Ф.И.О.
Дубенко Юрий Владимирович
Ученая степень
• кандидат технических наук
Ученое звание
доцент
Почетное звание
—
Организация, должность
Научные интересы
Адрес веб-сайта
—
Электропочта
—
Текущий рейтинг (суммарный рейтинг статей)
0
TOP5 соавторов
Статей в журнале: 3 шт
Сформировать список работ, опубликованных в Научном журнале КубГАУ
-
Модель многофакторного прогнозирования нечетких временных рядов потерь электроэнергии
Краткое описаниеВысокий уровень потерь электроэнергии сегодня является одной из важнейших проблем энергетической отрасли РФ, признанной на государственном уровне. Как говорится во многих источниках, одним из мероприятий, способствующих снижению потерь электроэнергии, является их планирование, важной составляющей которого является прогнозирование потерь электроэнергии на основе ретроспективной информации. Наибольший процент технических потерь электроэнергии приходится на распределительные сети с диапазоном напряжений 0,4-35 кВ. В этой связи наиболее продуктивным видится построение прогноза именно этой составляющей потерь электроэнергии. В связи с рядом особенностей рассматриваемой величины – потерь электроэнергии – весьма перспективным для ее прогнозирования видится применение методик, использующих элементы искусственного интеллекта. Одной из таких методик, к слову, обладающей рядом важных преимуществ, является прогнозирование нечетких временных рядов. Данная методика широко освящена в зарубежных изданиях, но не нашла достаточной популярности в нашей стране. В данной статье проводится анализ существующих моделей прогнозирования нечетких временных рядов, на основании которого делаются предложения об их совершенствовании и адаптации для прогнозирования потерь электроэнергии. Приводится разработанная модель многофакторного прогнозирования нечетких временных рядов потерь электроэнергии
-
Обзор современной элементной базы в рамках концепции «умных» сетей
Краткое описаниеЭнергетический комплекс страны – это совокупность электрических установок высокого и низкого напряжения, производящих, преобразующих, транспортирующих, распределяющих и потребляющих электроэнергию. Огромная паутина сетей и более 700 генерирующих станций общей мощностью около 230 ГВт [1]. Практически 90% этого потенциала сформировано в единый технический комплекс – Единую энергетическую систему (ЕЭС) [2]. На данный момент наблюдается ухудшение показателей работы отрасли. По сравнению с 90-ми годами XX века, более чем в 1,5 раза увеличились потери электроэнергии в электросетях. Значительно увеличилась доля морально и физически устаревших электроустановок и вспомогательного оборудования, а нагрузки на сеть с каждым днем только возрастают. Все говорит о необходимости как локальной, так и глобальной модернизации электроэнергетического комплекса страны и создании новой концепции управления потреблением и распределением энергии в сети. В рамках энергетической стратегии Правительства Российской Федерации от 13 ноября 2009 г. № 1715-р, для повышения управляемости и обеспечения надежного функционирования электроэнергетических систем, планируется широкое внедрение гибких систем передачи электроэнергии (устройств FACTS) и совершенствование комплексов автоматической аварийной защиты и диспетчерского управления [1]. Развитие электроэнергетического комплекса страны должно проходить по пути интеллектуализации сетей. Это возможно благодаря применению современной элементной базы, способной сделать процесс управления «интеллектуальным». В зарубежных источниках данный термин носит название Smart Grid
-
Прогнозирование потерь электроэнергии в энергосистеме России
Краткое описаниеЗа ростом промышленного и бытового энергопотребления, имеющим место в нашей стране в последнее десятилетие, последовал и рост аварийности в электрических сетях России. Подобная ситуация напрямую связана с высоким процентом изношенного оборудования в электросетях. Износ оборудования, аварийность – это непременные спутники такого понятия как потери электроэнергии. Несмотря на наметившийся в последнее время перелом тенденции в сторону уменьшения, потери электроэнергии в среднем по стране находятся на уровне 80-х годов прошлого века. Прогнозирование является одним из мероприятий, способствующих их снижению, т.к. позволяет вовремя выявить неблагоприятные тенденции, а также рассчитать эффект от проведения различного рода технологических мероприятий. Имеющий место рост интереса к интеллектуализации образования и различных областей промышленности не должен обойти и электроэнергетическую отрасль, к слову, являющуюся достаточно консервативной. Развитие концепции «умной сети» и ее внедрение могло бы способствовать повышению надежности электрических сетей. Одним из признаков «умной сети» является возможность автоматической оценки текущей ситуации и прогнозирование ее параметров в будущем, в т.ч. потерь электроэнергии. В данной статье рассматриваются основные факторы, влияющие на величину потерь электроэнергии, проводится анализ наиболее популярных методов прогнозирования, по результатам которого делается вывод относительно перспективы их использования для прогнозирования потерь электроэнергии