NODAL LOAD MODELS IN THE PROBLEMS OF EVALUATING AND FORECASTING THE RISK OF EMERGENCY SITUATIONS IN ELECTRICAL ENERGY SYSTEMS
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 e...
Збережено в:
| Дата: | 2023 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine
2023
|
| Теми: | |
| 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-3692024-02-09T13:52:07Z NODAL LOAD MODELS IN THE PROBLEMS OF EVALUATING AND FORECASTING THE RISK OF EMERGENCY SITUATIONS IN ELECTRICAL ENERGY SYSTEMS МОДЕЛІ ВУЗЛОВОГО НАВАНТАЖЕННЯ В ЗАДАЧАХ ОЦІНКИ І ПРОГНОЗУВАННЯ РИЗИКУ ВИНИКНЕННЯ АВАРІЙНИХ СИТУАЦІЙ В ЕЛЕКТРОЕНЕРГЕТИЧНИХ СИСТЕМАХ Bardyk, E. I. Koval, Y. S. Load forecasting, EES subsystem, ARIMA, ARMAX, GMDH. прогнозування, нейронні мережі, навантаження, підсистема, ARIMA, ARMAX, GMDH. 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. 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. Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine 2023-02-17 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 |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
Load forecasting EES subsystem ARIMA ARMAX GMDH. прогнозування нейронні мережі навантаження підсистема ARIMA ARMAX GMDH. |
| spellingShingle |
Load forecasting EES subsystem ARIMA ARMAX GMDH. прогнозування нейронні мережі навантаження підсистема 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 |
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. |
| publisher |
Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine |
| publishDate |
2023 |
| url |
https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/369 |
| work_keys_str_mv |
AT bardykei nodalloadmodelsintheproblemsofevaluatingandforecastingtheriskofemergencysituationsinelectricalenergysystems AT kovalys nodalloadmodelsintheproblemsofevaluatingandforecastingtheriskofemergencysituationsinelectricalenergysystems AT bardykei modelívuzlovogonavantažennâvzadačahocínkiíprognozuvannârizikuviniknennâavaríjnihsituacíjvelektroenergetičnihsistemah AT kovalys modelívuzlovogonavantažennâvzadačahocínkiíprognozuvannârizikuviniknennâavaríjnihsituacíjvelektroenergetičnihsistemah |
| first_indexed |
2024-06-01T14:34:25Z |
| last_indexed |
2024-06-01T14:34:25Z |
| _version_ |
1800669721106841600 |