Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
ОЕП ОТВЕТЫ.doc
Скачиваний:
0
Добавлен:
01.07.2025
Размер:
2.33 Mб
Скачать

2. Найпростіші імовірнісно-статистичні моделі визначення розрахункових навантажень

Як ми вже відзначали, із часом по різних причинах безупинно змінюються споживані електроприймачами активні й реактивні потужності. Окремі приймачі включаються й відключаються відповідно до технологічного режиму роботи підприємств, способом життя населення, зміною природньої освітленості. Залежно від особливостей конкретного виробничого процесу можуть мінятися механічні навантаження на валу електродвигунів. Внаслідок різних факторів не залишається постійною напруга на затисках приймачів. Нарешті, змінюються число приєднаних до мережі приймачів і їх потужність. Тому в кожний момент або період часу електричне навантаження являє собою випадкову або, точніше, невизначену величину, значення якої тими або іншими методами можна передбачити з достатньою для практичних цілей точністю.

На перших етапах електрифікації сільського господарства електропостачання сільськогосподарських споживачів здійснювалося головним чином від нечисленних електростанцій невеликої потужності й витрати на електрифікацію були порівняно невеликі. Відповідно спрощеними були й методи визначення розрахункових навантажень. Їхні значення звичайно ухвалювалися по нормативах, який, як правило, бракувало статистичного обґрунтування.

По мірі розвитку сільської електрифікації основним джерелом електропостачання сільських районів стали районні енергосистеми. Загальна довжина сільських електричних мереж перевищила 4,0 млн км. Таким чином, різко зросла масовість застосування технічних розв'язків, обраних за даними про розрахункові навантаження. Також збільшуються витрати на системи електропостачання й відповідно ростуть вимоги до точності визначення навантажень. Ця точність може бути підвищена шляхом створення адекватних математичних моделей процесу зміни навантажень у часі й досить повного інформаційного забезпечення цих моделей.

В останні роки в сільськогосподарській електроенергетиці, як і в інших галузях народного господарства, широко застосовують ймовірносно-статистичні методи визначення розрахункових навантажень. Реальний процес зміни електричних навантажень у загальному випадку розглядають як нестаціонарний випадковий процес, у якім можна розрізнити повторювані добові, тижневі й річні цикли. У свою чергу, зміну навантажень протягом кожного циклу також вважають нестаціонарним випадковим процесом, який, однак, в окремі періоди можна представити як стаціонарний. Такими періодами, наприклад, є години максимальних і мінімальних навантажень добового графіка, розглянутого як одна з реалізацій випадкового процесу. Зазначені положення лягли в основу ряду простих, але досить надійних ймовірносно-статистичних моделей, використовуваних для визначення розрахункових значень електричних навантажень.

Нехай, потрібно визначити максимальне навантаження сільської електричної лінії, до якої приєднана група електроприймачів рівної потужності, що мають ту саму ймовірність включення кожного з них у години максимального навантаження. При досить великій кількості спостережень ця ймовірність дорівнює відношенню часу протягом якого електроприймач включений у години максимального навантаження, до загального часу максимального навантаження.

Вище ми визначили розрахункове навантаження лінії, уважаючи відомими в годинник максимального навантаження число приєднаних до лінії электроприемников і ймовірність включення кожного з них. Можливий і трохи інший підхід до завдання, заснований безпосередньо на обробці добових графіків навантаження.

Знову будемо вважати стаціонарними процеси зміни навантажень у період вечірнього (або денного) максимуму. Нехай відомі результати вимірів навантажень у вечірні (денні) години ряду доби того самого сезону. Звичайно ці результати представляють у вигляді ряду послідовних значень навантаження S = 1, 2, ..., п), осереднени за відповідні півгодинні інтервали.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]