Перегляд за Автор "Зінькевич, Петро Олексійович"

Зараз показуємо 1 - 20 з 33

Автоматизована система керування системою електрозабезпечення з відновлювальними джерелами енергії та накопичувачами енергії
(2022) Балюта, Сергій Миколайович; Куєвда, Юлія Валеріївна; Копилова, Людмила Олександрівна; Йовбак, Василь Дмитрович; Зінькевич, Петро Олексійович
Ефективна робота систем електрозабезпечення промислових та цивільних об’єктів з використання відновлювальних джерел енергії (ВДЕ) і накопичувачів енергії (НЕ) забезпечується за рахунок побудови автоматизованої системи керування з використанням оптимальних методів керування. Розроблений метод багатокритеріального оптимального оперативного управління системою електрозабезпечення з ВДЕ і НЕ, підключеним до електричної мережі. Метою оптимізації є максимальне споживання електричної енергії, що тримана від фотоелектростанції (ФЕС), мінімізація піків електричної потужності та оптимізація терміну служби літій-іонної батареї. Процес оперативного управління розбитий на етапи, які передбачають миттєву, короткострокову та довгострокову оптимізації. При миттєвій оптимізації вирішуються задачі оптимізації продуктивність мережі, формування значень завантаження літій-іонної батареї та забезпечення ефективної роботи всієї системи. Короткострокова оптимізація проводиться на основі динамічного програмування і вирішує завдання максимального використання ЕЕ, отриманої від ФЕС, мінімізації споживання ЕЕ з мережі та купівлі ЕЕ, а також мінімізації витрат на ЕЕ. Довгострокова оптимізація направлена на забезпечення нормативного терміну старіння літій-іонної батареї та оптимізацію терміну її служби. Зменшення впливу невизначеності моделі та прогнозу забезпечуєть за рахунок вибору моделі прогнозування. Для оцінки ефективності запропонованих методів оптимального керування використовуються еталонні методи, вибрані на основі визначених критеріїв оцінки.
Автоматизована система регулювання напруги в електричній мережі з відновлювальними джерелами енергії
(2022) Балюта, Сергій Миколайович; Куєвда, Юлія Валеріївна; Копилова, Людмила Олександрівна; Йовбак, Василь Дмитрович; Зінькевич, Петро Олексійович; Кондрашевський, Максим
Зростання фотоелектричних систем в розподільчих мережах низької напруги, а також наявність нових видів низьковольтних навантажень мережі, таких як пункти зарядки електромобілів або електричні теплові насоси, призводить до виникнення відхилень напруги, що перевищують допустимі значення представлені у ДСТУ: IEC 61000-4-30-2010. Для підтримання необхідного рівня напруги проводять регулювання напруги на стороні низької напруги (НН) трансформатора локальної мережі, змінюючи коефіцієнт трансформації за допомогою електронного перемикача виводів ПБЗ. У сучасній практиці переважно реалізується «моносенсорний режим роботи», при якому фактичне значення напруги вимірюється на стороні низької напруги (НН) трансформатора і використовується для регулювання напруги. Для забезпечення якісного регулювання запропонований метод регулювання, що передбачає визначення напруги в різних точках електричної мережі на основі вимірюваних значень сонячного випромінювання, потоку потужності через трансформатор, напруги на стороні НН трансформатора. Вказані дані використовуються для розрахунку значення напруги на стороні НН трансформатора (коефіцієнти трансформації), які забезпечують підтримання нормативних значень напруги у вузлових точках мережі, з використанням алгоритму нечіткого регулювання на основі алгоритму Мамдані. При формуванні алгоритму було враховано залежність часу перемикання ПБЗ в залежності від рівня напруги у найбільш віддаленому і наближеному вузлі електричної мережі, а також напрям зміни навантаження. Використання запропонованого методу керування забезпечує розширення коефіцієнта регулювання від значення 2,8 при роботі з датчиком напруги на стороні НН трансформатора до значення 4,3 при використанні запропонованого методу керування.
