Альзаккар Ахмад – аспирант
Ahmad Alzakkar
Местников Николай Петрович – аспирант Северо-Восточного федерального университета имени М.К. Аммосова, ведущий инженер отдела электроэнергетики ИФТПС СО РАН им. В.П. Ларионова.
Якутск
Nikolai P. Mestnikov
Yakutsk
Максимов Виктор Владимирович – кандидат технических наук, заведующий кафедрой «ЭСиС»
Victor V. Maksimov
Валеев Ильгиз Миргалимович –доктор технических наук, профессор
Ilgiz M. Valeev
Обеспечение устойчивости напряжения энергетической системы является одним из ключевых проблем в планировании и эксплуатации энергосистемы. В настоящий момент в результате ряда технологических инцидентов в виде нарушения устойчивости напряжения энергосистемы были испытаны многослойные персептроны на территории различных странах
ЦЕЛЬ. Разработка интеллектуального подхода к оценке Индекса Устойчивости Напряжения нагрузки (ИУН) в энергосистеме с использованием методов вычислительного интеллекта (нейронные сети).
МЕТОДЫ. В ходе проведения данных исследований применен способ оценки ИУН, который применяется для мониторинга устойчивости напряжения в энергосистеме с помощью метода «СмартПарк».
РЕЗУЛЬТАТЫ. Получены результаты обеспечения этапа разработки, который обосновывает возможность применения Многослойного Персептрона (МСП) для оценки ИУН с высокой степенью точности.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. В ходе выполнения данных исследований авторами статьи выдвинуты следующие выводы: представлен подход, основанный на базе многослойной персептронной (МСП) нейронной сети с прямой связью; проведена оценка ИУН на примере энергосистемы с применением метода «СмартПарк»; представленный подход нейронной сети не зависит от напряжения холостого хода на определенной шине нагрузки; наличие показателей активной мощности, реактивной мощности и напряжения на шине нагрузки достаточно для проведения оценки ИУН; подход МСП позволяет точно оценить ИУН даже при изменении топологии и условий эксплуатации. Полученные показатели могут быть применены в изменении методики оценки устойчивости напряжения в электротехнических системах и комплексах и расчета их рабочих режимов.
Ensuring power system voltage stability is one of the key challenges in power system planning and operation. At the moment, as a result of a number of technological incidents in the form of a violation of the stability of the voltage of the power system, multilayer perceptrons were tested on the territory of various countries.
PURPOSE. Development of an intelligent approach to assessing the Load Stability Index (LSI) in the power system using computational intelligence methods (neural networks).
METHODS. In the course of these studies, a method for estimating the ISI was used, which is used to monitor the stability of voltage in the power system using the "Smart Park" calculation method.
RESULTS. The results of providing the development stage are obtained, which substantiate the possibility of using the Multilayer Perceptron (MLP) for estimating the IEL with a high degree of accuracy.
CONCLUSION. In the course of these studies, the authors of the article put forward the following conclusions: an approach based on a multilayer perceptron (MPP) neural network with feed-forward is presented; an assessment of the ISI was carried out on the example of a power system using the calculation method "Smart Park"; the presented neural network approach does not depend on the open-circuit voltage on a particular load bus; the presence of indicators of active power, reactive power and voltage on the load bus is sufficient to assess the IPL; The MSP approach allows for an accurate assessment of the ISI even when the topology and operating conditions change. The obtained indicators can be applied in changing the methodology for assessing the stability of voltage in electrical systems and complexes and calculating their operating modes.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.