Please use this identifier to cite or link to this item:
http://ds.knu.edu.ua/jspui/handle/123456789/6073| Title: | Інтелектуальне керування пристроями компенсації реактивної потужності на прикладі підстанції ГПП-4 150/35/6кВ АТ "ПівдГЗК" |
| Authors: | Чеснокова, Ангеліна Олександрівна |
| Keywords: | промислова електромережа компенсація реактивної потужності керування алгоритм прямого перебору глибока штучна нейронна мережа |
| Issue Date: | 2024 |
| Citation: | Чеснокова А.О. Інтелектуальне керування пристроями компенсації реактивної потужності на прикладі підстанції ГПП-4 150/35/6кВ АТ "ПівдГЗК": кваліфікаційна робота магістра: 141 – Електроенергетика, електротехніка та електромеханіка (Системи електропостачання промислових підприємств, міст та локальних об’єктів). Кривий Ріг, 2024. 49 с. |
| Abstract: | Об’єктом дослідження є процеси електропостачання на гірничо-збагачувальних комбінатах. Предметом дослідження є методи підвищення коефіцієнту потужності в промислових електромережах. Мета роботи полягає в дослідженні доцільності застосування інтелектуального керування при визначенні місць розташування та потужності компенсаційних пристроїв в електромережах гірничо-збагачувальних комбінатах для покращення коефіцієнту потужності. У 1-му розділі дано загальні відомості про підстанцію ГПП-4 150/35/6кВ АТ «ПівдГЗК», охарактеризовано принцип компенсації реактивної потужності. Зроблено огляд сучасних інтелектуальних методів керування компенсуючими пристроями. У 2-му розділі створено глибоку штучної нейронної мережі для визначення розташування та величини компенсації реактивної потужності. Прийнято мережу з сімома шарами і функціями активації типу ReLU. Взяті тестові схеми електромереж для аналізу інтелектуального керування. У 3-му розділі розглядалося моделювання інтелектуальних систем керування компенсацією реактивної потужності, а саме визначення місць та величини компенсування з використанням алгоритму прямого перебору та з задіянням глибокої штучної нейронної мережі. Щодо вибору місця компенсації обидва керування дають однакові результати, щодо визначення величини компенсування, то тут кращою є глибока штучна нейронна мережа. |
| URI: | http://ds.knu.edu.ua/jspui/handle/123456789/6073 |
| Appears in Collections: | 141 Системи електропостачання промислових підприємств, міст та локальних об’єктів 2024 |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| ЧЕСНОКОВА_ЗСЕП23.pdf | 1.65 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
