Моделирование электропотребления бытовыми потребителями с учётом географического положения и метеоусловий Республики Таджикистан

Саиджон Ширалиевич Таваров

doi:10.34831/EP.2021.1074.1.006

Моделирование электропотребления бытовыми потребителями с учётом географического положения и метеоусловий Республики Таджикистан

Саиджон Ширалиевич Таваров

Аннотация

Предлагается моделирование электропотребления с учётом установления зависимости географического расположения над уровнем моря и метеорологических условий местности нахождения бытовых потребителей Республики Таджикистан. Предложена математическая и компьютерная модели, позволяющие учитывать влияние на электропотребление нахождения над уровнем моря и метеорологических условий местности расположения бытовых потребителей. При сравнении полученных в моделях результатов с результатами экспериментальных данных (показания средств учёта электроэнергии), наблюдается высокая сходимость.

Ключевые слова

электропотребление, математическая и компьютерная модели, температура окружающего воздуха.

Полный текст:

PDF

Литература

Сидоров, А.И. Нормирование электропотребления Республики Таджикистан с учётом климатических особенностей региона [Текст] / А.И. Сидоров, С.Ш. Таваров // Энергия единой сети. – 2019. – № 3(5). -- C. 70 -- 75.

Таваров, С.Ш. Удельное электропотребление бытового сектора с учётом температуры окружающего воздуха и территориального расположения Республики Таджикистан [Текст] / С.Ш. Таваров // Промышленная энергетика. – 2019. – № 7. – C. 19 -- 22.

Sidorov, A. I. Ensuring the Efficiency of Distribution Networks C. Dushanbe and Republic of Tajikistan [Electronic resource] / A.I. Sidorov, O.A. Khanzhina, S.S. Tavarov // International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon-2019). – (doi:10.1109/FarEastCon.2019.8934377)

Сидоров, А.И. Показатели надёжности элементов распределительной сети 6 –10_кВ [Текст] / А.И. Сидоров, С.Ш. Таваров, Г.Х. Маджидов // Вопросы электротехнологии. Серия «Электроснабжение». – 2019. -- № 3 (24). -- С. 55 -- 61.

Sidorov, A.I. Method for forecasting electric consumption for household users in the conditions of the Republic of Tajikistan [Electronic resource] / A.I. Sidorov, S.S. Tavarov // International Journal of Sustainable Development and Planning: 569-574. – (doi:10.18280/ijsdp.150417).

Таваров, С.Ш. Метод прогнозирования электропотребления бытовыми потребителями в условиях Республики Таджикистан [Текст] / С.Ш. Таваров // Вестник ЮУрГУ. Серия «Энергетика». – 2020. – Т. 20. -- № 2. – С. 28 – 35. – (DOI: 10.14529/power200203).

Sidorov, A.I. Enhancing reliability of electricity supply of city electric networks cities of Dushanbe. [Electronic resource] / A.I. Sidorov, S.S. Tavarov // Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, North America. -- 2020. -- Feb. 10. -- (http://beei.org/index.php/EEI/article/view/2114).

Huang, S. A novel invulnerability index for invulnerability assessment of complex power network [Text] / S. Huang, H. Cheng, Z.D. Li., H.Z. Zhang, J.L. Li, J.Y. Guo // European Journal of Electrical Engineering. – 2019. -- Vol. 21. -- No. 1. – P. 11 -- 17. – (https://doi.org/10.18280/ejee.210103).

Blazakis, K.V. Effective Electricity Theft Detection in Power Distribution Grids Using an Adaptive Neuro Fuzzy Inference System [Electronic resource] / K.V. Blazakis, T.N. Kapetanakis, G.S. Stavrakakis // Energies. – 2020. – 13(12): 3110. – (https://doi.org/10.3390/en13123110).

Jabir, H.J. Impacts of Demand-Side Management on Electrical Power Systems: A Review [Electronic resource] / H.J. Jabir, J. Teh, D. Ishak, , H. Abunima // Energies. – 2018. – 11: 1050. – (https://doi.org/10.3390/en11051050).

Issi, F. The Determination of Load Profiles and Power Consumptions of Home Appliances [Electronic resource] / F. Issi, O. Kaplan // Energies. – 2018. -- 11(3): 607. – (https://doi.org/10.3390/en11030607).

Angrisani, L. Smart Power Meters in Augmented Reality Environment for Electricity Consumption Awareness [Electronic resource] / L. Angrisani, F. Bonavolontà, A. Liccardo, R. Schiano Lo Moriello, F. Serino // Energies. – 2018. -- 11(9): 2303. – (https://doi.org/10.3390/en11092303).

