Визуализация результатов моделирования отказов элементов в электрической сети

Ярослав Михайлович Иваньо; Марина Николаевна Полковская

doi:10.34831/EP.2021.1085.12.007

Визуализация результатов моделирования отказов элементов в электрической сети

Ярослав Михайлович Иваньо, Марина Николаевна Полковская

Аннотация

Описано проектирование информационной системы «Моделирование отказов элементов электрической сети». При этом на основании анализа теоретических и эмпирических данных создана модель взаимодействия информационной системы с внешними объектами. Помимо этого, построена функциональная модель, основная функция которой декомпозирована на восемь подфункций. Выделенное информационное обеспечение программы представлено базой данных, состоящей из девяти сущностей, содержащих информацию об отключениях в Южных электрических сетях г._Иркутска. При реализации базы данных использована СУБД My SQL. Предложенное математическое обеспечение включает в себя модели для вероятностной оценки и прогнозирования исследуемого параметра. Спроектированная информационная система позволит сотрудникам районных электрических сетей избежать ошибок при заполнении журнала, а также осуществлять оценку и краткосрочный прогноз аварийных отключений в зависимости от влияния различных факторов (времени, сезонности, погоды).

Ключевые слова

аварийные отключения; прогнозирование; вероятностная оценка; информационная система; отказы элементов электрической сети

Полный текст:

PDF

Литература

Васильева, Т.Н. Анализ причин отказов электрического оборудования распределенных сетей 0,38 – 10_кВ [Текст] / Т.Н. Васильева, Е.И. Лопатина // Вестник Рязанского государственного агротехнологического университета им. П.А. Костычева. – 2011. – № 3(11). – С. 64 -- 66.

Карамов, Д.Н. Математическое моделирование отказов элементов электрической сети (10 кВ) автономных энергетических систем с возобновляемой распределенной генерацией [Текст] / Д.Н. Карамов, И.В. Наумов, С.М. Пержабинский // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2018. – Вып. 329. – № 7. – С. 116 -- 130.

Белов, С.И. Прогнозирование аварийных отключений в электрических сетях 35 – 220_кВ / С.И. Белов, П.С. Петров // Вестник федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования “Московский государственный агроинженерный университет имени В.П. Горячкина”. – 2017. – Вып. 4(80) – С. 77 -- 82.

Kazim, M. Fault Detection and Localization for Overhead 11-kV Distribution Lines With Magnetic Measurements [Text] / M. Kazim, A.H. Khawaja, U. Zabit // IEEE Transactions on instrumentation and measurement. – 2020. – Vol. 69. – No. 5. – P. 2028 -- 2038.

Reed, D. Electric utility distribution analysis for extreme winds [Text] / D. Reed // Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics. – 2008. – No. 96. – P. 123 -- 140.

Sultan, V. A Spatial Analytics Framework to Investigate Electric Power-Failure Events and Their Causes [Text] / V. Sultan, B. Hilton // ISPRS International journal of geo-information. – 2020. – Vol. 9 (1). – No. 54. – (doi: 10.3390/ijgi9010054).

Khlebtsov, A.P. Research into the current state of accident rate of electric networks in agriculture using the example of Astrakhan region [Text] / A.P. Khlebtsov, L.K. Zaynutdinova, A.N.Shilin // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. -- 2021. – No. 723(5). – 052015.

Наумов, И.В. Превентивная оценка повреждаемости элементов сельских электрических сетей напряжением 10 кВ [Текст] / И.В. Наумов, А.В. Ланин, М.В. Шевченко // Инновации в сельском хозяйстве. – 2016. – № 2 (17). – С. 229 -- 234.

Wang, Y. Short-term load forecasting for industrial customers based on TCN-LightGBM [Text] / Y. Wang, J. Chen, X. Chen, Y. Guo, Y. Liu // IEEE Transactions on Power Systems. – 2021. – No. 36(3). – 9210509. – P. 1984 -- 1997.

Tedla, T.B. Development of an Internet of Things based Electrical Load Management System [Text] / T.B. Tedla, M.N. Davydkin, A.M. Nafikov // Journal of Physics: Conference Series. – 2021. – No. 1886(1). – 012002.

Shirzadi, N. Medium-term regional electricity load forecasting through machine learning and deep learning [Text] / N. Shirzadi, A. Nizami, M. Khazen, M. Nik-Bakht // Designs. – 2021. – No. 5(2).

Xie, F. Prediction of Distribution Network Line Loss Based on Grey Relation Analysis and XGboost [Text] / F. Xie, Z. Yin, A. Luo, J. Yuan // IEEE 2nd International Conference on Big Data, Artificial Intelligence and Internet of Things Engineering, ICBAIE. – 2021. – 9389997. – P. 279 -- 284.

Четыркин, Е.М. Статистические методы прогнозирования [Текст] / Е.М. Четыркин. – М.: Статистика, 1977. – 160 с.

Ферстер, Э. Методы корреляционного и регрессионного анализа [Текст] / Э. Ферстер, Б. Ренц. – М. : Финансы и статистика, 1983. – 304 с.

Маклаков, С.В. BPwin и ERwin. CASE-средства разработки информационных систем [Текст] / С. В. Маклаков. – М.: Диалог-МИФИ, 1999. – 256 с.

Рождественский, А.В. Оценка точности кривых распределения гидрологических характеристик / А.В. Рождественский. – Л.: Гидрометеоиздат, 1977. – 270 с.

Ланин, А.В. Статистический анализ аварийных отключений в электрических сетях 10 кВ [Электронный ресурс] / А.В. Ланин, М.Н. Полковская, А.А. Якупов // Актуальные вопросы аграрной науки. – 2019. – Вып. 30. – С. 5 -- 12. – (http://agronauka.igsha.ru/ vypuski_zhurnala/v30.php).

Polkovskaya, M. Utilizing factor models to simulate emergency shutdowns of power grids / M. Polkovskaya, T. Buzina, N. Fedurina [Текст] // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – 2020. – No. 939(1). – 012059.

DOI: http://dx.doi.org/10.34831/EP.2021.1085.12.007