Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 586553)
Консорциум Контекстум Информационная технология сбора цифрового контента
Уважаемые СТУДЕНТЫ и СОТРУДНИКИ ВУЗов, использующие нашу ЭБС. Рекомендуем использовать новую версию сайта.

Вести высших учебных заведений Черноземья. Т. 17, № 4 (66) — декабрь 2021 г. (90,00 руб.)

0   0
АвторыШпиганович А. Н., Зацепина В. И., Зацепина В. И., Шачнев О. Я., Шачнев А. Я.
ИздательствоИзд-во Липецкого государственного технического университета
Страниц57
ID781970
АннотацияВ научно-техническом рецензируемом журнале Вести высших учебных заведений Черноземья публикуются статьи, содержащие наиболее существенные результаты научно-технических экспериментальных исследований, а также итоги работ проблемного характера по рубрике: Электроэнергетика. В одной из статей описывается вариант использования нейронного анализа устройствами электроэнергетики. Представлены особенности моделирования нейронных сетей в программном пакете Matlab simulink Neural Network Toolbox.
Кому рекомендованоДля студентов высших учебных заведений.
УДК621.3
ББК31.26
Вести высших учебных заведений Черноземья. Т. 17, № 4 (66) — декабрь 2021 г. : науч.-техн. и производств. журнал / В.И. Зацепина, О.Я. Шачнев, А.Я. Шачнев; ред.: А.Н. Шпиганович, В.И. Зацепина .— Липецк : Изд-во Липецкого государственного технического университета, 2021 .— 57 с. : ил. — ISSN 1815-9958 .— URL: https://rucont.ru/efd/781970 (дата обращения: 26.06.2022)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Вести_высших_учебных_заведений_Черноземья._Том_17,№_4_(66)—_декабрь_2021_г..pdf
ЭJГЕКТРОЭНЕРГЕТ~КА УдК 621.3 DO’: 10.53015/18159958202143 ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СИСТЕМ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ С УЧЕТОМ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ НЕЙРОННОГО АНАЛИЗА IMPROVING THE EFFICIENCY OF POWER SUPPLY SYSTEMS TAKING INTO ACCOUNT THE USE OF NEURAL ANALYSIS METHODS ~2О21 Зацепина Виолетта Иосифовна13, доктор технических наук, профессор кафедры электрооборудования Шачнев Олег Ярославович1, кандидат технических наук, доцент кафедры электрооборудования Шачнев Александр Ярославович2, генеральный директор Zatsepina Violetta Iоsifоупа13, Doctor of Technical Sciences, Professor of the Department of Electrical Equipment Shachnev Oleg Yагоslауоуiсh1, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Department of Electrical Equipment Shachnev Alexander Yагоslаvоviсh2, General Director 1Липецкий государственный технический университет, Липецк (Россия) 2А0 ~‘Липецкая городская энергетическая компания~, Липецк (Россия) 1Liреtsk state Technical University, Lipetsk (Russia) 2Liреtsk City Energy Company J5C, Lzpetsk (Russia) E-mail: vizаts~gшаil.соm E-mail: sh.оl.уа~уапdех.гu 3ОRСID: https ://orcid.org/0000-000 1-8347-4479 Аннотация: В данной статье описывается вариант использования нейронного анализа устройствами электроэнергетики. Представлены особенности моделирования нейронных се тей в программном пакете Matlab simulink Neural Network Toolbox. Показывается состояние нейронной сети в области построения ошибок в одном из режимов работы электроустановки. Предложено применение функции «Адаптивного линейного прогнозирования» в системах управления устройствами компенсации реактивной мощности. Указаны выгодные стороны применения, которые дают положительный экономический эффект в области энергоэффек тивности промышленного предприятия. Ключевые слова: нейронные сети, весовой коэффициент, энергетическая эффективность, анализ нагрузок, статистический анализ. для цитирования: Зацепина В.И., Шачнев О.Я., Шачнев А.Я. Повышение эффективности функционирования систем электроснабжения с учетом применения методов нейронного анализа II Вести высших учебных заведений Черноземья. 2021. Т. 17, N~ii 4 (66). С. 3—8. DOl: 10.53015/18159958202143. Abstract: This article describes а variant of using neural analysis by electric power devices. The features of neural network modeling in the Matlab 5imulink Neural Network Toolbox software pack age are presented. The state ofthe neural network in the field of error construction in one of the modes of operation of the electrical installation is shown. The application of the “Adaptive linear prediction” ВЕСТИ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ ЧЕРНОЗЕМЬЯ Т. 17, N~ 4(66). 2021 3