Алгоритм керування накопичувачем електроенергії в системі електрозабезпечення з активними споживачами
(2023) Зінькевич, Петро Олексійович; Балюта, Сергій Миколайович; Куєвда, Юлія Валеріївна
Запропоновано алгоритм керування системою накопичення електроенергії (СНЕ), що ґрунтується на оцінці її енергетичного стану з використанням прогнозних значень потужності генерації та навантаження. Метою керування є ефективне використання енергії з активними споживачами та мінімізація споживання зовнішньої мережі.
Анаксімен – природознавець чи філософ?
(2020) Зінькевич, Петро Олексійович; Кітов, Микола Григорович
Вступ. Анаксимен (бл. 585 –525 роки до н. е.) – ранній досократичний мислитель із грецького міста Мілет в Іонії (сучасна Туреччина). Він був ключовою фігурою в Мілезійській школі, другом і учнем Анаксимандра. Матеріали і методи. Метою дослідження є з’ясування: Анаксімен був філософом чи природознавцем? Використано методи аналізу і синтезу. Результати. Анаксимен продовжував дослідження милезіян щодо «архе», або першого принципу Всесвіту і прагнув дати наукове пояснення світу. Він був першим греком, який чітко розмежував планети і зірки, використовував свої принципи для пояснення природних явищ. Грім і блискавка виникають внаслідок виходу з хмари вітру; веселки – це результат проміння сонця, що падає на хмари; землетруси спричинені розтріскуванням землі, коли вона висохне після зволоження дощами; град – це результат замерзлої дощової води тощо. Цей період досить важливий в історії науки, адже вперше людський інтелект спробував пояснити природні явища на основі співвідношення причини та наслідку. Піонерами в цій спробі були Фалес, Анаксимандр та Анаксимен, які висловлювали цікаві астрономічні погляди, що мають схожість із результатами сучасної науки. Головна ідея Анаксимена полягала в тому, щоб визначити єдине джерело всіх речей Всесвіту. Фалес – таким вважав воду. Анаксимандр – «апейрон», Анаксимен – повітря. Він вважав, що свого часу все було повітрям і навіть зараз усе є повітря різного ступеня щільності.
Аналіз використання тарифів, диференційованих за періодами часу
(2015) Зінькевич, Петро Олексійович; Замулко, Анатолій Ігорович
Вступ. В умовах реформування ринку електричної енергії питання забезпечення управління електроспоживанням набувають особливого значення, єдиним методом, який може бути використаний є економічний метод управління, а саме використання тарифів, диференційованих за періодами часу. Матеріали і методи. Метою даного дослідження є проведення аналізу груп споживачів, виявлення їх особливостей щодо споживання електричної енергії та визначення причин через які не використовують цю тарифну систему. Диференційовані за періодами часу тарифи на електричну енергію діють в Україні з 1995 року. На сьогоднішній день ці тарифи залишаються єдиним економічним засобом управління попитом споживачів на електричну потужність і енергію. В Україні спостерігається негативна тенденція щодо зменшення кількості промислових споживачів, які розраховуються за дифтарифами, через їх економічну непривабливість. Відповідно посилюється негативний ефект збільшення нерівномірності добового графіка навантаження ОЕС України за періодами часу, послаблюються можливістю його регулювання.
Аналіз методів прогнозування електричного навантаження та факторів, що впливають на точність прогнозу
(2021) Зінькевич, Петро Олексійович; Куєвда, Юлія Валеріївна; Балюта, Сергій Миколайович
У цьому дослідженні проводиться порівнянний аналіз статистичних методів та штучного інтелекту, які використовуються для короткострокового, середньострокового та довгострокового прогнозування електричного навантаження (ПЕН) та наявність факторів, що впливають на точність прогнозу.
