CC BY
5УДК 621.316
МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗАВИСИМОСТИ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ НАГРУЗКИ ИНДИВИДУАЛЬНОГО ЖИЛОГО ДОМА ОТ ЕСТЕСТВЕННОЙ ОСВЕЩЕННОСТИ
Косенко Андрей Андреевич, студент, направление подготовки 13.03.02 Электроэнергетика и электротехника, Оренбургский государственный университет, Оренбург e-mail: andrey-kosenko@mail.ru
Научный руководитель: Шлейников Вячеслав Борисович, кандидат технических наук, доцент кафедры электро- и теплоэнергетики, старший научный сотрудник кафедры электро- и теплоэнергетики, Оренбургский государственный университет, Оренбург e-mail: Shleinikov@yandex.ru
Аннотация. В статье представлен первый этап разработки модели, позволяющей прогнозировать электрические нагрузки индивидуального жилого дома. В настоящее время прогноз электропотребления является первостепенной задачей в осуществлении нормального функционирования энергосистем.
Существует множество способов математического моделирования электрических нагрузок, однако вопрос прогнозирования энергопотребления частных домов малоизучен. В статье представлен выбор модели прогноза, собраны ключевые факторы, влияющие на электропотребление. Построены графики суточных циклов необходимости освещения в различные времена года, а также получены первые результаты моделирования зависимости потребления электричества от естественной освещенности в течение одних суток.
Ключевые слова: прогноз электропотребления, моделирование нагрузок, естественная освещенность, график электрических нагрузок.
Для цитирования: Косенко А. А. Моделирование зависимости электрической нагрузки индивидуального жилого дома от естественной освещенности // Шаг в науку. - 2021. - № 1. - С. 82-85.
MODELING OF ELECTRICAL LOAD DEPENDENCE INDIVIDUAL RESIDENTIAL BUILDING
WITH NATURAL LIGHT
Kosenko Andrey Andreevich, student, training program 13.03.02 Power and Electrical Engineering, Orenburg State University, Orenburg e-mail: andrey-kosenko@mail.ru
Research advisor: Shleinikov Vyacheslav Borisovich, PhD in Technical Sciences, Associate Professor of the Department of Electrical and Heat Power Engineering, Senior Researcher of the Department of Electrical and Heat Power Engineering, Orenburg State University, Orenburg e-mail: Shleinikov@yandex.ru
Abstract. The article presents the first stage of developing a model that allows predicting the electrical loads of an individual residential building. At present, the forecast ofpower consumption is a primary task in the implementation of the normal functioning ofpower systems.
There are many ways to mathematically model electrical loads, but the issue of predicting the energy consumption of private homes is poorly understood. The article provides an overview of the main methods for creating forecast models, and contains key factors that affect electricity consumption. Daily cycles of the need for lighting at different times of the year are constructed, and the first results of modeling the dependence of electricity consumption on natural light during one day are obtained.
Key words: power consumption forecast, load modeling, natural light, multiplicative model, electric load graph.
Cite as: Kosenko, A. A. (2021) [Modeling of electrical load dependence individual residential building with natural light]. Shag v nauku [Step into science]. Vol. 1. 82-85.
Планирование электропотребления - важнейшая задача в процессе функционирования и управления энергообъектом. От достоверности прогноза зависит эффективность и экономическая рентабельность. Так, например, на основе данных, полученных при моделировании электрической нагрузки,
можно добиться следующих показателей [2, 6, 7]:
- баланс мощностей;
- качество электроэнергии в электрической сети;
- эффективность системы «Генератор-Накопитель-Потребитель».
На основании вышеизложенного можно сделать вывод об актуальности проблемы точного прогнозирования электрических нагрузок. В настоящее время существует множество программных продуктов, используемых для прогнозирования электропотребления крупных систем, однако вопрос о моделировании нагрузок микросистем малоизучен.
Цель - моделирование электрической нагрузки индивидуального жилого дома.
Для достижения поставленной цели выделяются следующие задачи:
- описание исходных данных объекта;
- обзор факторов, влияющих на электропотребление;
- выбор метода моделирования нагрузки.
Общие методы прогнозирования можно разделить на четыре группы: экспертные оценки, экстраполяция, регрессионный анализ, нейронные сети.
Наличие большого количества взаимозависимых факторов предполагает использование мультипликативной модели [3, 5] (методы регрессионного анализа).
Процесс потребления электроэнергии является сложным нестационарным случайным процессом, который обусловлен наличием регулярной и случайной составляющих. На электропотребление оказывает влияние большое количество факторов. Обычно их подразделяют на следующие группы [1, 4], представленные в таблице 1:
Таблица 1. Факторы, влияющие на электропотребление
Факторы Признаки
Погодные Географические условия: метеорологические факторы (температура, влажность, давление, ветер); естественная освещенность (время восхода и заката, продолжительность сумерек).
Временные Цикл труда и выходных дней.
Экономические Характеристика бытовых потребностей человека.
