Основные этапы исследования систем ЭПП

Системами электроснабжения (СЭС) объектов хозяйства страны называются электроэнергетические комплексы, обеспечивающие непосредственное питание элэнергией конкретных потребителей или их групп. В данные комплексы входят местные эл станции, эл сети всех необходимых номинальных напряжений, а также эл приемники всех технологических назначений

Этапы исследования:

1 Формулировка задач, в кот д/б раскрыта главная цель и основные условия, с учетом кот реш-ся данная задача.

Содержательное описание и точная постановка задач.

Здесь необходимо четко определить основное содержание задачи, установить границы ее решения, выявить основные факторы, влияющие на систему эл. снабжения и происходящие в ней процессы, определить отношения м/у ними.

Задачей выбора оптимальной системы эл. снабжения может считаться поставленной корректно, если исп-я для решения информация явл-ся полной (достаточной) для получения конечного результата и не протеворечивой.

На этом же этапе осуществляется выбор критерия для оценки эффективности рассматриваемой системы.

3 Формализация задачи, kt включает в проработку модели системы эл. снабжения и аналитическое представление выбранного критерия

Модель сист. эл. снабжения, получаемая на этапе формализации должна обладать следующими свойствами:

– Независимость результатов решения задачи в соответствии с выбранной моделью от конкретного физического толкования смысла элементов этой модели, т.е. от физической природы рассматриваемой системы, описываемой выбранной моделью.

– Содержательностью, т.е. способностью модели отражать существенные стороны и свойства системы, происходящих в реальной системе эл. снабжения

– Дедуктивностью, т.е. возможностью конструктивного использования модели для получения конечного результата с использованием средств и методов той научной области в терминах, kt построена модель (формализированна задача)

При разработке моделей необходимо:

Выявить факторы, оказывающие влияние на ход реальных процессов или их результат

Выбрать те из них, kt поддаются формализированному представлению, т.е. могут быть выраженны количественно

Объединить по возможности выбранные факторы по общим признакам, обоснованно сократить их количество

Установить количественные соотношения м/у факторами

Выбранный критерий для оценки эффективности систем эл. снабжения должен иметь количественное выр-е, быть критичным по отношению к конкретным значениям основных параметров и рассмотренных параметров сист. эл. снабжения, эффект. в статистическом отношении (обладать малой дисперсией) и иметь возможно более простое аналитическое выр-е.

4Исследование разрешимости задач

4.1 Исследование принципиальной разрешимости

4.2 Выбор метода решения

4.3 Исследование технической осуществимости и целесообразности решения поставленной задачи нахождения оптимальной системы

Модель наз-ют детерменированной, если информация о состоянии и поведеии системы на некотором интервале позволяет полностью описать поведение системы все этого интервала,в противном случае модель является стохастической

Хр-р используемой модели ) опр-ся с одной стороны содержанием решаемой задачи,а с другой стороны требуемой точности решения.

5 разработка алгоритма решения задачи построения оптимальной сист элснабж

52. Общие принципы оптимизации систем электроснабжения с учетом надежности.

Системами электроснабжения (СЭС) объектов хозяйства страны называются электроэнергетические комплексы, обеспечивающие непосредственное питание элэнергией конкретных потребителей или их групп. В данные комплексы входят местные эл станции, эл сети всех необходимых номинальных напряжений, а также эл приемники всех технологических назначений. Методы разработки оптимальной системы электроснабжения сводится к отысканию min народнохозяйственных затрат на ее сооружение.

З = Енk+И+У

Оптимизация — процесс нахождения наилучшего (оптимального) решения какой-либо задачи (набора параметров) при заданных критериях. Характеризуя объект, сложно выбрать такой один критерий, который бы обеспечил всю полноту требований. А стремление к всеобъемлющему решению и назначение большого числа критериев сильно усложняет задачу. Поэтому в разных задачах количество критериев может быть различным. Задачи однокритериальной оптимизации называют скалярными, а многокритериальной – векторной оптимизации. Кроме того, количество параметров, характеризующих оптимизируемый объект (задачу), также может быть различным, причём параметры могут меняться непрерывно или дискретно (дискретная оптимизация).

