Оценка и прогнозирование потерь электроэнергии в электроэнергетических системах на основе нечеткого регрессионного анализа
Диссертация
В четвертой главе рассмотрено использование методов нечеткого регрессионного анализа в задачах оценки и прогнозирования потерь электроэнергии. Нечеткий регрессионный анализ по критерию минимальной нечеткости применен для решения задачи оценки потерь электроэнергии с учетом потребляемой нагрузкинечеткий регрессионный анализ, комбинированный с методом наименьших квадратов, применен для оценки… Читать ещё >
Список литературы
- Железко Ю.С., Артемьев А. В., Савченко О. В. Расчет, анализ и нормирование потерь электроэнергии в электрических сетях. Руководство для практических расчетов. М.: Издательство НЦ ЭНАС. — 2002. 280 с.
- Инструкция по расчету и анализу технологического расхода электрической энергии на передачу по электрическим сетям энергосистем и энергообъединений. И 34−70−030−87. М.: Союзтехэнерго. 1987. 35 с.
- Воротницкий В.Э., Загорский Я. Т., Апряткин В. Н., Западнов В. А. Расчет, нормирование и снижение потерь электроэнергии в городских электрических сетях. // Электрические станции, 2000. № 5. 9 — 14 с.
- Воротницкий В.Э., Железко Ю. С., Казанцев В. Н., Пекелис В. Г., Файбисович Д. Л. Потери электроэнергии в электрических сетях энергосистем. / Под ред. Казанцева В. Н. М.: Энергоатомиздат. 1983. 368 с.
- Поспелов Г. Е., Сыч Н.М. Потери мощности и энергии в электрических сетях. М.: Энергоиздат. 1981. 216 с.
- Кужеков С.Л., Гончаров С. В. Городские электрические сети. Учебное пособие. Ростов-на-Дону: Издательский центр Март. 2001. 256 с.
- Иванчура В.И., Суханов В. В., Усихин В. Н. Определение потерь электроэнергии в расчетах с энергоснабжающей организацией. // Электрика, 2001. № 7. 8 11 с.
- Ежков В.В., Зарудский Г. К., Зуев Э. Н. и др. Электрические системы и сети в примерах и иллюстрациях: Учебное пособие. / Под. ред. Строева В. А. М.: Высшая школа. 1999. 352 с.
- Глазунов А.А., Глазунов А. А. Электрические сети и системы. Учебное пособие. Л.: Государственное энергетическое издательство. 1960. 356 с.
- Железко Ю.С. Компенсация реактивной мощности в сложных электрических системах. М.: Энергоиздат. 1981. 200 с.
- Железко Ю.С. Систематические и случайные погрешности методов расчета нагрузочных потерь электроэнергии. // Электрические станции, 2001. № 12. 19−27 с.
- Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учебное пособие для ВУЗов. М.: Высшая школа. 1999. 479 с.
- Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике. Учебное пособие для ВУЗов. М.: Высшая школа. 1999. 400 с.
- Воротницкий В.Э., Калинкина М. А. Расчет, нормирование и снижение потерь электроэнергии в электрических сетях. Учебно-методическое пособие. М.: ИПКгосслужбы. 2003. 64 с.
- Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Статистика. 1973. 392 с.
- Сошникова JI.A., Тамашевич В. Н., Уебе Г., Шефер М.
- Многомерный статистический анализ в экономике. Учебное пособие для вузов. / Под редакцией Тамашевича В. Н. М.: Юнити-Дана. 1999. 598 с.
- Карпюк Б.В., Козачок А. Г. Планирование и организация измерительного эксперимента. Учебное пособие. Новосибирск: НЭТИ. -1980. 116 с.
- Эддоус М., Стэнсфилд Р. Методы принятия решений. М.: Аудит. -1997. 590 с.
- Алексахин С.В., Балдин А. В., Николаев А. Б., Строганов В.Ю.
- Прикладной статистический анализ. Учебное пособие. М.: ПРИОР. 2001. 224 с.
- Богатырев JI.Д., Манусов В. З., Содномдорж Д. Математическое моделирование режимов электроэнергетических систем в условиях неопределенности. Улан-Батор. 1999. 350 с.
- Содномдорж Д. Разработка комплексных методов расчета и мероприятий по снижению потерь электроэнергии в электрических сетях Монголии. / Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. Новосибирск: НГТУ. 1995. 327 с.
- Щербина Ю.В., Бойко Н. Д., Бутенко А. Н. Снижение технологического расхода электроэнергии в электрических сетях. Киев: Техника. 1981. 104 с.