Герої енергетичного фронту
(2023) Кухарик, Роман Сергійович; Зінькевич, Петро Олексійович
Основною ціллю артилерійських та ракетних атак з боку РФ стали розподільчі мережі(обленерго), магістральні мережі (Укренерго) та об’єкти генерації(ТЕЦ, ТЕС, ГЕС). Внаслідок обстрілів у системі було пошкоджено 50 % електричних мереж країни. Найбільших уражень зазнали північний, південний, східний та західний регіони. Під час війни внаслідок артилерійських обстрілів були пошкоджені електромережі (обленерго): 1. ДТЕК Київські РЕМ; 2. ДТЕК Донецькі електромережі; 3. АТ «Харківобленерго»; 4. АТ «Херсонобленерго»; 5. АТ «Миколаївобленерго»; 6. ПАТ «Запоріжжяобленерго»; 7. АТ «Чернігівобленерго»; 8. ВАТ «Сумиобленерго». Пошкодження магістральних електричних мереж (УКРЕНЕРГО): Найбільших пошкоджень зазнали північні, південні, східні та західні регіони. Пошкоджено близько 30 підстанцій різної напруги.
Гідродинамічні моделі формування волоконних світловодів
(2014) Зінькевич, Олексій Петрович; Зінькевич, Петро Олексійович
Для створення і ефективного функціонування автоматичних систем управління технологічних процесів розтягування необхідно знати стаціонарний процес формування волокон, а також вплив нестабільності зовнішніх умов формування. Зробити це можна на основі побудови математичної моделі, що адекватно і якомога глибше описує сталий процес формування волоконних світловодів. Дана нестабільність може призвести до втрати гідродинамічної стійкості процесу формування волоконних світловодів або до обривання скломаси, що витягується. Зрештою це призводить до коливань геометричних параметрів готової продукції, що відбивається на експлуатаційних характеристиках світловодів. To create and efficient operation of automatic control systems processes stretching to know stationary process forming fibers, and the impact of external instability formation conditions. This can be done on the basis of mathematical models that adequately and as Sustainable deeper describes the formation of optical fibers. Dana instability may lead to loss of hydrodynamic stability process forming optical fibers or glass obryvannya extracted. Eventually this leads to fluctuations in the geometrical parameters of finished products, which affects the operational characteristics of optical fibers.
Електрохімічна активація води – дієвий метод її знезараження та підвищення біологічної активності
(2024) Шпак, Владислав В’ячеславович; Коломієць, Дмитро Петрович; Зінькевич, Петро Олексійович
З метою дезінфекції та підвищення біологічної активності води існує можливість корегування її властивостей різними методами. Через обмеження, що пов’язані з використанням сучасних біоцидних агентів, існує потреба у пошуку нових методів обробки води, зокрема безреагентних. Одним з них є метод електрохімічної активації води. В даних дослідженнях електроактивація водних систем здійснювалась шляхом анодної та катодної електричної обробки рідини в діафрагмовому електрохімічному електролізері. Шляхом відповідного вибору типу мембрани і різниці потенціалів на електродах об’єм води між електродами піддається впливу електричного поля високої напруженості і через воду протікає електричний струм, під дією якого солі металів розкладаються, перетворюються в гідроксиди і випадають в осад. У процесі низькотемпературного електролізу водопровідної води в катодній камері апарата утворюється лужна (жива) вода, а в анодній - кислотна (мертва) вода.
Знаходження екстремуму функції
(2020) Рибальченко, Олександр; Зінькевич, Петро Олексійович; Зінькевич, Олексій Петрович
Вступ. У багатьох геометричних, фізичних, економічних і технічних задачах необхідно знайти найбільше або найменше значення величини (найбільше і найменше значення називають також абсолютними екстремумами величини (функції)), пов'язаної функціональною залежністю з іншою величиною. Матеріали і методи. Виходячи із умови задачі, вибирають незалежну змінну і виражають досліджувану величину через цю змінну. Результати. Приклад 1. Одна із сторін прямокутної ділянки землі примикає до берега каналу, а три інші огороджуються огорожею. Якими мають бути розміри цієї ділянки, щоб його площа дорівнювала , а довжина огорожі була найменша?
