Патраков П.А.
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОТЕРЬ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ В ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ *
Аннотация:
статья посвящена вопросам прогнозирования потерь электроэнергии в энергетических системах. Рассмотрены основные виды потерь — технические и коммерческие, а также факторы, влияющие на их величину, такие как длина линий электропередачи, состояние оборудования, температурные условия и нагрузка на сеть. Описаны методы прогнозирования, включая статистические подходы, моделирование физических процессов и использование алгоритмов машинного обучения. Рассматриваются практические применения прогнозирования потерь, такие как оптимизация работы сетей, снижение затрат на энергообеспечение и устранение коммерческих потерь. В заключение подчеркнуты перспективы развития данной области с учетом применения технологий Интернета вещей и искусственного интеллекта, что позволит повысить эффективность и надежность энергетических систем.
Ключевые слова:
потери электроэнергии, контроль, прогнозирование, датчик, большие данные
Прогнозирование потерь электроэнергии в энергетических системах является важной задачей для повышения эффективности работы энергетических предприятий и оптимизации работы всей энергосети. Потери электроэнергии происходят на разных этапах ее передачи и распределения, и понимание их характерных особенностей позволяет минимизировать затраты и улучшить работу инфраструктуры. В данной статье рассмотрены основные виды потерь электроэнергии, методы их прогнозирования, а также факторы, влияющие на эти потери.1. Виды потерь электроэнергии.Потери электроэнергии можно классифицировать на два типа:Технические потери — это потери, которые неизбежно происходят из-за физических свойств оборудования и проводников. Они возникают в результате сопротивления проводников, трансформаторов, а также из-за потерь в различных элементах электрической сети (например, в линиях электропередачи). Технические потери всегда присутствуют и зависят от характеристик сети и уровня ее эксплуатации.Коммерческие потери — это потери, которые происходят из-за несанкционированных подключений, воровства электроэнергии или ошибок в учете потребления. Коммерческие потери можно уменьшить за счет более эффективного контроля и применения современных методов учета и мониторинга.2. Факторы, влияющие на потери.На потери электроэнергии влияют различные факторы, как внешние, так и внутренние:Длина линий электропередачи и их напряжение. Чем длиннее линия, тем больше потерь. Напряжение на линии также играет роль, так как потери уменьшаются при повышении напряжения, так как на высоком напряжении ток в проводах ниже, а следовательно, потери энергии также меньше.Состояние оборудования и его износ. Старое и плохо обслуживаемое оборудование может создавать дополнительные потери, например, из-за повышенного сопротивления трансформаторов или проводов.Температурные и климатические условия. В холодное время года потери могут увеличиваться из-за особенностей работы электрооборудования, например, из-за образования льда на линиях электропередач или из-за низких температур, влияющих на свойства проводников.Нагрузка на сеть. Потери возрастают с увеличением нагрузки на электрическую сеть. В периоды пиковых нагрузок, когда потребление электроэнергии резко возрастает, потери увеличиваются.Тип и качество проводников. Проводники с высоким сопротивлением или плохим качеством увеличивают потери, поскольку они не обеспечивают эффективный перенос энергии.3. Методы прогнозирования потерь.Прогнозирование потерь электроэнергии является многогранной задачей, для которой используется несколько подходов:Статистические методы. Они основаны на анализе исторических данных о потреблении энергии и потерь на различных участках сети. Применяя методы регрессии и корреляции, можно спрогнозировать будущие потери, учитывая изменения в характеристиках сети и потребности потребителей.Моделирование на основе физических процессов. Этот метод включает создание математических моделей, которые учитывают различные физические процессы, происходящие в системе передачи электроэнергии. Модели могут быть как простыми (например, расчет потерь на основе сопротивления проводников), так и более сложными (с учетом нелинейных процессов и взаимодействия разных факторов).Алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта. В последние годы активно развиваются методы, использующие машинное обучение для анализа и прогнозирования потерь. Такие подходы позволяют учитывать более сложные закономерности, а также предсказывать потери с высокой точностью. Алгоритмы могут обучаться на исторических данных и прогнозировать потери в реальном времени с учетом различных факторов, таких как нагрузка, климатические условия, техническое состояние оборудования и т. д.4. Применение прогнозирования потерь в практике.Прогнозирование потерь имеет множество практических приложений:Оптимизация работы энергетических сетей. Прогнозирование потерь позволяет заранее выявить участки сети с наибольшими потерями и принять меры по их устранению. Это может включать в себя замену устаревших проводников, улучшение изоляции, повышение напряжения или модернизацию оборудования.Снижение затрат на энергообеспечение. За счет уменьшения потерь электроэнергии снижаются эксплуатационные расходы, что напрямую влияет на стоимость производства и распределения электроэнергии.Устранение коммерческих потерь. Прогнозирование потерь позволяет определить участки с высокой вероятностью незаконных подключений или несанкционированного использования электроэнергии. Это помогает повысить уровень контроля и снизить количество таких потерь.Разработка эффективных тарифных моделей. Снижение потерь электроэнергии может быть использовано для разработки более эффективных тарифных стратегий, что способствует снижению затрат для конечных потребителей.5. Перспективы развития.Будущее прогнозирования потерь электроэнергии связано с интеграцией более совершенных технологий и методов. Применение интернет вещей (IoT) и умных сетей (smart grids) открывает новые горизонты для мониторинга и управления энергопотоками в реальном времени. С помощью датчиков и систем автоматического контроля можно точнее определять потери и оперативно устранять их. Совместное использование больших данных (big data) и искусственного интеллекта позволит создавать более точные прогнозы, что, в свою очередь, поможет повышать эффективность и надежность энергетических систем.Заключение.Прогнозирование потерь электроэнергии является важным элементом управления энергоснабжением, который позволяет повысить эффективность работы энергетических систем, снизить эксплуатационные расходы и улучшить качество обслуживания потребителей. Современные методы прогнозирования, основанные на статистике, математическом моделировании и искусственном интеллекте, открывают новые возможности для оптимизации работы энергетических сетей и минимизации потерь.
Номер журнала Вестник науки №5 (86) том 2
Ссылка для цитирования:
Патраков П.А. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОТЕРЬ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ В ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ // Вестник науки №5 (86) том 2. С. 893 - 898. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/22939 (дата обращения: 20.07.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+