- Железко Ю.С. * Выбор мероприятий по снижению потерь электроэнергии в электрических сетях. Руководство для практических расчетов. М.: Энергоатомиздат. 1989. 176 с.
- Арзамасцев Д.А., Липес А. В. Снижение технологического расхода энергии в электрических сетях. Практическое пособие. / Под ред. Веникова В. А. М.: Высшая школа. 1989. 127 с.
- Баженов В.А., Буслова Н. В., Малий Н. О. Методы раскрытия неопределенности при оценке режимов работы сетей. // «Технический прогресс и развитие системы электроснабжения городов», тезисы докладов научно-технического совещания. Ленинград. 1987. 5 — 8 с.
- Гужов Н.П. Статистическое прогнозирование режимов электропотребления предприятий. Учебное пособие. Новосибирск: НЭТИ. -1992. 106 с.
- Воротницкий В.Э., Калинкина М. А. Методы оценки потерь мощности иэлектроэнергии по их обобщенным параметрам в распределительных сетях 6−10 кВ. // Вестник ВНИИЭ 2000. 115 — 122 с.
- Идельчик В.И. Расчеты и оптимизация режимов электрических сетей и систем. М.: Энергоатомиздат. 1988. 288 с.
- Потребил А.А. Методы расчета потерь энергии в питающих электрических сетях энергосистем. // Электричество, 1995. № 8. 8 12 с.
- Кадомская К.П. Методы обработки экспериментальных результатов и планирование эксперимента. Учебное пособие. Новосибирск: НГТУ. -2002. 72 с.
- Лукутин Б.В. Энергоэффективность преобразования и транспортировки электроэнергии. Учебное пособие. Томск: Издательство Курсив. 2000. 130 с.
- Гусейнов Ф.Г., Мамедяров О. С. Планирование эксперимента в задачах электроэнергетики. М.: Энергоатомиздат. 1988. 151 с.
- Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир. 1976. 168 с.
- Мелихов А.Н., Бернштейн Л. С., Коровин С. Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука. 1990. 271 с.
- Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука. 1981. 206 с.
- Аверкин А.Н., Батыршин И. З., Блишун А. Ф. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта./ Под ред. Поспелова Д.А.М.:Мир. 1986. 312 с.
- Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения. / Под ред. Ягера Р. М.: Радио и связь. 1986. 405 с.
- Прикладные нечеткие системы./ Под ред. Тэрано Т. и др. М.: Мир. -1993. 368 с.
- Traeger D. Н. Einfuehrung in die Fuzzy-Logik. Stuttgart: Teubner. 1994. 256 p.
- Boehme G. Fuzzy-Logik./ Einfuehrung in die algebraischen und logischen Grundlagen Berlin: Springer-Verlag. 1993. 319 p.
- Вощинин А.П., Сотиров Г. Р. Оптимизация в условиях неопределенности. Издательство МЭИ (Москва) — Техника (Болгария). -1989.224 с.
- Yun-Hsi О. Chang Hybrid fuzzy least-squares regression analysis and its reliability measures.// Fuzzy Sets and Systems, Vol. 119 (2), 2001. 225 246 p.
- Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. Учебник. М.: Логос. -2000.296 с.
- Насельский С.П., Таранцев А. А. Математические основы современной экономики. Учебное пособие к спецкурсу. М.: МГОПИ. 1994. 68 с.
- Манусов В.З., Могиленко А. В. Методы оценивания потерь электроэнергии в условиях неопределенности. // Электричество, 2003. № 3. 2 8 с.
- Таранцев А.А. Моделирование параметров систем при недетерминированной исходной информации. // Автоматика и телемеханика, 1995. № 10. 180 186 с.
- Таранцев А.А. Принципы построения регрессионных моделей при исходных данных с нечетким описанием. // Автоматика и телемеханика, 1997. № 11. 215−220 с.
- Таранцев А.А. Нечеткие множества и регрессионный анализ. // Методы и алгоритмы параметрического анализа линейных и нелинейных моделей переноса. М.: МГОПУ. 1997. 75−79 с.
- Таранцев А.А. Об информативности регрессионных моделей. // Методы и алгоритмы параметрического анализа линейных и нелинейных моделей переноса. М.: МГОПУ. 1997. 72−73 с.
- Таранцев А.А. О возможности построения регрессионных моделей при нечеткой исходной информации. // Заводская лаборатория. Диагностика материалов, 1999. № 1, том 65. 67 с.
- Манусов В.З., Могиленко А. В. Нечеткий регрессионный анализ параметров режима электрических систем. // «Информационные системы и технологии» (ИСТ-2000), труды международной конференции, том II. Новосибирск: НГТУ. 2000. 239 с.
