
- •Введение. Значение дисциплины для инженеров-электриков
- •Предмет теории вероятности. Краткая история её развития
- •Случайные события Основные термины. Классификация случайных событий
- •Пример 3
- •Логические схемы анализа надежности
- •Пример 6
- •Вероятность события. Формулы непосредственного расчета вероятности
- •1. Классическая формула определения вероятности события
- •2. Геометрическая формула определения вероятности события
- •3. Статистическая формула определения вероятности события
- •4. Условная вероятность события
- •Основные формулы вычисления вероятности событий Формулы умножения вероятностей
- •2. Формулы сложения вероятностей
- •3. Определение вероятности хотя бы одного события
- •Вероятность события можно найти по формуле умножения:
- •Пример 18
- •4. Формула полной вероятности
- •Пример 19
- •5. Формула Бейеса (теорема гипотез)
- •6. Формула Бернулли (частная теорема о повторении опытов)
- •Случайные величины и их законы распределения
- •Способы задания законов распределения случайных величин
- •Ряды распределения св
- •Интегральная функция распределения вероятностей случайной величины
- •Следствие 2
- •Плотность распределения вероятностей случайной величины и гистограмма
- •Вероятность, приходящаяся на единицу длины этого интервала, определится как
- •Основные параметры законов распределения случайных величин
- •Мода и медиана случайной величины
- •Математическое ожидание св и его свойства
- •Моменты св как характеристики различных свойств этих величин
- •Дисперсия случайной величины - характеристика разброса (рассеивания) значений случайной величины около центра распределения
- •Свойства дисперсии:
- •Характеристики «скошенности» и «островершинности» закона распределения случайных величин
- •Литература
Федеральное агентство по образованию
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования
ОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
В.Л. Вязигин
Вероятностно – статистические методы
в энергетике
Конспект лекций
Омск – 2007
Вязигин В.Л. Вероятностно-статистические методы в энергетике. Конспект лекций. – Омск: ГОУ ВПО ОмГТУ, 2006. – 55 с.
В конспекте изложены лекции, читаемые в Омском государственном техническом университете студентам 3-го курса специальности «Электроснабжение». В конспект вошли разделы, посвященные изучению случайных событий, способов задания законов распределение и характеристик случайных величин. Рассматриваются вопросы расчета надежности простейших логических схем, нахождения характеристик статистических распределений.
Конспект предназначен в первую очередь для дистанционной формы обучения, но может быть использован и студентами других форм обучения.
Конспект содержит 52 рисунка, 11 таблиц, 33 примера.
Редактор
ИД № от 2007
Подписано в печать . Формат 60 х 84 1/16. Бумага офсетная
Оперативный способ печати. Усл. печ. л. Уч.-изд. л.
Тираж 150 экз. Заказ
__________________________________________________________________
Издательство ОмГТУ. 644050, Омск - 50, пр. Мира, 11
Типография ОмГТУ
Введение. Значение дисциплины для инженеров-электриков
Дисциплина «Вероятностно-статистические методы в энергетике» изучается студентами специальности «Электроснабжение» в 5-м семестре. Программа предусматривает проведение 17 лекций, 8 практических занятий и выполнение 2-х индивидуальных заданий. Для выходного контроля знаний проводится экзамен.
Основу дисциплины составляют вопросы теории вероятностей и математической статистики. Их изучение позволит в дальнейшем (в других дисциплинах) познакомиться с методами планирования эксперимента, теорией массового обслуживания и теорией случайных функций, теорией надёжности.
Внимание, которое уделяется вероятностно-статистическим методам при подготовке инженеров-электриков, объясняется тем, что в современных системах электроснабжения (СЭС) постоянно протекают случайные процессы: включаются и отключаются отдельные электроприёмники, меняется потребляемая ими мощность в соответствии с нуждами потребителей, какие-то элементы СЭС выводятся в плановые ремонты, а какие-то отказывают аварийно, постоянно изменяются нагрузки линий электропередачи (ЛЭП) и трансформаторных подстанций (ТП), уровни напряжения и частоты.
Вследствие этого вероятностно-статистические методы применяются при решении ряда научных и технических задач в энергетике:
анализ качества электрической энергии;
определение расчётных электрических нагрузок;
выбор параметров электрооборудования;
выбор места расположения подстанций;
постановка экспериментов и анализ их результатов;
планирование стратегии технического обслуживания и ремонта оборудования.
Очень широко используются вероятностно-статистические методы в дисциплине «Надёжность электроснабжения», на истории становления которой остановимся несколько подробнее.
Теория надежности получила развитие в середине ХХ века. Толчком к этому послужило создание все более и более сложных и громоздких технических систем. Например, системы управления ракетами стали насчитывать миллионы элементов. Столь большое количество элементов приводит к тому, что ожидаемое время между отказами каких-либо из них начинает исчисляться минутами, а вся система не сможет функционировать безотказно без использования резервирования.
Развитие электроэнергетики привело к созданию крупных энергетических объединений, занимающих огромные территории (сотни тысяч квадратных километров). Системы электроснабжения некоторых промышленных предприятий насчитывают тысячи элементов.
До некоторых пор вопросам надёжности в энергетике внимание не уделялось. Толчком к их изучению послужила крупнейшая авария в объединенной канадо-американской энергосистеме девятого ноября 1965 г. В тот день из-за ложного срабатывания реле на линии электропередачи (ЛЭП), идущей от одной из гидростанций ниагарского каскада, всего за 11 минут была полностью обесточена территория сразу восьми штатов США и Канады с такими городами, как Нью-Йорк, Монреаль, Бостон и др. Авария случилась в 17:16, а восстановить электроснабжение удалось только в 7 часов утра. Последствиями явились не только огромные материальные убытки, но и гибель людей.
В настоящее время службы надёжности имеются в любых энергосистемах и системах электроснабжения крупных предприятий.
Изучение методов теории вероятностей полезно и с методологических позиций. Оно расширяет математическое образование, так как позволяет понять, что математика применяется не только для «конкретных задач». Создает научно обоснованную картину мира – фактически мы живем в мире случайных событий, случайных величин и процессов. Даже способствует формированию характера – многое, что нас ожидает, нельзя считать заранее предопределенным.
Глубинная основа этих явлений сформулирована в 1927 г. немецким физиком-теоретиком Вернером Гейзенбергом в форме, так называемого, «принципа неопределённости»: зная положение электрона в пространстве, мы никаким способом не можем определить направление его движения в дальнейшем.
Интересно, что случайный характер многих происходящих явлений, понимали многие выдающиеся деятели культуры. Так, например, Александр Дюма писал: «Случай играет в мире столь большую роль, что я стараюсь отводить ему как можно меньше места в уверенности, что и без моей помощи он позаботится о себе». Выдающийся французский астроном, физик, математик Пьер Симон Лаплас (1749-1827) в начале ХIХ века говорил, что «По большей части важнейшие жизненные вопросы являются на самом деле задачами из теории вероятностей».