energsecurityНадежность и безопасность энергетикиSafety and Reliability of Power Industry1999-55552542-2057ООО «НПО Энергобезопасность»10.24223/1999-5555-2018-11-4-325-331energsecurity-606Research ArticleПРОЕКТИРОВАНИЕ, ИССЛЕДОВАНИЯ, РАСЧЕТЫDESIGN, RESEARCH, CALCULATIONSПрименение метода нечеткого регрессионного анализа для определения потерь электроэнергии в сетях внутрицехового электроснабженияApplication of fuzzy regression analysis method for determination of electric power losses in intrafactory power supply networksГрачеваЕ. И.GrachevaE. I.grachieva.i@bk.ruНаумовО. В.NaumovO. V.ФГБОУ ВО «Казанский государственный энергетический университет»РоссияKazan State Power Engineering UniversityRussian Federation201821012019114325331Copyright © Грачева Е.И., Наумов О.В., 20192019Грачева Е.И., Наумов О.В.Gracheva E.I., Naumov O.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.sigma08.ru/jour/article/view/606

Одной из основных задач развития современной промышленности России, наряду с увеличением абсолютных объемов производства электроэнергии (ЭЭ), является усиление контроля за ее более рациональным использованием. Экономия ЭЭ и снижение расхода на ее передачу по электрическим распределительным сетям имеет большое значение для энергетики страны. По своей физической сущности с точки зрения производства, передачи и потребления потери ЭЭ ничем не отличаются от ЭЭ, полезно отпущенной потребителям. Поэтому оценка потерь энергии в электрических сетях основывается на тех же экономических принципах, что и оценка полезно отпущенной потребителям энергии. Потери ЭЭ оказывают существенное влияние на технико-экономические показатели сети, так как стоимость потерь включается в расчетную стоимость (приведенные затраты) и себестоимость (годовые эксплуатационные расходы) передачи ЭЭ. Составляющая стоимости потерь в стоимости передачи ЭЭ имеет большой удельный вес. Представлены результаты исследования возможности применения нечеткого регрессионного анализа для задач оценки и прогнозирования потерь электроэнергии в цеховых сетях. Исходная информация о сети обладает некоторым уровнем неопределенности, что осложняет применение традиционных методов. Приводятся расчет по стандартным и нечетким регрессионным моделям, оценка погрешности данных моделей. Актуальность применения методов нечеткого регрессионного анализа определяется трудностью получения достоверной информации о схемных и режимных параметрах цеховых сетей, вероятностным характером изменения режимов, а также целым комплексом влияющих факторов, плохо поддающихся количественной оценке. Преимущества применения нечеткого регрессионного анализа заключается в получении доверительных интервалов искомых переменных (величины потерь электроэнергии) для схем сетей с неопределенной исходной информацией об их параметрах, что характерно для систем внутризаводского электроснабжения и позволяет учитывать динамику их изменения.

One of the main objectives of the development of modern industry in Russia, along with an increase in the absolute volumes of electric power (EP) production, is to strengthen control over its more rational use. Saving EP and reducing the cost of its transmission along power distribution networks is of great importance for the country's energy sector. In terms of their physical nature, in terms of production, transmission and consumption, EP losses are no different from EP served to consumers. Therefore, the assessment of power losses in electrical networks is based on the same economic principles as the assessment of energy served to consumers. EP losses have a significant impact on the technical and economic parameters of the network, since the cost of losses is included in the estimated cost (reduced costs) and cost price (annual operating costs) of EP transmission. The cost component of losses in the cost of EP transmission has a large proportion. The article presents the results of research on the possibility of application of fuzzy regression analysis for problems of assessment and prediction of electric power losses in intrafactory networks. Initial information on the network is uncertain to some extent, which complicates application of traditional methods. The calculation is presented for conventional and fuzzy regression models, along with estimation of error of these models. The relevance of application of fuzzy regression analysis methods is determined by the difficulty of obtaining reliable information about the circuit and regime parameters of intrafactory networks, the probabilistic nature of change of the modes, as well as a whole complex of affecting factors, which are generally challenging for quantitative assessment. Advantages of application of fuzzy regression analysis consist in obtaining confidence intervals of required variables (value of electric power losses) for schemes of networks with uncertain initial information on their parameters, which is characteristic of intrafactory power supply systems, and enables to consider dynamics of their variation.