- Манусов В.З., Могиленко А. В. Построение регрессионных моделей при нечеткой исходной информации. // Сборник научных трудов «Электроэнергетика». Новосибирск: НГТУ. 2000. 55 — 64 с.
- Nazarko J., Zalewski W. The Fuzzy Regression Approach to Peak Load Estimation in Power Distribution Systems.// IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 14, No. 3, August 1999. 809−814 p.
- Soliman S.A., Mansour H. Abdel Rahman, El-Hawary M.E. Application of fuzzy linear regression algorithm to power system voltage measurements.// Electric Power Systems Research, Vol. 42, 2000. 195 200 p.
- Hsiao-Fan Wang, Ruey-Chyn Tsaur Insight of a fuzzy regression model.// Fuzzy Sets and Systems, Vol. 112 (3), 2000. 355 369 p.
- James P. Dunyak, Donald Wunsch Fuzzy regression by fuzzy number neural networks.// Fuzzy Sets and Systems, Vol. 112 (3), 2000. 371 380 p.
- James J. Buckley, Thomas Feuring Linear and non-linear fuzzy regression: Evolutionary algorithm solutions.// Fuzzy Sets and Systems, Vol. 112 (3), 2000. 381−394 p.
- Yun-Hsi O. Chang, Bilal M. Ayyub Fuzzy regression methods a comparative assessment.// Fuzzy Sets and Systems, Vol. 119 (2), 2001. 187 -203 p.
- Hong Tau Lee, Sheu Hua Chen Fuzzy regression model with fuzzy input and output data for manpower forecasting.// Fuzzy Sets and Systems, Vol. 119 (2), 2001. 205−213 p.
- Jing-Rung Yu, Gwo-Hshiung Tzeng, Han-Lin Li General fuzzy piecewise regression analysis with automatic change-point detection.// Fuzzy Sets and Systems, Vol. 119 (2), 2001. 247 257 p.
- Yun-Shiow Chen Outliers detection and confidence interval modification in fuzzy regression.// Fuzzy Sets and Systems, Vol. 119 (2), 2001. 259 272 p.
- Hisao Ishibuchi, Manabu Nii Fuzzy regression using asymmetric fuzzy coefficients and fuzzified neural networks.// Fuzzy Sets and Systems, Vol. 119 (2), 2001. 273−290 p.
- Chi-Bin Cheng, E. Stanley Lee Fuzzy regression with radial basis function network.// Fuzzy Sets and Systems, Vol. 119 (2), 2001. 291 301 p.
- Manusov V.Z., Mogilenko A.V. Application of experimental design with fuzzy input information. // Proceedings: The 4th Korea-Russian International
- Symposium on Science and Technology (KORUS-2000). Ulsan: Korea. -2000. 256 — 260 p.
- Celmins A. Least squares model fitting to fuzzy vector data.// Fuzzy Sets and Systems, Vol. 22, 1987. 245 269 p.
- Yen K.K., Ghoshray S., Roig G. A linear regression model using triangular fuzzy number coefficients.// Fuzzy Sets and Systems, Vol. 106, 1999. 167−177 p.
- Могиленко A.B. Методы анализа потерь электроэнергии в электрических сетях в условиях неопределенности. // «Наука. Техника. Инновации» (НТИ-2001), тезисы докладов региональной научной конференции, часть 2. Новосибирск: НГТУ. 2001. 91 — 93 с.
- Soliman S.A., Alammari R.A., Temraz H.K., El-Hawary M.E. Fuzzy linear parameter estimation algorithms: a new formulation.// Electrical Power and Energy Systems, Vol. 24, 2002. 415 420 p.
- Манусов B.3., Могиленко A.B. Нечеткий регрессионный анализ потерь электроэнергии в распределительных сетях. // Научно-технический журнал «Проблемы энергетики». Баку: Элм, 2002. № 1−2. 20 29 с.
- Белогловский А.А. Математические основы теории принятия оптимальных решений. Учебное пособие. М.: Издательство МЭИ. 1999. 80 с.
- Шокин Ю.И. Интервальный анализ. Новосибирск: Наука. 1981. 284 с.
- Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей. С.-Пб.: Вильяме. -2001.300 с.
- Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks. Перевод с англ. М.: Горячая линия Телеком. — 2001. 182 с.
- Дьяконов В., Круглов В. Математические пакеты расширения MATLAB. Специальный справочник. СПб.: Питер. 2001. 480 с.
- Лазарев Ю.Ф. MatLab 5.x. Киев: Издательская группа BHV. 2000. 384 с.