Актуализация удельных электрических нагрузок помещений общественного назначения, встроенных в жилые здания

ЦЕЛЬ. Определить состав потребителей электроэнергии в многоквартирных жилых домах. Провести анализ электропотребления организаций, расположенных на первых двух этажах многоквартирных жилых домов. Обосновать необходимость актуализации нормативов удельных электрических нагрузок помещений общественного назначения, встроенных в жилые здания. МЕТОДЫ. Информация по электропотреблению получена посредствам автоматизированной системы учёта электроэнергии от интеллектуальных счетчиков, установленных непосредственно у потребителей. Для выполнения поставленной цели были использованы статистические методы анализа электропотребления. РЕЗУЛЬТАТЫ. В статье описана актуальность темы, представлено обоснование по корректировке нормативных значений удельных электрических нагрузок помещений общественного назначения, встроенных в жилые здания. На примере десятков многоквартирных домов приведено процентное соотношение групп потребителей. Представлены годовые удельные среднемесячные графики электропотребления: магазинов, офисов, аптек, предприятий общественного питания. ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Стремясь повысить уровень комфорта, застройщики заинтересованы в развитии инфраструктуры объектов, в основном для этого используют первые и вторые этажи, в которых чаще всего   располагаются   торгово-офисные   помещения.   Исследования   Ассоциации «Росэлектромонтаж» показали, что для определения электрической нагрузки нежилых коммерческих помещений приходится использовать одно усредненное значение в связи с постоянной сменой назначения помещений и сложностью определения занимаемой площади.

1. Ополева Г.Н. Электроснабжение промышленных предприятий и городов. Москва: ИД «ФОРУМ» ИНФРА-М, 2017. 416 с.

2. Солуянов Ю.И., Федотов А.И., Ахметшин А.Р. и др. Актуализация расчетных электрических нагрузок с последующим практическим применением на примере Республики Татарстан // Промышленная энергетика. 2021. № 2. С. 32-40.

3. Надтока И.И., Павлов А.В. Повышение точности расчета электрических нагрузок многоквартирных домов с электроплитами // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки. 2015. №2. С. 45-48.

4. Надтока И.И., Павлов А.В. Расчеты электрических нагрузок жилой части многоквартирных домов с электрическими плитами, основанные на средних нагрузках квартир // Известия вузов. Электромеханика. 2014. №3. С. 36-39.

5. Солуянов Ю.И., Ахметшин А.Р., Солуянов В.И. Энерго-ресурсосберегающий эффект в системах электроснабжения жилых комплексов от актуализации нормативов электрических нагрузок // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. 2021. №1(23) C.156-166.

6. Надтока И.И., Павлов А.В., Новиков С.И. Проблемы расчета электрических нагрузок коммунально-бытовых потребителей микрорайонов мегаполисов // Известия вузов. Электромеханика. 2013. №1. С. 136-139.

7. Антонов Н. В., Евдокимов М. Ю., Чичеров Е. А. Проблемы в оценке региональной дифференциации потребления электроэнергии в бытовом секторе России // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Естественные науки. 2019. № 4. С. 53–71.

8. Солуянов Ю.И., Федотов А.И., Халтурин В.А., и др. Энергосберегающие решения в распределительных электрических сетях на основе анализа их фактических нагрузок // Электроэнергия. Передача и распределение. 2020. № 5 (62). С. 68-73.

9. Ashok K., Li D., Divan D., et al. Distribution transformer health monitoring using smart meter data // IEEE Power and Energy Society Innovative Smart Grid Technologies Conference. 2020. Article number 9087641.

10. Yao D., Wen M., Liang X., et al. Energy theft detection with energy privacy preservation in the smart grid // IEEE Internet of Things Journal. 2019. Vol. 6. Iss. 5. pp. 7659- 7669.

11. Солуянов Ю.И., Федотов А.И., Ахметшин А.Р. и др. Актуализация удельных электрических нагрузок дошкольных образовательных и общеобразовательных учреждений//Вестник Чувашского университета. 2021. №1. C.134-145.

12. Albert A., Rajagopal R. Smart meter driven segmentation: what your consumption says about you // IEEE Transactions on Power Systems. 2013. Vol. 28. Iss. 4. pp. 4019-4030.

13. Mai W., Chung C.Y., Wu T., et al. Electric load forecasting for large office building based on radial basis function neural network // IEEE Power and Energy Society General Meeting. 2014. article number 6939378.

14. Bicego M., Farinellia A., Grosso E., et al. On the distinctiveness of the electricity load profile // Pattern Recognition. 2018. Vol. 74. pp. 317-325.

15. Федотов А.И., Ахметшин А.Р. Мероприятия по увеличению пропускной способности линий электропередач в распределительных сетях 10 кВ // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. 2011. № 5-6. С. 79-85.

16. Ledva G.S., Mathieu J.L. Separating feeder demand into components using substation, feeder, and smart meter measurements // IEEE Transactions on Smart Grid. 2020 Vol. 11. Iss. 4. pp.3280-3290.

17. Melhem F.Y., Grunder O., Hammoudan Z., et al. Energy management in electrical smart grid environment using robust optimization algorithm // IEEE Transactions on Industry Applications. 2018. Vol. 54. Iss. 3. pp. 2714-2726.

18. Лоскутов А.Б., Лоскутов А.А., Зырин Д.В. Разработка и исследование гибкой интеллектуальной электрической сети среднего напряжения, основанной на гексагональной структуре // Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева. 2016. №3 (114). C. 85–94.

19. Latifi M., Sabzehgar R., Rasouli M. Reactive power compensation using plugged-in electric vehicles for an AC power grid // IECON 2018 - 44th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society. 2018. pp. 4986-4991.

20. Liu Y.-W., Rau S.-H., Wu C.-J., et al. Improvement of power quality by using advanced reactive power compensation // IEEE Transactions on Industry Applications. 2018. Vol. 54. Iss. 1. pp. 18-24.

21. Benidris M., Sulaeman S., Tian Y., et al. Reactive power compensation for reliability improvement of power systems // IEEE Power Engineering Society Transmission and Distribution Conference. 2016, art. no. 7519910.

22. Carroll P., Murphy T., Hanley M., et al. Household classification using smart meter data // Journal of official statistics. 2018. Vol. 34. No1. pp. 1-25.

23. Воропай Н.И., Стычински З.А., Козлова Е.В. и др. Оптимизация суточных графиков нагрузки активных потребителей // Известия Российской академии наук. Энергетика. 2014. № 1. С. 84-90.

24. Cembranel S.S., Lezama F., Soares J., et al. A short review on data mining techniques for electricity customers characterization // 2019 IEEE PES GTD Grand International Conference and Exposition Asia. 2019. pp. 194-199.

25. Герасимов Д.О., Суслов К.В., Уколова Е.В. Принципы построения модели энергетического хаба // Вестник Казанского государственного энергетического университета. 2019. № 3 (43). С. 3-12.