Случайные Резкие изменения метеоусловий, нехарактерных для выбранного периода года.
Рисунок 1. Суточные циклы необходимости освещения в различные времена года
Источник: разработано автором на основе [2]
Исследуемым объектом будет выступать газифицированный частный дом. Исходными данными для моделирования принимаются:
- среднесуточные потребляемые мощности электроприемников различных классов (постоянно работающие, приборы освещения, бытовые приборы средней мощности) и их количество;
- среднесуточное потребление электрической энергии всего дома;
- график электрических нагрузок (далее ГЭН);
- время естественной освещенности (время восхода и захода солнца, продолжительность сумерек 25 сентября 2020 года).
Рассматривается влияние естественной освещенности на потребление электроэнергии. По данным времени восхода, захода солнца и продолжительности сумерек строятся суточные циклы необходимости освещения (рисунок 1).
В суточный цикл включается период времени с 1:00 до 4:00, когда необходимость в освещении не зависит от времени года. Также можно заметить, что графики всегда выше нуля, это учитывает факт наличия комнат без окон.
Согласно мультипликационной модели, зависимость функции работы осветительных приборов от естественной освещенности будет иметь следующий вид (кривая 3) [2]:
Рисунок 2. График электропотребления на 25 сентября 2020 года
1 - общий график электропотребления; 2 - кривая потребления электроприборов среднего класса мощно-сти;3- кривая потребленияосветительныхэлектроприборов;4 -постоянноработающиеэлектроприборы. Источник: разработано автором
/ Й ж г Б. 3) ®
- —
- —
ц
п
■ —
1
1 —
Вргмк ¿уток, час
Рисунок 3. Сравнение графиков электропотребления
1 - График электропотребления 25 сентября 2020 г.; 2 - График электропотребления 25 июня 2020 г.
Источник:разработано автором
Для анализа зависимости электрического потребления от времени года используются дни с разными суточными циклами. Время восхода и захода солнца напрямую влияет на потребление с 5 до 7 часов и с 19 до 22 часов. График электрических нагрузок 25 июня располагается ниже, чем аналогичный график за 25 сентября. Потребление электроэнергии в июне меньше за счет большей продолжительности светового дня. Эта разница сохраняется на протяжении суток, так как график исходных данных является не усредненным, а построенным по конкретным значениям потребления мощности в выходной день. Тем самым прослеживается влияние не только освещенности, но и бытовой активности на потребление электроэнергии.
Выводы
1. Получена модель, позволяющая по данным метеорологических служб составлять суточные ци-
клы, в которых отражено влияние естественной освещенности на потребление электричества в частном доме.
2. Предложен метод моделирования нагрузки, основанный на принципе регрессионного анализа, с учетом различных факторов, влияющих на электропотребление.
3. Проведено сравнение моделей электрического потребления в разные дни года, на примере которого подтверждается влияние времени восхода, захода солнца и продолжительности сумерек на электропотребление.
Дальнейший этап работы предусматривает сбор статистических данных и реализацию основных функциональных зависимостей потребления электроэнергии, что позволит собрать имитационную динамическую систему расчета и прогноза нагрузок для микросистем на примере индивидуального жилого дома.
Литература
1. Бугаец В. А. Краткосрочное прогнозирование электропотребления энергорайонов и региона с учетом метеофакторов: дис. ... канд. техн. наук. - Новочеркасск, 2015 - 241 с.
2. Добрего К. В. Модель электрической нагрузки жилищно-коммунального объекта для исследования систем «генератор - накопитель - потребитель» методом Монте-Карло // Наука и техника. - 2017. -Т. 16, № 2. - С. 160-170.
3. Макоклюев Б. И. Методы и средства анализа и планирования электропотребления энергообъединений и энергосистем: автореф. дис. ... д-ра техн. наук. - Москва, 2005 - 44 с.
4. Макоклюев Б. И. Расчет и планирование режимных параметров, балансов мощности электроэнергии АО-энерго и предприятий сетей с помощью программных комплексов «Энергостат» и «РБЭ». / Б. И. Макоклюев //Сборник докладов: «Современные методы и средства расчета, нормирования и снижения технических и коммерческих потерь электроэнергии в электрических сетях». - Москва, 2000 - 192 с.
5. Макоклюев Б. И., Ёч В.Ф. Взаимосвязь точности прогнозирования и неравномерности графиков электропотребления // Электрические станции. - Москва, 2005 - 86 с.
6. Павлов А. В. Повышение точности расчётов электрических нагрузок коммунально-бытовых потребителей микрорайонов мегаполисов: дис. ... канд. техн. наук. - Новочеркасск, 2016 -286 с.
7. Саков В. В. Исследование и разработка математических моделей и методики расчета электрических нагрузок жилых зданий: автореф. дис. ... канд. техн. наук. - Москва, 2007 - 20 с.
Статья поступила в редакцию: 12.11.2020; принята в печать: 22.03.2021.
Автор прочитал и одобрил окончательный вариант рукописи.
