РОЗРАХУНОК ПАРАМЕТРІВ МАТЕМАТИЧНОЇ МОДЕЛІ СПОЖИВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНОЇ ЕНЕРГІЇ

Анотація

Анотація – Робота присвячена розрахунку параметрів математичної моделі споживання електричної енергії. Враховуючи відмінності середніх потужностей на різних рівнях агрегування даних були розглянуті коефіцієнти варіації потужності C_v як відносні величини. Для коректного моделювання процесу розглянуті складові варіацій потужності протягом місяця, що містять СКВ для місячного набору даних та їх міждобові і середньодобові компоненти. На відміну від енергосистем більшого масштабу, добові варіації споживання окремих громад мають більший розмах, проте мають виражене відносне зменшення в зимові місяці. Був розглянутий розподіл стрибків потужності за одиницю часу як вираження поточних флуктуацій. Середня величина стрибків потужності ОЕС становить 2,5-3,0% від середньомісячної потужності, а максимальні значення сягають 7-8%. Середня величина стрибків потужності для одного н.п. становила 3-5%, а максимальні значення сягали 10-14% від середньомісячної потужності. Загалом показники окремих споживачів мають більшу варіативність порівняно з крупною енергосистемою.

GEOMETRICAL SIMULATION OF RADIAL HEAT CHANGE BETWEEN A PLUME AND BUILDINGS

The paper is devoted to the calculation of the parameters of the electric power consumption mathematical model. Taking into account the differences in average values on different levels of data aggregation, the coefficients of variation of power C_v as relative values were considered. For the correct modeling of the process, components of power variations within a month that contain standard deviation for a monthly data set and their daily and intermediate components are considered. Unlike larger systems, the daily variations in the consumption of certain communities are larger, but have a pronounced relative decline in the winter months. The split of power jumps per unit time was considered as the expression of current fluctuations. The average value of the integrated power system jets is 2.5-3.0% of the average monthly power, and the maximum values reach 7-8%. Average power jump for one settlement was 3-5%, and the maximum values reached 10-14% of the average monthly capacity. In general, the indices of individual consumers have a greater variation than a large power system