Стр.4
Зацепина В.К, пJачнев О.Я., Шачнев А.Я. «ПОВЬпUЕН1~iЕ ЭФФЕКТNВНОСТИ ФУНКЦ~ОНHРОВАНКЯ «.» function in control systems of reactive power compensation devices is proposed. The positive aspects ofthe application are indicated, which give a positive economic effect in the field of energy efficiency of an industrial enterprise. Keywords: neural networks, weighting factor, energy efficiency, load analysis, statistical analysis. For citation: Zatsepina V.1., shachnev O.Ya., shachnev A.Ya. Improving the efficiency ofpower supply systems, taking into account the use of neural analysis methods II Vesti of Higher Educational Institutions of the Chernozem region. DO’: 10.53015/18159958202143. ВВЕДЕНИЕ Кoнкуpентoспoсoбнoсть сoвpеменнoй пpoмышленнoсти зкoнoмически зaвисит oт энеpгoэффективнoсти электpoэнеpгетиче скoгo сектopa. Пoддеpжaние пoкaзaтелей Ka чествa электpoэнеpгии ua неoбхoдимoм уpoвне oбеспечивaет пpеимуществo сpеди oстaльных учaстникoв pынкa. Пoдлеpжaние индуктивнoй сoстaвляющей pеaктивнoй мoщнoсти нa кpaйне низкoм уpoвне oбесnе чивaет минимaльные зaтpaты нa пpoизвoди мую пpoдукцию. Осoбеннo сильнo этO зa метнo нa высoкoмoщных пpедпpиятиях ме тaллуpгическoй нaпpaвленнoсти. В услoвиях высoких миpoвых цен ua метaлльи излишняя пpибыль мoжет быть нaпpaвленa na пoвыше ние кoнкуpентoспoсoбнoсти, мoдеpнизaцию npoизвoдственных клaстеpoв и дpугие стaтьи paсхoдoв. Мнoжествo предпpиятий миpoвoгo уpoвня имеют слoжные сoвpеменные устpoй ствa кoмnенсaции pеaктивнoй мoщнoсти с высoким быстpoдействием. В стaтьях [1, 2] были npиведены спoсoбы увеличения быст poдействия дaнных устpoйств с устpaнением лoжных сpaбaтывaний пoсpедствoм метoдoв стaтистическoгo aнaлизa. В стaтье [3] дoпoл нительнo paссмaтpивaлся aнaлиз чaстoтных вoзмущений пoсpедствoм ТЕОРИЯ ВОПРОСА В связи с вoзpoсшим интеpесoм к нейpo технoлoгиям, кoтopые дoкaзывaют свoю зф фективнoсть вo всех сфеpaх деятельнoсти, noявилoсь мнoжествo исследoвaний no npu менению нейpoнных систем в oблaсти элек тpoэнеpгетики. Дaннaя нaучнaя сфеpa noзвo ляет npoвoдить annpoксимaции электpиче ских хapaктеpистик, исnoльзoвaть схемы 4 wavelet рaзлoжения и ero npименение в системе упpaвления устpoйств СТАТКОМ. 2021. Vol. 17, Х~ 4 (66). Р. 3—8. дисnетчеpскoгo упpaвления noтoкaми мoщ нoсти, npименять их в poбoтoтехнических системaх и в дpугих сфеpaх. Тaкже были noпытки npименить нейpoн ные сети для aнaлизa пoтpебления злектpи ческoй энеpгии paзличными тиnaми пoтpе бителей, чтo дaют бoльшую nеpсnективу в нaучнoй деятельнoсти. Следует oтметить, чтo в бoльшинстве случaев pечь идёт 0 иссле дoвaнии стaциoнapных сигнaлoв. Действи тельнo, сигнaлы тaкoгo тиna дoстaтoчнo успешнo инициaлизиpуются нейpoнными се тями, нaхoдят onpеделенные зaвисимoсти oт тoчек зкстpемумa, пpoвoдятся onеpaции ин теpnoляции и зкстpanoляции и, сooтвет ственнo, с течением paсчетных итеpaций ве личинa oшибки стpемится к нулю, oбесnечи вaя дoстaтoчнo тoчный npедnoлaгaемый cur нaл. В исследoвaниях [1—3] paссмaтpивaлись злектpические сигнaлы, кoтopые мoжнo oт нести к нестaциoнapньтм. Вышеуказaнный noдхoд будет дaвaть либo бoльшие oшибки, либo нейpoсеть будет неaдеквaтнa. Для pe шения дaннoгo вonpoсa вoзмoжнo npименить функцию «Adaptive Linear Prediction» или в oчень слoжных случaях функцию «Time se ries Forecasting Using Deep Learning». Втopoй случaй бoлее тpебoвaтелен к pесуpсaм, сле дoвaтельнo испoльзoвaть ero в быстpoдей ствующих системaх нецелесooбpaзнo. Рaссмoтpим МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ npименение функции «Adaptive Linear Prediction» в npoгpaммнoм кoмnлексе Matlab Simulink R2014a нa rpa фике электpическoй нaгpузки pеaльнoгo oбъ ектa. Для npoстoты зксnеpиментa и тoчнoм noдбopе уpoвня зaдеpжки сигнaлa, кoличе ствa нейpoнных слoев и нейpoнoв npиведём все napaметpы в oтнoсительные единицы. Для oтoбpaжения кoppектнoсти paбoты ВЕСТИ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ ЧЕРНОЗЕМЬЯ Т. 17. J’fg 4 (66Ь 2021
