Методологические основы обеспечения надежности в сельской электроэнергетике
DOI:
https://doi.org/10.28983/asj.y2025i12pp164-171Ключевые слова:
большие данные, сельские электрические сети, интеллектуальная энергетика, классификация больших данныхАннотация
Надежность выступает важнейшей характеристикой систем электроснабжения и определяет способность осуществлять производство, распределение и передачу электрической энергии нормированного качества потребителям. Характерные для сельских систем электроснабжения недостаточная обеспеченность первичными энергоресурсами, относительная неразвитость электрических сетей, интенсивное старение силового электрооборудования и усложнение условий функционирования становятся ключевыми факторами риска снижения их системной надежности. В работе дано методологическое обоснование организационных мероприятий и технических решений по повышению эффективности функционирования электроэнергетических систем, обеспечению надежности электроснабжения промышленных и сельскохозяйственных объектов и бытовых потребителей. Применение концепции больших данных в функционировании систем электроснабжения открывает новые перспективы обеспечения качества электроснабжения потребителей. Максимальная реализация этого потенциала в поддержании системной надежности требует государственной поддержки, инвестиций и достижима при комплексном применении современных цифровых технологий, сервисов и технических средств. Концепция больших данных, цифровых платформ и совмещенных аналитических инструментов выступает методологической основой преодоления проблем, поддержания надежности и устойчивого развития сельской электроэнергетики.
Скачивания
Библиографические ссылки
Зиниев Ш. З., Дебиев М. В., Каргин В. А. Интеллектуальные алгоритмы и аналитика больших данных для повышения эффективности сельских электрических сетей // Автоматизированные системы управления биотехнологическими процессами: сб. науч. докладов Всерос. конф. с междунар. участием. Курск, 2025. С. 177–181.
Зиниев Ш. З., Каргин В. А., Дебиев М. В. Концепция больших данных и ее применимость в сельских электрических сетях // Автоматизированные системы управления биотехнологическими процессами: сб. науч. докладов Всерос. конф. с междунар. участием. Курск, 2025. С. 181–186.
Лещинская Т. Б., Белов С. И., Петров П. С. Уточнение показателей надежности на основе байесовского подхода при проектировании воздушных линий 10 кВ // Международный технико-экономический журнал. 2020. № 2. С. 55–61. DOI: 10.34286/1995-4646-202 0-71-2-55-61.
Матренин П. В., Хальясмаа А. И., Потачиц Я. В. Автокодирующая рекуррентная нейронная сеть для задач автоматизации анализа временных рядов на объектах энергетики // Проблемы региональной энергетики. 2023. № 2(58). С. 61–71. DOI: 10.52254/1857-0070.2023.2-58-06.
Муравьев С. В., Борисова М. А. Агрегирование предпочтений в интерпретации данных энергетических обследований // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2018. Т. 329. № 12. С. 155–163. DOI: 10.18799/24131830/2018/12/31.
Прогнозирование выработки электроэнергии фотоэлектрической станции методами машинного обучения / Ю. Н. Зацаринная [и др.] // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. 2023. Т. 25. № 3. С. 81–92. DOI: 10.30724/1998-9903-2023-25-3-81-92.
Проектирование систем электрификации: учеб. пособие / А. Я. Змеев [и др.]. Курган: изд-во БИЦ Курганского государственного университета, 2016. 292 с.
Статистические данные климатических, конструктивных параметров и ненормальных режимов работы районных электрических сетей высокого напряжения: Свидетельство о регистрации базы данных RU 2024626183 / Ш. З. Зиниев, И. В. Кротов, В. А. Каргин; заявл. 21.11.2024; опубл. 20.12.2024.
Схема и программа развития электроэнергетики Чеченской Республики на 2023–2027 годы // СПС «Гарант».
Шатохин К. А., Виноградов А. В. Использование методов оценки статистической информации относительно данных по отключениям электроэнергии // Агротехника и энергообеспечение. 2024. № 2(43). С. 20–27.
Эффекты внедрения автоматизированных электроэнергетических систем на основе интеллектуальных сетей / М. В. Дебиев [и др.] // Вестник ГГНТУ. Технические науки. 2021. Т. 17. № 1(23). С. 15–25.
Abdrabou A., Gaouda A. M. Considerations for packet delivery reliability over polling-based wireless networks in smart grids // Computers & Electrical Engineering. 2014. No. 41(1). DOI: 10.1016/j.compeleceng.2014.12.003.
Abdrabou A., Gaouda A. M. Understanding power system behavior through mining archived operational data considerations for packet delivery reliability over polling-based wireless networks in smart grids // Computers & Electrical Engineering. 2015. No. 18(20). 118–119.
Research about big data platform of electrical power system / D. Liu et al. // Industrial IoT Technologies and Applications. 2016. P. 36–43.
Xiao Y. Application of big data in electrical engineering // Journal of Computing and Electronic Information Management. 2024. No. 12(3). P. 22–27.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 Аграрный научный журнал
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