Метод найменших квадратів
(2021) Духновська, Марія Михайлівна; Зінькевич, Петро Олексійович; Зінькевич, Олексій Петрович
Вступ. На сьогоднішній день однією з ключових функцій управління економікою є прогнозування. Методи прогнозування, як правило, поділяються на: 1) методи, побудовані на статистиці; 2) методи, побудовані на основі інтелектуальних систем керування (штучному інтелекті), в яких використовується метод найменших квадратів. Матеріали і методи. Методи найменших модулів та найменших квадратів
Механізм учбової мотивації при вивченні математики
(2021) Зінькевич, Петро Олексійович; Зінькевич, Олексій Петрович
Перед вищою освітою постають все нові завдання, у тому числі виховання компетентної особистості фахівця, із розвитком таких її якостей, як високий професіоналізм, активність, ініціативність, мобільність, почуття відповідальності, уміння працювати, швидко орієнтуватися в ситуації, приймати самостійні рішення, формувати потребу в постійному оновленні знань і самовдосконаленні. Очевидно, що важливу роль у формуванні такої особистості відіграє позитивна мотивація студентів до навчання. Деякі студенти мають викривлене уявлення про роль математичної підготовки в їх майбутній професійній діяльності, але суспільство потребує спеціалістів з чітким логічним мисленням, глибокими математичними знаннями й умінням бачити й реалізовувати можливості застосування математики в різних конкретних ситуаціях.
Моделювання системи керування накопичувачем електроенергії в системі електрозабезпечення з активними споживачами
(2023) Зінькевич, Петро Олексійович; Балюта, Сергій Миколайович; Куєвда, Юлія Валеріївна
Проведено моделювання системи накопичення електроенергії (СНЕ), що ґрунтується на оцінці її енергетичного стану з використанням прогнозних значень потужності генерації та навантаження. Для моделювання системи керування системи електрозабезпечення із фотоелектричною станцією (ФЕС) та накопичувачем енергії на прикладі заводу з виробництва напоїв використовувалися тривалість трьох діб з годинним прогнозом під час хмарних та сонячних днів у літній та зимовий періоди. Моделювання включало аспекти початкового етапу експлуатації накопичувача та періоду після досягнення його ємності 80% від початкової. Параметри та вхідні дані моделі: прогнозні значення потужності навантаження та генерації ФЕС із зазначеним інтервалом не менше, ніж на добу; реальні значення потужності навантаження та генерації ФЕС з таким же інтервалом вимірювання; максимально допустима потужність зовнішньої мережі, MaxPow, кВт;параметри накопичувача: максимальна потужність зарядки та розрядки, RatedPower, кВт; ємність RatedCapacity, кВт*г; границі SOC, %; початковий рівень SOC, %; ККД, %; початковий рівень активної та реактивної потужностей накопичувача. Результати моделювання використовуються для підбору оптимальної ємності накопичувача. Для оцінки розміру накопичувача було проведено моделювання літній період з завищеною ємністю (14 МВт*г), охоплюючи хмарні та сонячні дні.Результати моделювання показують, що максимальний рівень заряду накопичувача для літнього періоду становить 60%. Отже, з урахуванням передбаченого старіння накопичувача до 80% від його початкової ємності, можна залишити його об'єм на рівні 83.33% від початкового (11,7 МВт*г). Якщо зменшити об'єм накопичувача нижче оптимального, отримаємо сценарій, де виникають періоди надлишкової генерації від ФЕС і періоди перевищення ліміту споживання зовнішньої мережі. Взимку, коли генерація від ФЕС зменшується, накопичувач працює в режимі усунення надмірного споживання електроенергії зовнішньої мережі.
