scholarly journals ІНФОРМАЦІЙНА СИСТЕМА РОЗПОДІЛЬНОЇ ЕЛЕКТРИЧНОЇ МЕРЕЖІ НА БАЗІ КОНЦЕПЦІЇ SMART METERING ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ ТИПОВИХ ГРАФІКІВ НАВАНТАЖЕННЯ

Author(s):  
Yurii Tomashevskyi ◽  
Oleksander Burykin ◽  
Volodymyr Kulyk ◽  
Juliya Malogulko ◽  
Vladyslav Hrynyk

Актуальність теми дослідження. Використання інформаційних систем та баз даних стає невід’ємною складовою діяльності енергетичних компаній. Інформація про виробництво та споживання електроенергії зберігається в агрегованому вигляді. Це не дає змоги визначати складові балансових витрат електроенергії методом поелементних розрахунків та аналізувати їх структуру. Таким чином, вдосконалення математичного та програмного забезпечення інформаційних систем обліку електроенергії з метою підвищення адекватності визначення втрат електроенергії у розподільних мережах є актуальним завданням. Постановка проблеми. Оснащення розподільних електричних мереж засобами моніторингу їхніх параметрів часто виявляється недостатнім для розв’язування задач планування та ведення режимів. Тому метою дослідження є аналіз можливості застосування системного підходу до створення інформаційних систем РЕМ з використанням даних автоматизованих систем комерційного обліку електроенергії та інших наявних джерел інформації для підвищення точності моделювання характерних режимів мереж та складових балансу електроенергії. Аналіз останніх досліджень і публікацій. Нині використовуються декілька підходів для перевірки та відновлення даних щодо електричних навантажень у системах АСКОЕ та Smart Metering: 1) технологія великих даних (Big Data Technology – data management); 2) глобальне обчислення на основі не втрачених даних; 3) статистичні методи; 4) штучні нейронні мережі; 5) кластерний аналіз; 6) застосування методів оцінювання стану; 7) використання типових графіків електричних навантажень. Наведені підходи можуть комбінуватися для отримання додаткових переваг. Виділення недосліджених частин загальної проблеми. Необхідною умовою для використання наявних підходів є наявність невтрачених даних. Це робить принципово неможливим застосування відомих підходів для дослідження режимних параметрів РЕМ з прийнятною точністю. Постановка завдання. Отже, основним завданням є дослідження можливості використання системного підходу до побудови інформаційних систем РЕМ із застосуванням технології Smart Metering, а також методів та алгоритмів, які використовуючи наявну інформацію, агреговану за часовими періодами, дадуть змогу визначати режимні параметри РЕМ з необхідною точністю.Виклад основного матеріалу. Для розгортання агрегованих даних у графіки навантаження та генерування, у роботі запропоновано використовувати типові графіки енергообміну споживачів та місцевих джерел енергії. Для узгодження виміряних параметрів режиму та псевдовимірювань, розрахованих за типовими графіками, запропоновано використовувати алгоритм на основі методу найменших квадратів. Оцінювання точності проводилося шляхом зіставлення втрат електроенергії для цілком спостережної мережі з результатами імітаційних розрахунків. Висновки відповідно до статті. Встановлено, що застосування типових графіків навантаження та генерування дає змогу відновлювати графіки енергообміну споживачів та місцевих джерел енергії з прийнятною точністю. Використання типових графіків навантаження та генерування (псевдовимірювань) дає змогу зменшити вартість систем моніторингу розподільних мереж.

Complexity ◽  
2018 ◽  
Vol 2018 ◽  
pp. 1-21 ◽  
Author(s):  
Yuanjun Guo ◽  
Zhile Yang ◽  
Shengzhong Feng ◽  
Jinxing Hu

Efficient and valuable strategies provided by large amount of available data are urgently needed for a sustainable electricity system that includes smart grid technologies and very complex power system situations. Big Data technologies including Big Data management and utilization based on increasingly collected data from every component of the power grid are crucial for the successful deployment and monitoring of the system. This paper reviews the key technologies of Big Data management and intelligent machine learning methods for complex power systems. Based on a comprehensive study of power system and Big Data, several challenges are summarized to unlock the potential of Big Data technology in the application of smart grid. This paper proposed a modified and optimized structure of the Big Data processing platform according to the power data sources and different structures. Numerous open-sourced Big Data analytical tools and software are integrated as modules of the analytic engine, and self-developed advanced algorithms are also designed. The proposed framework comprises a data interface, a Big Data management, analytic engine as well as the applications, and display module. To fully investigate the proposed structure, three major applications are introduced: development of power grid topology and parallel computing using CIM files, high-efficiency load-shedding calculation, and power system transmission line tripping analysis using 3D visualization. The real-system cases demonstrate the effectiveness and great potential of the Big Data platform; therefore, data resources can achieve their full potential value for strategies and decision-making for smart grid. The proposed platform can provide a technical solution to the multidisciplinary cooperation of Big Data technology and smart grid monitoring.


Author(s):  
Yu Zhang ◽  
Yan-Ge Wang ◽  
Yan-Ping Bai ◽  
Yong-Zhen Li ◽  
Zhao-Yong Lv ◽  
...  

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document