Методология оценки эффективности электрических сетей с использованием нечеткой логики

  • Кахрамон Рахимович Аллаев
  • Илхомбек Хосилжонович Холиддинов
  • Машхурахон Муталибжон кизи Холиддинова
Ключевые слова: электрические сети, надежность электроснабжения, качество электроэнергии, энергоэффективность, потери электроэнергии, плотность тока, пропускная способность, нечеткая логика, метод Мамдани

Аннотация

В статье рассматривается методология оценки эффективности электрических сетей с использованием нечеткой логики, что позволяет учитывать неопределенности параметров и повышать точность анализа. Основное внимание уделено ключевым факторам: качеству электроэнергии, надежности электроснабжения и потерям электроэнергии. Для каждого фактора разработаны функции принадлежности и алгоритмы управления, основанные на методе Мамдани. В работе представлены результаты экспериментальных исследований, проведенных в реальных условиях на объектах Ферганского района (Ферганская область), что позволило подтвердить эффективность предложенного подхода. Методология способствует оптимизации работы распределительных сетей, минимизации потерь электроэнергии и повышению общей эффективности системы. Полученные результаты демонстрируют возможность использования нечеткой логики для автоматизации процесса управления распределительными электрическими сетями. Обсуждаются перспективы интеграции предложенной методологии с новейшими технологиями, такими как Интернет вещей (IoT), что открывает дополнительные возможности для создания интеллектуальных систем управления электроснабжением. Предложенный подход способствует переходу от планового к предиктивному обслуживанию, позволяющему обеспечить рациональное использование ресурсов и повысить надежность электроснабжения.

Биографии авторов

Кахрамон Рахимович Аллаев

академик Академии наук Республики Узбекистан, доктор техн. наук, профессор кафедры «Электрические станции, сети и системы», Ташкентский государственный технический университет им. Ислама Каримова, Ташкент, Республика Узбекистан; k.allayev@tdtu.uz

Илхомбек Хосилжонович Холиддинов

доктор техн. наук, доцент, заведующий кафедрой «Электроэнергетика», Ферганский политехнический институт, Фергана, Республика Узбекистан; i.xoliddinov@ferpi.uz

Машхурахон Муталибжон кизи Холиддинова

докторант кафедры «Электроэнергетика», Ферганский политехнический институт, Фергана, Республика Узбекистан; m.xoliddinova@ferpi.uz