Оптимизационные задачи широко распространены в экономике, технике, информатике и в других сферах. Простейшим примером технико-экономической оптимизационной задачи может быть выбор диаметра трубопровода, по которому насосом перекачивается жидкость. При уменьшении диаметра трубы снижается её стоимость, но увеличиваются затраты энергии на перекачку жидкости из-за возросшего гидравлического сопротивления. Примером задачи многопараметрической (двухпараметрической) оптимизации будет задача выбора диаметра трубопровода с горячей жидкостью или паром, так как одновременно выбирается диаметр трубопровода и толщина тепловой изоляции. При этом оба параметра дискретны, так как существуют как сортамент труб, так и типовые параметры готовых теплоизоляционных сегментов.

Оптимизации подлежат параметры многих технологических процессов[1], объемы производства предприятий[2], уровни надежности продукции[3]

Как правило, решение оптимизационной задачи распадается на следующие этапы:

· анализ ситуации и формулировка задачи

· определение параметров решения, подлежащих оптимизации (то есть тех, которые могут быть изменены в ходе решения)

· установление допустимой области существования параметров, то есть ограничений, налагаемых на параметры и их сочетания

· выбор и оценка влияния внешних факторов, учитываемых в ходе решения

· выбор критериев оптимальности

· построение целевой функции (математической модели), которая выдавала бы показатели, соответствующие выбранным критериям

· выбор математического метода оптимизационных расчётов

· проведение расчётов и оценка полученных решений по выбранным критериям

· окончательное принятие решения с учетом неопределённости и риска

Следует подчеркнуть, что оптимизация в отличие от обычного сравнения вариантов предполагает рассмотрение всех решений, попадающих в область допустимых параметров. Те решения, в отношении которых не проводился полный просмотр возможных вариантов, обычно называют «рациональными».

53. Информационное обеспечение задач оптимизации систем электроснабжения Системами электроснабжения (СЭС) объектов хозяйства страны называются электроэнергетические комплексы, обеспечивающие непосредственное питание элэнергией конкретных потребителей или их групп. В данные комплексы входят местные эл станции, эл сети всех необходимых номинальных напряжений, а также эл приемники всех технологических назначений

Задача выбора оптим. системы эл. снабж. может считаться поставленной корректно, если используемая для решения информация яв-ся полной (достаточной для получения конечного результата) и непротиворечивой. На этом же этапе осущ-ся выбор критерия для оценки эф-ти рассматриваемой системы. Существуют основные и дополнительные источники информации об исследуемом объекте.

-основные – подконтрольная экспл-ия в реальных условиях;

-дополнительные – спец. экспл-ая эксплуатация; лабораторные испытания; документация.

Виды информации:

1)детерминированная (однозначно-заданная) – информация о ном.напряжениях сущ-ей сети, о числе, местоположении и паспортных данных имеющ. ист. питания о кол-ве отходящих от них линий и т.д.; В детерменированной форме м/б задана и часть инф-ии, хр-ей условия систем эл. снабжения, н-р, мн-во допустимых мест расположения новых подстанций или допустимые трассы ЛЭП и т.п.

2)вероятностно-определенная – информация, кот.имеет вероятностную природу и описывается известным законом распределения или его характеристиками (данные о нагрузках сущ-их потребителей, о показателях эл. снабж.);

3)вероятностно-неопределенная – информация, кот.тоже обладает статистической устойчивостью, однако для нее не известен закон распределения;

4)размытая (нечеткая)-инфа кот не имеет количественного выражения,но может быть использована при выборе оптимального решения;

5)собственно-неопределенная;

Весьма ценную информацию для принятия оптим. решения можно получить от лиц, имеющ. большой опыт эксплуатации и проектирования эл. снабж. – это размытая информация. Такого рода представления можно учитывать с помощью теории нечетких множеств.

..Данные о режимах энергопотребления, в ситуации, когда задаются лишь интервалы изменения dif величин, а вид изменения устанавливается до опыта (априори).

Закон нормального и равномерного

распределения случайной величины

Известно, что весьма ценную информацию с точки зрения принятия решения проектирования и эксплуатации

Такого рода нечеткие представления можно учитывать с помощью теорий нечетких множеств.

К собственной неопределенности будем отностить информацию не имеющую вероятностной природы, содержание kt зависит целиком от...