Особливості застосування систем накопичення електричної енергії
(2024) Зінькевич, Петро Олексійович; Куєвда, Юлія Валеріївна; Балюта, Сергій Миколайович; Жуков, Максим Юрійович
Зміни характеру ринку електричної енергії і широке впровадження відновлювальних джерел енергії (фотоелектростанцій, вітроелектростанцій і т.і.) призводить, до стохастичної генерації електричної енергії, що потребує використання засобів стабілізації електроенергетичної системи до яких відносяться технології накопичення електричної енергії. В залежності від призначення технології накопичення енергії поділяються на короткочасні (кілька секунд або хвилин), середньострокові (хвилини або години) і довгострокові (від кількох годин до кількох днів)
Поняття нечітких множин
(2022) Кльоц, Вікторія Андріївна; Зінькевич, Петро Олексійович; Зінькевич, Олексій Петрович
Вступ. Починаючи розв’язувати будь-яку задачу, насамперед визначають множину об’єктів, які розглядатимуться. Поняття множин використовується у багатьох математичних теоріях. Матеріали і методи. Поняття "нечітка множина" ("fuzzy set") вперше з'явивилось в 1965, коли професор Лотфі А. Заде з університету в Барклей, USA опублікував статтю під назвою "Fuzzy sets". Для побудови функцій приналежності можна використати метод, що базується на статистичній обробці думок групи експертів. Функції приналежності також зручно задавати в параметричній формі. Найбільшу популярність отримали трикутна, трапецевидна, гаусова, сигмоїдальна та Пі-подібна функції приналежності.
Поняття про математичну мову
(2020) Фузік, Єгор Євгенійович; Зінькевич, Петро Олексійович; Зінькевич, Олексій Петрович
Вступ. Мова це знакова система, яка служить засобом вираження думок, засобом спілкування між людьми, засобом передачі думок, знань, інформації від людини до людини, від покоління до покоління. Усі мови по діляються на природні (розмовні) та штучні (формалізовані). Математична мова є штучною мовою, яка будується за певними правилами з математичних знаків, що становлять її алфавіт. Матеріали і методи. Під математичними знаками розуміють умовні позначення, якими скорочено записують математичні поняття і твердження, а також операції над математичними об’єктами. Знаки належать до математичних понять, які не означуються. Часто знаки в математиці є засобом випереджаючого відображення об’єктивної дійсності. Результати. Математичні знаки традиційно називають «символами». Однак терміни «знак» і «символ» не рівнозначні. Символ не байдужий до того, що він зображує. Систему або сукупність логіко-математичних знаків називають символікою. Знаки є вихідним «матеріалом», з якого будуються за певними правилами мовні вирази – аналоги слів і тверджень звичайної мови. Математичний вираз – це скінченна послідовність знаків з алфавіту математичної мови. Правила його побудови розглядаються в синтаксисі – граматиці математичної мови. Проте не кожна послідовність знаків є математичним виразом. Тому в процесі вивчення математичної мови важливу роль відіграє семантичний (змістовний) підхід, який дає змогу виділяти серед різноманітних скінченних послідовностей математичних знаків ті, що мають певний зміст.