Стр.5
ВЕСТИ ВЬиСиIИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ ЧЕРНОЗЕМЬЯ Т. 17, N9 4(66), 2021 СОДЕРЖАНИЕ ЭJIЕКТРОЭНЕРГЕТИКА В.И. Зацепина, О.Я. Шачнев, А.Я. Шачнев Повы шение эффективности функционирования систем электроснабжения с учетом применения методов нейронного анализа З А.Н. Кустов, В.”. Зацепина, В. Бялы Возможные внедрения цифровых технологий в энергетический комплекс 9 Л.М. Инаходова, А.Л. Фролов Совершенствование электрических методов диагностирования для оценки состояния активной части силовых трансформаторов распределительнмх сетей 6—10 кВ 18 ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКА Л.М. Инаходова, А.Л. Фролов Исследование звуко вого излучения контактных соединений распределительных устройств подстанций 26 Л.”. Шпиганович, А.В. Бойчевский Оценка надежности отдельных единиц электрооборудования по характеристикам ния системы электроснабже 33 А.д. Моргоева, И.Д. Моргоев, Р.В. Клюев, В.И. Ляшенко Прогнозирование нагрузки на электросеть как способ эффективного управления потреблением электрической энергии 39 52
Стр.53
ВЕСТИ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕдЕН~И ЧЕРНОЗЕМЪЯ Т. 17, N~ 4(66), 2021 СОNТЕNТ~ ELECTRIC POWER INDUSTRY the use of neural analysis me- vices З 9 ELECTRIC POWER INDUSTRY V.1. Zatsepina, O.Ya. Shachnev, A.Ya. Shachnev Tm- L.M. Inakhodova, A.L. Frolov Research of sound radia proving the efficiency of power supply systems taking into account thods tion of contact connections of substation switching de 26 A.N. Kustov, V.!. Zatsepina, V. Byaly Possible imple mentation of digital technologies in the energy com plex L.M. Inakhodova, A.L. Frolov Improvement of electric diagnostic methods for assessing the state of the active part of power 6—10kv control transformers networks 18 A.N. Shpiganovich, A.V. Boychevsky Assessment of reliability of individual units electrical equipment by cha racteristics power supply systems 33 A.D. Morgoeva, I.D. Morgoev, R.V. Klyuev, V.1. Lyashenko Forecasting the load on the power grid as a way to effectively manage the consumption of electrical energy 39 Chief Editor Shpiganovich Alexander Nikolaevich — D.Sc. (Tech.), Prof. Deputy Chief Editor Zatsepina Violetta Iosifovna — Shachnev Oleg Yaroslavovich — D.Sc. (Tech.), Prof. Executive Secretary Cand.Sc. (Tech.), Associate Prof. Members of the Editorial Council: Saraev Pavel Viktorovich, D.Sc. (Tech.), Associate Prof. (Lipetsk state Technical University, Russia, Lipetsk) Pogodaev Aiiatoly Kiryanovich, D.Sc. (Tech.), Prof. (Lipetsk State Technical University, Russia, Lipetsk) Byaly Vitold, D.Sc. (Tech.), Prof. (Silesian Technical University, Poland, Gliwice) Voltchev Stanimir, D.sc. (Tech.), Prof. (University of Lisbon, Portugal, Lisbon) Ruomei Li, D.Sc. (Tech.), Prof. (Chinese Society of Electrical Engineering, China) Krasnyarisky Mikhail Nikolaevich, D.Sc. (Tech.), Prof. (Tambov State Technical University, Russia, Tambov) Lucas Vilmar Adolfovich, D.Sc. (Tech.), Prof. (Berlin Technical University, Germany, Berlin) Naizabekov Abdrakhman Batyrbekovich, D.Sc. (Tech.), Prof. (Rudny Industrial Institute, Kazakhstan, Rudny) Sukhinin Boris Vladimirovich, D.Sc. (Tech.), Prof. (Tula State University, Russiа~ Tula) Timoshin Sergey Ivanovich, D.Sc. (Phys.-Mat.), Prof. (Gomel State Technical University, Belarus, Gomel) Troyanovska Malgorzata, D.Sc. (Tech.), Prof. (Agrarian University, Poland, Krakow) Morkun Vladimir Stanislavovich, D.Sc. (Tech.), Prof. (Krivoy Rog national university, Ukraine, Krivoy Rog) Reza Derakhshani, D.Sc. (Philos.), (University of Utrecht, Netherlands, Utrecht) Editorial board of the issue: Electric power industry Chernyshova T.’., D.Sc. (Tech.), Prof. (Tambov State Technical University, Russia. Tambov) Kachanov AN., D.Sc. (Tech.), Prof. (Orel State University, Russia. Orel) Gracheva E.’., D.Sc. (Tech.), Prof. (Kazan State Power Engineering University, Kazan, Russia) Shevyrev Yu.V., D.Sc. (Tech.), Prof. (National Research Technological University MISTS, Russia. Moscow) 53
Стр.54

Облако ключевых слов *


* - вычисляется автоматически