Вероятностное моделирование потокораспределения в энергосистеме с распределенной генерацией и возобновляемыми источниками

Приведены результаты исследования влияния глубины случайных флуктуаций мощности нагрузки системы на вероятности распределения напряжений в узлах и потоки активной и реактивной мощностей в линиях. Моделирование вероятностного потокораспределения в условиях стохастического изменения нагрузки выполнено...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Электронное моделирование
Дата:2016
Автори: Гулиев, Г.Б., Рахманов, Н.Р.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України 2016
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/115845
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Вероятностное моделирование потокораспределения в энергосистеме с распределенной генерацией и возобновляемыми источниками / Г.Б. Гулиев, Н.Р. Рахманов // Электронное моделирование. — 2016. — Т. 38, № 5. — С. 101-112. — Бібліогр.: 15 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-115845
record_format dspace
spelling Гулиев, Г.Б.
Рахманов, Н.Р.
2017-04-14T09:32:42Z
2017-04-14T09:32:42Z
2016
Вероятностное моделирование потокораспределения в энергосистеме с распределенной генерацией и возобновляемыми источниками / Г.Б. Гулиев, Н.Р. Рахманов // Электронное моделирование. — 2016. — Т. 38, № 5. — С. 101-112. — Бібліогр.: 15 назв. — рос.
0204-3572
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/115845
621.311
Приведены результаты исследования влияния глубины случайных флуктуаций мощности нагрузки системы на вероятности распределения напряжений в узлах и потоки активной и реактивной мощностей в линиях. Моделирование вероятностного потокораспределения в условиях стохастического изменения нагрузки выполнено для различных уровней флуктуаций и при утяжелении режима системы вплоть до пиковой мощности нагрузки. Тестовые исследования количественной оценки влияния стохастических изменений нагрузки на вероятностное распределение параметров режимов проведены на примере электрической сети реальной энергосистемы. Приведены результаты сравнительного анализа вероятностного потокораспределения, выполненного численным методом Монте-Карло на примерах тестовых схем и схемы реальной энергосистемы с распределенной генерацией и возобновляемыми источниками. Предложен алгоритм вероятностной оценки напряжения и потоков мощности в сети с распределенной генерацией для ветровых и солнечных электростанций.
Наведено результати дослідження впливу глибини випадкових флуктуацій потужності навантаження системи на ймовірність розподілу напружень у вузлах і потокі активної та реактивної потужностей в лініях. Моделювання ймовірносного потокорозподілу в умовах стохастичної зміни навантаження виконано для різних рівнів флуктуацій та при доведенні режиму системи до пікової потужності навантаження. Тестові дослідження кількісної оцінки впливу стохастичного змінювання навантаження на ймовірнісний розподіл параметрів режимів проведено на прикладі електромережі реальної енергосистеми. Наведено результати порівнювального аналізу ймовірносного потокорозподілу, виконаного чисельним методом Монте-Карло на прикладах тестових схем і схеми реальної енергосистеми з розподіленою генерацією та оновлюваними джерелами. Запропоновано алгоритм ймовірносно ї оцінки напружень і потоків потужності в мережі з розподіленою генерацією для повітряних та сонячних електростанцій.
Impact of random fluctuations of system load power on probabilistic distribution of voltages in nodal points and flows of active and reactive power in branches are reported in the paper. Modeling of probabilistic power flow under conditions of stochastic load changes is performed for different fluctuation levels and increased load level up to peak load condition. Stochastic variation of load impact on probabilistic distribution of regime parameters were studied on the example of the Azerbaijan Power System network. The results of comparative analysis of probabilistic power flow for load fluctuation data are presented in a form of discrete samples of active power obtained by the Monte Carlo analytical method and measuring parameters live values in the studied network with distributed generation and renewable sources. An algorithm of probability estimation of voltage and power flows in the network with distributed generation for the wind-power and solar electric power stations has been offered.
ru
Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
Электронное моделирование
Применение методов и средств моделирования
Вероятностное моделирование потокораспределения в энергосистеме с распределенной генерацией и возобновляемыми источниками
Probability Load Flow Modeling in the Power System with Distributed Generation and Renewable Energy Sources
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Вероятностное моделирование потокораспределения в энергосистеме с распределенной генерацией и возобновляемыми источниками
spellingShingle Вероятностное моделирование потокораспределения в энергосистеме с распределенной генерацией и возобновляемыми источниками
Гулиев, Г.Б.
Рахманов, Н.Р.
