции помещения салона красоты, сечения проводников и кабелей, тепло- и влагоизбытков, надежности оборудования. Подбор вентилятора и электродвигателя.
курсовая работа [567,0 K], добавлен 17.02.2013Эллипсометрический метод - один из самых точных и чувствительных методов контроля поверхностей и тонкослойных структур. Анализ изменения эллипса поляризации пучка поляризованного света при его отражении от исследуемого объекта. Описание установки.
лабораторная работа [507,8 K], добавлен 31.10.2012Классификация гибких производственных систем (ГПС) согласно ГОСТу. Стадии развития ГПС в зависимости от уровня автоматизации. Основные технические возможности, структурные элементы и главные преимущества ГПС. Области рационального применения ГПС.
реферат [344,9 K], добавлен 23.05.2010Функциональные обязанности субъектов оперативно-диспетчерского управления изолированных территориальных электроэнергетических систем. Определение нормативов резерва мощности. Модернизация противоаварийной автоматики. Способы защиты электрооборудования.
реферат [157,8 K], добавлен 19.06.2015