Литература

1. Wang T. et al. Fault Diagnosis of Electric Power Systems Based on Fuzzy Reasoning Spiking Neural P Systems. – IEEE Transactions on Power Systems, 2014, vol. 30, pp. 1182–1194, DOI: 10.1109/TPWRS.2014.2347699.
2. Singh B., Chauhan S., Reddy C.C. Power Loss Minimization in Electrical Power Distribution Networks by Use of Hybrid Reconfiguration Method. – 3rd International Conference on Condition Assessment Techniques in Electrical Systems (CATCON), 2017, DOI: 10.1109/CATCON.2017.8280243.
3. Dautbašić N. et al. Selection of Location and Power of Photovoltaic Plant in Distribution Network Using Fuzzy Logic. – XXIX International Conference on Information, Communication and Automation Technologies (ICAT), 2023, DOI: 10.1109/ICAT57854. 2023.10171270.
4. Kanirajan P., Joly M. Fuzzy Expert System for Recognition of Power Quality Disturbances. – WSEAS Transactions on Electronics, 2020, vol. 11, DOI: 10.37394/232017.2020.11.8.
5. Buragohain U., Boruah T. Fuzzy Logic Based Load Flow Analysis. – International Conference on Algorithms, Methodology, Models and Applications in Emerging Technologies (ICAMMAET), 2017, pp. 1–6, DOI: 10.1109/ICAMMAET.2017.8186736.
6. Ahmetovic H., Saric M., Hivziefendic J. Reliability Based Power Distribution Network Planning Using Fuzzy Logic, 2021, Power Engineering and Electrical Engineering, vol. 19, No. 2, DOI: 10.15598/aeee.v19i2.4011.
7. Adeel S. et al. Еstimatiоn of Pоwеr Quality in Distributiоn Systеm Using Fuzzy Lоgic Thеоry. – Indоnеsian Jоurnal оf Еlеctrical Еnginееring and Cоmputеr Sciеncе, 2023, vоl. 32, Nо. 3, pp. 1236–1245, DOI: 10.11591/IJEECS.V32.I3.PP1236-1245.
8. Khоliddinоv I. et al. Еstimatiоn thе Statе of Pоwеr Quality in Distributiоn Nеtwоrks Using Fuzzy Lоgic. – XVI International Scientific-Practical Conference on Actual Problems of Improving Farming Productivity and Agroecology, 2024, vol. 538, DОI: 10.1051/е3scоnf/202453801011.
9. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. М: Горячая линия–Телеком, 2007, 288 с.
10. Коверникова Л.И. и др. Качество электрической энергии: современное состояние, проблемы и предложения по их решению. Новосибирск: Наука, 2017, 219 с.
11. Kholiddinov I. K. et al. Nоvеl Mеthоd оf Calculating thе Cоеfficiеnt оf Asymmеtry in thе Nеgativе Sеquеncе. – 4th International Conference on Computing, Mathematics and Engineering Technologies (iCoMET), 2023, DОI: 10.1109/ICOMET57998.2023.10099113.
12. Шабалин А.И. Влияние несинусоидальности и несимметрии напряжения на протяженные сети 0,4 кВ. – Молодой ученый, 2020, № 20, с. 159–161.
13. Малафеев А.В., Юлдашева А.И. Количественная оценка производственных рисков при принятии решений по управлению и реконструкции системы электроснабжения крупного промышленного предприятия. – Вестник ИГЭУ, 2016, № 3, с. 55–62.
14. Kholiddinov I. On the Method of Calculating the Coefficient of Asymmetry in the Reverse Sequence. – AIP Conference Proceedings, 2023, vol. 2789, DOI: 10.1063/5.0145463.
15. Еmjеdi M.R. et al. Rеliability еvaluatiоn оf distributiоn nеtwоrks using fuzzy lоgic. – IEEE PES General Meeting, 2010, DОI: 10.1109/PES.2010.5589702.
16. Wu Y. et al. Risk Assеssmеnt on Оffshоrе Phоtоvоltaic Pоwеr Gеnеratiоn Prоjеcts in China Basеd on a Fuzzy Analysis Framеwоrk. – Journal of Cleaner Production, 2019, vоl. 215, pp. 46–62, DOI: 10.1016/J.JCLEPRO.2019.01.024.
17. Piassоn D. et al. A Prоpоsal fоr Rеliability Еvaluatiоn of Components on Electric Power Distribution Systеm Intеgrating Prоbabilistic Mоdеls and Fuzzy Infеrеncе Systеms. – 6th IEEE/PES Transmission and Distribution: Latin America Conference and Exposition (T&D-LA), 2012, DОI: 10.1109/TDC-LA.2012.6319094.
18. Allaev K.R. et al. Evaluation of Additional Electricity Losses in Electric Networks Using a Meter. – Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 2023, 31(2), pp. 617–625, DOI: 10.11591/ijeecs.v31.i2.pp617-625.
19. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб.: БХВ-Петербург, 2003, 736 с.
20. Мухамедиева Д.Т. Алгоритм обучения матричного представления нечетких систем логического вывода. – Международный журнал теоретических и прикладных вопросов цифровых технологий, 2022, № 2, с. 85–93.
21. ГОСТ 32144-2013. Электрическая энергия. Совместимость технических средств электромагнитная. Нормы качества электроэнергии в системах электроснабжения общего назначения. М.: Стандартинформ, 2014, 16 с.
#
1. Wang T. et al. Fault Diagnosis of Electric Power Systems Based on Fuzzy Reasoning Spiking Neural P Systems. – IEEE Transactions on Power Systems, 2014, vol. 30, pp. 1182–1194, DOI: 10.1109/TPWRS.2014.2347699.