Применение методов и средств моделирования
title_short Вероятностное моделирование потокораспределения в энергосистеме с распределенной генерацией и возобновляемыми источниками
title_full Вероятностное моделирование потокораспределения в энергосистеме с распределенной генерацией и возобновляемыми источниками
title_fullStr Вероятностное моделирование потокораспределения в энергосистеме с распределенной генерацией и возобновляемыми источниками
title_full_unstemmed Вероятностное моделирование потокораспределения в энергосистеме с распределенной генерацией и возобновляемыми источниками
title_sort вероятностное моделирование потокораспределения в энергосистеме с распределенной генерацией и возобновляемыми источниками
author Гулиев, Г.Б.
Рахманов, Н.Р.
author_facet Гулиев, Г.Б.
Рахманов, Н.Р.
topic Применение методов и средств моделирования
topic_facet Применение методов и средств моделирования
publishDate 2016
language Russian
container_title Электронное моделирование
publisher Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
format Article
title_alt Probability Load Flow Modeling in the Power System with Distributed Generation and Renewable Energy Sources
description Приведены результаты исследования влияния глубины случайных флуктуаций мощности нагрузки системы на вероятности распределения напряжений в узлах и потоки активной и реактивной мощностей в линиях. Моделирование вероятностного потокораспределения в условиях стохастического изменения нагрузки выполнено для различных уровней флуктуаций и при утяжелении режима системы вплоть до пиковой мощности нагрузки. Тестовые исследования количественной оценки влияния стохастических изменений нагрузки на вероятностное распределение параметров режимов проведены на примере электрической сети реальной энергосистемы. Приведены результаты сравнительного анализа вероятностного потокораспределения, выполненного численным методом Монте-Карло на примерах тестовых схем и схемы реальной энергосистемы с распределенной генерацией и возобновляемыми источниками. Предложен алгоритм вероятностной оценки напряжения и потоков мощности в сети с распределенной генерацией для ветровых и солнечных электростанций. Наведено результати дослідження впливу глибини випадкових флуктуацій потужності навантаження системи на ймовірність розподілу напружень у вузлах і потокі активної та реактивної потужностей в лініях. Моделювання ймовірносного потокорозподілу в умовах стохастичної зміни навантаження виконано для різних рівнів флуктуацій та при доведенні режиму системи до пікової потужності навантаження. Тестові дослідження кількісної оцінки впливу стохастичного змінювання навантаження на ймовірнісний розподіл параметрів режимів проведено на прикладі електромережі реальної енергосистеми. Наведено результати порівнювального аналізу ймовірносного потокорозподілу, виконаного чисельним методом Монте-Карло на прикладах тестових схем і схеми реальної енергосистеми з розподіленою генерацією та оновлюваними джерелами. Запропоновано алгоритм ймовірносно ї оцінки напружень і потоків потужності в мережі з розподіленою генерацією для повітряних та сонячних електростанцій. Impact of random fluctuations of system load power on probabilistic distribution of voltages in nodal points and flows of active and reactive power in branches are reported in the paper. Modeling of probabilistic power flow under conditions of stochastic load changes is performed for different fluctuation levels and increased load level up to peak load condition. Stochastic variation of load impact on probabilistic distribution of regime parameters were studied on the example of the Azerbaijan Power System network. The results of comparative analysis of probabilistic power flow for load fluctuation data are presented in a form of discrete samples of active power obtained by the Monte Carlo analytical method and measuring parameters live values in the studied network with distributed generation and renewable sources. An algorithm of probability estimation of voltage and power flows in the network with distributed generation for the wind-power and solar electric power stations has been offered.
issn 0204-3572
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/115845
citation_txt Вероятностное моделирование потокораспределения в энергосистеме с распределенной генерацией и возобновляемыми источниками / Г.Б. Гулиев, Н.Р. Рахманов // Электронное моделирование. — 2016. — Т. 38, № 5. — С. 101-112. — Бібліогр.: 15 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT gulievgb veroâtnostnoemodelirovaniepotokoraspredeleniâvénergosistemesraspredelennoigeneracieiivozobnovlâemymiistočnikami
AT rahmanovnr veroâtnostnoemodelirovaniepotokoraspredeleniâvénergosistemesraspredelennoigeneracieiivozobnovlâemymiistočnikami
AT gulievgb probabilityloadflowmodelinginthepowersystemwithdistributedgenerationandrenewableenergysources
AT rahmanovnr probabilityloadflowmodelinginthepowersystemwithdistributedgenerationandrenewableenergysources
first_indexed 2025-12-07T20:26:30Z
last_indexed 2025-12-07T20:26:30Z
_version_ 1850882591977111552