Использование методов сокращения выборки в задачах расчета и анализа показателей балансовой надежности ЭЭС
Аннотация
Диссертация включает в себя 68 с., 43 рис., 3 табл., 30 источников, 2 прил.
БАЛАНСОВАЯ НАДЕЖНОСТЬ, ПОКАЗАТЕЛИ БАЛАНСОВОЙ НАДЕЖНОСТИ, МЕТОД МОНТЕ-КАРЛО, ВЫБОРКА ПО ЗНАЧИМОСТИ, MATPOWER.
В данной работе рассмотрены методы сокращения выборки, реализован алгоритм для метода выборки по значимости, проведены тестовые расчеты, произведена оценка эффективности предложенного алгоритма на примере нескольких тестовых схем.
Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цели и основные задачи, обозначен объект исследования, представлены научная новизна и практическая значимость работы, основные положения и результаты исследования, выносимые на защиту.
В первой главе рассматривается вопрос балансовой надежности и существующие подходы к задаче её оценки. В частности, произведен обзор существующих видов надежности; выполнен обзор литературных источников.
При планировании развития ЭЭС необходимо анализировать перспективные состояния ЭЭС на предмет обеспечения баланса мощности с учётом негативных факторов функционирования. Для этого выполняется решение задачи оценки балансовой надежности ЭЭС, заключающейся в получении показателей, характеризующих балансовую надежность ЭЭС. Основным подходом к решению задачи оценки балансовой надежности является применение методов, основанных на методе Монте-Карло.
Во второй главе представлено подробное описание методов оценки балансовой надежности ЭЭС, основанных на методе Монте-Карло.
Укрупнённо эти методы можно представить в виде двух основных вычислительных этапов:
– этап многократного формирования случайных состояний ЭЭС и выполнения задачи минимизации дефицита мощности для каждого такого состояния;
– этап вычисления показателей балансовой надежности ЭЭС.
Совершенствование процедур, реализованных в рамках метода Монте-Карло позволяет повысить его вычислительную эффективность в решении задач моделирования состояний ЭЭС.
В третьей главе представлено подробное описание программного комплекса, в котором был выполнен алгоритм, описаны тестовые схемы и ключевые моменты предложенного алгоритма. Наличие многих вычислительных функций в использованном ПК позволяет значительно ускорить процесс создания и функционирования алгоритма.
БАЛАНСОВАЯ НАДЕЖНОСТЬ, ПОКАЗАТЕЛИ БАЛАНСОВОЙ НАДЕЖНОСТИ, МЕТОД МОНТЕ-КАРЛО, ВЫБОРКА ПО ЗНАЧИМОСТИ, MATPOWER.
В данной работе рассмотрены методы сокращения выборки, реализован алгоритм для метода выборки по значимости, проведены тестовые расчеты, произведена оценка эффективности предложенного алгоритма на примере нескольких тестовых схем.
Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цели и основные задачи, обозначен объект исследования, представлены научная новизна и практическая значимость работы, основные положения и результаты исследования, выносимые на защиту.
В первой главе рассматривается вопрос балансовой надежности и существующие подходы к задаче её оценки. В частности, произведен обзор существующих видов надежности; выполнен обзор литературных источников.
При планировании развития ЭЭС необходимо анализировать перспективные состояния ЭЭС на предмет обеспечения баланса мощности с учётом негативных факторов функционирования. Для этого выполняется решение задачи оценки балансовой надежности ЭЭС, заключающейся в получении показателей, характеризующих балансовую надежность ЭЭС. Основным подходом к решению задачи оценки балансовой надежности является применение методов, основанных на методе Монте-Карло.
Во второй главе представлено подробное описание методов оценки балансовой надежности ЭЭС, основанных на методе Монте-Карло.
Укрупнённо эти методы можно представить в виде двух основных вычислительных этапов:
– этап многократного формирования случайных состояний ЭЭС и выполнения задачи минимизации дефицита мощности для каждого такого состояния;
– этап вычисления показателей балансовой надежности ЭЭС.
Совершенствование процедур, реализованных в рамках метода Монте-Карло позволяет повысить его вычислительную эффективность в решении задач моделирования состояний ЭЭС.
В третьей главе представлено подробное описание программного комплекса, в котором был выполнен алгоритм, описаны тестовые схемы и ключевые моменты предложенного алгоритма. Наличие многих вычислительных функций в использованном ПК позволяет значительно ускорить процесс создания и функционирования алгоритма.