2. Singh B., Chauhan S., Reddy C.C. Power Loss Minimization in Electrical Power Distribution Networks by Use of Hybrid Reconfiguration Method. – 3rd International Conference on Condition Assessment Techniques in Electrical Systems (CATCON), 2017, DOI: 10.1109/CATCON.2017.8280243.
3. Dautbašić N. et al. Selection of Location and Power of Photovoltaic Plant in Distribution Network Using Fuzzy Logic. – XXIX International Conference on Information, Communication and Automation Technologies (ICAT), 2023, DOI: 10.1109/ICAT57854. 2023.10171270.
4. Kanirajan P., Joly M. Fuzzy Expert System for Recognition of Power Quality Disturbances. – WSEAS Transactions on Electronics, 2020, vol. 11, DOI: 10.37394/232017.2020.11.8.
5. Buragohain U., Boruah T. Fuzzy Logic Based Load Flow Analysis. – International Conference on Algorithms, Methodology, Models and Applications in Emerging Technologies (ICAMMAET), 2017, pp. 1–6, DOI: 10.1109/ICAMMAET.2017.8186736.
6. Ahmetovic H., Saric M., Hivziefendic J. Reliability Based Power Distribution Network Planning Using Fuzzy Logic, 2021, Power Engineering and Electrical Engineering, vol. 19, No. 2, DOI: 10.15598/aeee.v19i2.4011.
7. Adeel S. et al. Еstimatiоn of Pоwеr Quality in Distributiоn Systеm Using Fuzzy Lоgic Thеоry. – Indоnеsian Jоurnal оf Еlеctrical Еnginееring and Cоmputеr Sciеncе, 2023, vоl. 32, Nо. 3, pp. 1236–1245, DOI: 10.11591/IJEECS.V32.I3.PP1236-1245.
8. Khоliddinоv I. et al. Еstimatiоn thе Statе of Pоwеr Quality in Distributiоn Nеtwоrks Using Fuzzy Lоgic. – XVI International Scientific-Practical Conference on Actual Problems of Improving Farming Productivity and Agroecology, 2024, vol. 538, DОI: 10.1051/е3scоnf/202453801011.
9. Shtovba S.D. Proektirovanie nechetkikh sistem sredstvami MATLAB (Designing Fuzzy Systems Using MATLAB). M: Goryachaya liniya – Telekom, 2007, 288 pp.
10. Kovernikova L.I. et al. Kachestvo elektricheskoy energii: sovremennoe sostoyanie, problemy i predlozheniya po ikh resheniyu (Quality of Electric Energy: Current State, Problems and Suggestions for Their Solution). Novosibirsk: Nauka, 2017, 219 p.
11. Kholiddinov I. K. et al. Nоvеl Mеthоd оf Calculating thе Cоеfficiеnt оf Asymmеtry in thе Nеgativе Sеquеncе. – 4th International Conference on Computing, Mathematics and Engineering Technologies (iCoMET), 2023, DОI: 10.1109/ICOMET57998.2023.10099113.
12. Shabalin A.I. Molodoy uchenyy – in Russ. (Young Scientist), 2020, No. 20, pp 159–161.
13. Malafeev A.V., Yuldasheva A.I. Vestnik IGEU – in Russ. (Bulletin of the Ivanovo State Energy University), 2016, No. 3, pp. 55–62.
14. Kholiddinov I. On the Method of Calculating the Coefficient of Asymmetry in the Reverse Sequence. – AIP Conference Proceedings, 2023, vol. 2789, DOI: 10.1063/5.0145463.
15. Еmjеdi M.R. et al. Rеliability Еvaluatiоn of Distributiоn Nеtwоrks Using Fuzzy Lоgic. – IEEE PES General Meeting, 2010, DОI: 10.1109/PES.2010.5589702.
16. Wu Y. et al. Risk Assеssmеnt on Оffshоrе Phоtоvоltaic Pоwеr Gеnеratiоn Prоjеcts in China Basеd on a Fuzzy Analysis Framеwоrk. – Journal of Cleaner Production, 2019, vоl. 215, pp. 46–62, DOI: 10.1016/J.JCLEPRO.2019.01.024.
17. Piassоn D. et al. A Prоpоsal fоr Rеliability Еvaluatiоn of Components on Electric Power Distribution Systеm Intеgrating Prоbabilistic Mоdеls and Fuzzy Infеrеncе Systеms. – 6th IEEE/PES Transmission and Distribution: Latin America Conference and Exposition (T&D-LA), 2012, DОI: 10.1109/TDC-LA.2012.6319094.
18. Allaev K.R. et al. Evaluation of Additional Electricity Losses in Electric Networks Using a Meter. – Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 2023, 31(2), pp. 617–625, DOI: 10.11591/ijeecs.v31.i2.pp617-625.
19. Leonenkov A.V. Nechetkoye modelirovaniye v srede MATLAB i fuzzyTECH (Fuzzy Modeling in MATLAB and FuzzyTECH Environments). SPb.: BKhV-Peterburg, 2003, 736 p.
20. Mukhamediyeva D.T. Mezhdunarodnyy zhurnal teoreticheskikh i prikladnykh voprosov tsifrovykh tekhnologiy – in Russ. (Inter-national Journal of Theoretical and Applied Issues of Digital Techno-logies), 2022, No. 2, pp. 85–93.
21. GOST 32144-2013. Elektricheskaya energiya. Sovmestimost’ tehnicheskih sredstv elektromagnitnaya. Normy kachestva elektroenergii v sistemah elektrosnabzheniya obshchego naznacheniya (Electrical Energy. Electromagnetic Compatibility of Technical Means. Electricity Quality Standards in General Purpose Power Supply Systems). M.: Standartinform, 2014, 19 p
Опубликован
2024-12-23
Раздел
Статьи