электрические сетинизкое напряжениепотери электроэнергиианализработоспособностьelectrical networkslow voltageelectric power lossesanalysisserviceabilityReferencesШпиганович А. Н., Шпиганович А. А., Зацепин Е. П. Особенности функционирования многоуровневых систем электроснабжения. Вести высших учебных заведений Черноземья 2018; 3(53): 12–24.Shpiganovich A. N., Shpiganovich A. A., Zatsepin E. P. Features of the functioning of multi-level power supply systems. News of the higher educational institutions of the Black Soil Region 2018; 3(53): 12–24. (In Russ.)Письменный Д. Т. Конспект лекций по теории вероятностей и математической статистике. – М.: Айрис-пресс 2014;: 256.Pis’mennyy D. T. Summary of lectures on probability theory and mathematical statistics. – M.: Iris-press 2014;: 256. (In Russ.)Кудрин Б. И. Расчет электрических нагрузок потребителей: история, состояние, комплексный метод. Промышленная энергетика 2015; (5): 14–22.Kudrin B. I. Calculation of electrical loads of consumers: history, state, complex method. Industrial energy 2015; (5): 14–22. (In Russ.)Жежеленко И. В., Кротков Е. А., Степанов В. П. Методы вероятностного моделирования в расчетах характеристик электрических нагрузок потребителей. – 3-е изд., перераб. и. доп. – М.: Энергоатомиздат 2017;: 256.Zhezhelenko I. V., Krotkov E. A., Stepanov V. P. Methods of probabilistic modeling in calculating the characteristics of electrical loads of consumers. – 3rd ed., Pererab. and additional. – M.: Energoatomizdat 2017;: 256. (In Russ.)Справочник по общим моделям анализа и синтеза надежности систем энергетики. Т.1/ Под ред. Ю. Н. Руденко. – M.: Энергоатомиздат 2013;: 462.Reference book on the general models of the analysis and synthesis of the reliability of energy systems. Vol.1 / Ed. Yu. N. Rudenko. – M.: Energoatomizdat 2013;: 462. (In Russ.)Грачева Е. И., Наумов О. В. Оценка точности расчета электрических нагрузок промышленных предприятий. Вести высших учебных заведений Черноземья 2018; 3(53): 3–12.Gracheva E. I., Naumov O. V. Assessment of the accuracy of the calculation of electrical loads of industrial enterprises. News of the higher educational institutions of the Black Soil Region 2018; 3(53): 3–12. (In Russ.)Грачева Е. И., Юсупов А. Р. Расчет экономии электроэнергии в системах промышленного электроснабжения. Электрооборудование. Эксплуатация и ремонт 2014; (6): 52–57.Gracheva E. I., Yusupov A. R. Calculation of energy savings in industrial power systems. Electrical equipment. Maintenance and repair 2014; (6): 52–57. (In Russ.)Надтока И. И. Предельные законы распределения для взаимной корреляции нагрузок электроприемников. Известия высших учебных заведений. Электромеханика 2014; (6): 10–13.Nadtoka I. I. Limit distribution laws for mutual correlation of loads of electrical receivers. News of higher educational institutions. Electromechanics 2014; (6): 10–13. (In Russ.)Вощинин А. П., Акматбеков Р. А. Оптимизация по регрессионным моделям и планирование эксперимента. – Бишкек: Илим 2015;: 164.Voshchinin A. P., Akmatbekov R. A. Optimization by regression models and experiment planning. – Bishkek: Ilim 2015;: 164. (In Russ.)Fedorov O. V. Assessment of influence parameters of electric equipment at a size of losses the electric power in intrafactory networks of low voltage. 2nd International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing, ICIEAM 2016; South Ural State University Chelybinsk; Russian Federation; May 19–20. 2016. Category number CFP16F42-ART. DOI: 10.1109/ICIEAM.2016.7911463.Fedorov O. V. Assessment of influence parameters of electric equipment at a size of losses the electric power in intrafactory networks of low voltage. 2nd International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing, ICIEAM 2016; South Ural State University Chelybinsk; Russian Federation; May 19–20. 2016. Category number CFP16F42-ART. DOI: 10.1109/ICIEAM.2016.7911463. (In Eng.)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.