Yan, K. Multi-Step Short-Term Power Consumption Forecasting with a Hybrid Deep Learning Strategy [Electronic resource] / K. Yan, X. Wang, Y. Du, N. Jin, H. Huang, H. Zhou // Energies. -- 2018. -- 11(11): 3089/ -- (https://doi.org/10.3390/en11113089).

Vojtovic, S. The Impact of Socio-Economic Indicators on Sustainable Consumption of Domestic Electricity in Lithuania [Electronic resource] / S. Vojtovic, A. Stundziene, R. Kontautiene // Sustainability. – 2018. -- 10(2): 162. – (https://doi.org/10.3390/su10020162).

Ziel, F. Load Nowcasting: Predicting Actuals with Limited Data [Electronic resource] / F. Ziel // Energies. – 2020. -- 13(6): 1443. – (https://doi.org/10.3390/en13061443).

Aqdas, N. Short-Term Electric Load and Price Forecasting Using Enhanced Extreme Learning Machine Optimization in Smart Grids [Electronic resource] / N. Aqdas, U.J. Muhammad, J. Nadeem, S. Tanzila, A. Musaed, A. Khursheed // Energies. – 2019. -- 12(5): 866. – (https://doi.org/10.3390/en12050866).

To, W.-M. Modeling of Monthly Residential and Commercial Electricity Consumption Using Nonlinear Seasonal Models -- The Case of Hong Kong [Electronic resource] / W.-M. To, P. Ka Chun Lee, T.-M. Lai // Energies. – 2017. -- 10(7): 885. – (https://doi.org/10.3390/en10070885).

Seunghyoung, R. Deep Neural Network Based Demand Side Short Term Load Forecasting [Electronic resource] / R. Seunghyoung, N. Jaekoo, K. Hongseok // Energies. – 2017. -- 10(1): 3. – (https://doi.org/10.3390/en10010003).

Макоклюев, Б.И. Тенденции электропотребления энергосистем России [Текст] /Б.И. Макоклюев // Энергия единой сети. -- 2019. -- № 5(48). -- C.56 – 64.

Макоклюев, Б.И. Краткосрочное прогнозирование электропотребления энергосистем [Текст] / Б.И. Макоклюев, А.С. Полижаров, А.А. Басов, Ю.Э. Алла, С.В. Локтионов // Электрические станции. -- 2018. -- № 4. -- С. 24 -- 35.

Макоклюев, Б.И. Оперативная коррекция графиков потребления электрической мощности в цикле планирования балансирующего рынка [Текст] / Б.И. Макоклюев, А.С. Полижаров, А.В. Антонов, М.Н. Говорун, А.В. Колесников, А.А. Басов, Ю.Э. Алла // Электрические станции. -- 2019. -- № 5. -- С. 36 -- 44.

Репкина, Н.Г. Исследование факторов, влияющих на точность прогнозирования суточного электропотребления [Текст] / Н.Г. Репкина // Известия высших учебных заведений. Электромеханика. -- 2015. -- № 2. -- С. 41 – 43.

Зубакин, В.А. Методы и модели анализа волатильности потребления электроэнергии с учётом цикличности и стохастичности [Текст] / В.А. Зубакин, Н.М. Ковшов // Анализ, прогноз, управление.-- 2015. -- № 7 (15). -- С. 6 – 12.

Валеев, Г.С. Моделирование суточных графиков нагрузок участков распределительных сетей напряжением 6 – 10_кВ городов и населённых пунктов в условиях ограниченного объёма исходной информации [Текст] / Г.С. Валеев, М.А. Дзюба, Р.Г. Валеев // Вестник ЮУрГУ. Серия «Энергетика». -- 2016. -- Т. 16. -- № 2. -- С. 23 – 29. – (DOI: 10.14529/power160203).

Abdurahmanov, A.M. Forecasting methods in electricity distribution networks (review) [Electronic resource] / A.M. Abdurahmanov, M.V. Volodin, E.Yu. Zybin, V.N. Ryabchenko // Russian Internet Journal of Electrical Engineering. – 2016. -- Vol. 3. -- No. 1. – P. 3 -- 23.

Соловьева, И.А. Прогнозирование электропотребления с учётом факторов технологической и рыночной среды [Текст] / И.А. Соловьева, А. П. Дзюба // Научный диалог. – 2013. – № 7(19): Экономика. Право. Политология. – С. 97 – 113.

Электроустановки жилых и общественных зданий. Правила проектирования и монтажа [Электронный ресурс]: СП 256. 1325800.2016. -- (URL: http://files.stroyinf.ru/Data2/1/4293751/4293751598.htm).

Временная инструкция по расчёту электрических нагрузок жилых зданий [Текст]: РМ -2696-01. – M.: ГУП «НИАЦ», 2001. -- 22 c.

DOI: http://dx.doi.org/10.34831/EP.2021.1074.1.006