Методы математического моделирования ЭС. Прогнозирование электропотребления. Оптимизация краткосрочных и оперативных режимов
Содержание
- 2. Общие принципы прогнозирования физических процессов
- 3. Интуитивные (экспертные) методы прогнозирования Базируются на интуитивно-логическом мышлении. В основе разработки прогноза лежат мнение и профессиональный
- 4. Формализованные (фактографические) методы прогнозирования Сущность экстраполяционного метода заключается в изучении устойчивых тенденций развития объекта прогноза и
- 5. Общая математическая модель нагрузки ЭЭС Графики нагрузки в ЭЭС являются последовательностями наблюдений или расчетных значений, показывающих
- 6. Общая математическая модель нагрузки ЭЭС Ретроспектива временного ряда Можно выделить характерные периодичности потребления: Суточные максимумы нагрузки
- 7. Общая математическая модель нагрузки ЭЭС Для выделения трендовой составляющей часто используют полиномиальную модель до третьего порядка
- 8. Краткосрочное прогнозирование электропотребления в ЭЭС Учитывая, что в энергосистемах имеются фактические данные нагрузки с разной дискретностью
- 9. Краткосрочное прогнозирование электропотребления в ЭЭС Для простоты составим линейное уравнение регрессии (или тренда): , где а
- 10. Краткосрочное прогнозирование электропотребления в ЭЭС Необходимо найти такую прямую, чтобы точки лежали как можно ближе к
- 11. Краткосрочное прогнозирование электропотребления в ЭЭС В результате получим два уравнения решив которые относительно а и b
- 12. Общая математическая модель нагрузки ЭЭС После вычитания из X(t) трендовой составляющей получается временной ряд, имеющий периодическую
- 13. Общая математическая модель нагрузки ЭЭС Если имеется N результатов наблюдений за период T (N = 12
- 14. Краткосрочное прогнозирование электропотребления в ЭЭС - основная частота гармонического ряда. Коэффициенты полигармонического ряда a(k) и b(k)
- 15. Система рынков в электроэнергетике Рынок электроэнергии: обеспечивает краткосрочную надежность и экономическую эффективность формирует наиболее эффективную загрузку
- 16. Модель оптового рынка: секторы РЫНОК ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ Свободные двусторонние договоры (СДД) Договоры купли/продажи электроэнергии между поставщиком и
- 17. Прогнозирование электропотребления для оптового рынка электроэнергии «на сутки вперед» РСВ (краткосрочное прогнозирование)
- 18. Краткосрочное прогнозирование электропотребления в ЭЭС Типовые (характерные) суточные графики электропотребления: а) б) в) г) д) е)
- 19. Краткосрочное прогнозирование электропотребления в ЭЭС Недельный график мощности нагрузки ЕЭС РФ
- 20. Краткосрочное прогнозирование электропотребления в ЭЭС Для суточных графиков нагрузки различают следующие показатели: максимум активной и реактивной
- 21. Краткосрочное прогнозирование электропотребления в ЭЭС Задача планирования режимов и, в частности, задача расчета установившегося режима энергосистемы
- 22. Краткосрочное прогнозирование электропотребления в ЭЭС Применение календарного метода, в котором для прогноза используются данные суточных графиков
- 23. Краткосрочное прогнозирование электропотребления в ЭЭС Другая модель прогнозирования потребления, также учитывающая предположение о стабильности приведенных на
- 24. Краткосрочное прогнозирование электропотребления в ЭЭС
- 25. Краткосрочное прогнозирование электропотребления в ЭЭС Учитывая гипотезу, указанную на слайдах 15 - 17, далее полученная величина
- 26. Прогнозирование электропотребления для балансирующего оптового рынка электроэнергии БР (оперативное планирование)
- 27. Оперативное планирование электропотребления в ЭЭС Все изменения уровня потребления, сетевые ограничения, состояние генерирующего оборудования невозможно спрогнозировать
- 28. Оперативное планирование электропотребления в ЭЭС Учитывая природу формирования нагрузки потребителями в нормальных электрических режимах, а также
- 29. Оперативное планирование электропотребления в ЭЭС При этом задача оперативного прогноза нагрузок решается методом аппроксимации значений нагрузки
- 30. В качестве меры точности восстановления траектории изменения нагрузки принимают статистические характеристики и закон распределения полученной нерегулярной
- 31. «Скользящий» прогноз для нужд БР Учет ретроспективных данных за прошедшие сутки от t0 позволяет уточнить текущее
- 32. Математические модели комплексной оптимизации режимов электроэнергетических систем
- 33. Постановка задачи оптимизации режима ЭЭС Под задачей оптимизации текущего режима энергосистемы или энергообъединения понимают наивыгоднейшее распределение
- 34. Постановка задачи оптимизации режима ЭЭС . ЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖ Рассмотрим математическую основу одного из многочисленных методов нахождения экстремума
- 35. Безусловный экстремум
- 36. Безусловный экстремум
- 37. Безусловный экстремум
- 38. Безусловный экстремум
- 39. Безусловный экстремум
- 40. Относительный экстремум и методы его нахождения
- 41. Относительный экстремум и методы его нахождения
- 42. Распределение активных мощностей между ТЭС с приближенным учетом потерь Рассмотрим применение метода неопределенных множителей Лагранжа для
- 43. Распределение активных мощностей между ТЭС с приближенным учетом потерь Функция Лагранжа
- 44. Распределение активных мощностей между ТЭС с приближенным учетом потерь грузки. В то же время потери мощности
- 45. Распределение активных мощностей между ТЭС с приближенным учетом потерь
- 46. Распределение активных мощностей между ТЭС с приближенным учетом потерь
- 47. Постановка задачи комплексной оптимизации режимов ЭЭС ЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖ
- 48. Постановка задачи комплексной оптимизации режимов ЭЭС
- 49. Постановка задачи комплексной оптимизации режимов ЭЭС ЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖ
- 50. Постановка задачи комплексной оптимизации режимов ЭЭС
- 51. Современные методы оптимизации Метод неопределенных множителей Лагранжа без дополнительных «ухищрений» не позволяет учитывать разрывность производных целевой
- 52. Современные методы оптимизации
- 54. Современные методы оптимизации
- 55. Заключение Интересно отметить, что в градиентном методе в расчете производных от потерь мощности и в расчете
- 57. Скачать презентацию