Порівняльний аналіз методів короткострокового багатокрокового прогнозування електричного навантаження
(2022) Зінькевич, Петро Олексійович; Балюта, Сергій Миколайович; Куєвда, Юлія Валеріївна
Багатокрокове прогнозування електричного навантаження (ПЕН) дає змогу передбачити багатоетапне споживання електроенергії в майбутньому. Багато-крокове ПЕН використовується для керування електроспоживанням і забезпе-чення енергоефективних режимів функціонування систем електрозабезпечення промислових і цивільних об’єктів. У статті досліджено математичні моделі на основі статистичних методів і методів штучного інтелекту для прогнозування електричного навантаження (ПЕН) промислових підприємств на багато кроків уперед. Опрацювання літера-тури показало, що для багатокрокового короткострокового ПЕН розроблено відносно невелику кількість статистичних методів і методів штучного інте-лекту. Найбільш перспективними методами ПЕН, які забезпечують точність прогнозування можна вважати такі: авторегресивна інтегрована модель ков-зного середнього (ARIMA) та адаптивна система нейро-нечіткого висновку (ANFIS). Для порівняння методів ARIMA та ANFIS було вибрано статистичний метод: «наївний» прогноз. З метою вибору методу ПЕН, який найбільшою мірою забезпечить вирішення завдань керування електроспоживанням та електро-постачанням, були проведені розрахункові дослідження з використанням вказа-них методів ПЕН. Особливістю прогнозування з використанням ANFIS є враху-вання такого екзогенного фактора, як час доби. Об’єктом дослідження є методи ПЕН, які проводилися на основі виміряних даних електричного навантаження промислового підприємства з виготовлення пластмасових виробів. Вимірювання проводилися щоденно з 01 квітня 2015 року по 01 травня 2015 року (з урахуванням святкових та вихідних днів) що пів години (відповідно 48 вимірювань на добу). Для оцінки якості моделей прогнозування використовувалися стандартні величини: середньоквадратична похибка (RMSE) та середня абсолютна похибка (MAPE). Розрахункові дослідження виконані у програмному середовищі MATLAB 2020b з набором інструментів: Fuzzy Logic Toolbox та Econometrics Toolbox. З використанням методів ARIMA, «наївного» прогнозу та адаптивної систе-ми ANFIS розроблені моделі ПЕН для багатокрокового ПЕН. Результати роз-рахункових досліджень показали, що прогнозування з використанням моделі ARIMA (4,1,2) для тестової вибірки забезпечує найменшу похибку RMSE — 0,052, похибка MAPE — 0,035. У подальших дослідженнях планується розробка моде-лей прогнозування вироблення електроенергії фотоелектростанціями (ФЕС) з інтелектуальними системами керування. Multi-step predicting of electrical load (PEL) allows to predict multi-stage electricity consumption in the future. Multi-step PEL is used to control power consumption and ensure energyefficient modes of operation of power supply systems of industrial and civil facilities. This paper investigates mathematical models based on statistical methods and artificial intelligence methods for predicting the electrical load (PEL) of industrial enterprises for many steps forward. A review of the literature sources showed that a relatively small number of statistical and artificial intelligence methods were developed for multi-step short-term PEL. The most promising PEL methods which provide the highest prediction accuracy are the following: autoregressive integrated moving average model (ARIMA) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). To compare the ARIMA and ANFIS methods, a statistical method was chosen: “naiveˮ predicting. In order to select the PEL method which will solve the problems of power consumption and power supply management, calculation studies were conducted using these PEL methods. A feature of predicting using ANFIS is to take into account such an exogenous factor as time of day. The object of the study are PEL methods, which were carried out on the basis of measured data of electrical load of an industrial enterprise for the manufacture of plastic products. Measurements were performed daily from April 1, 2015 to May 1, 2015 (including holidays and weekends) every half an hour (48 measurements per day, respectively). To assessthe quality of predicting models, a standard value was used: standard error (RMSE) and average absolute error (MAPE). Calculation studies were performed using the software MATLAB 2020b, with a set of tools: Fuzzy Logic Toolbox and Econometrics Toolbox. PEL models for multi-step PEL were developed using ARIMA methods, a “naiveˮ predicting and an adaptive ANFIS system. The results of computational studies showed that the prediction using the ARIMA model (4,1,2) for the test sample provides the smallest error RMSE 0.052 and MAPE error 0.035. In further research it is planned to develop models for predicting electricity generation by photovoltaic power plants (PPP) with intelligent control systems.
Порівняльний аналіз методів короткострокового прогнозування електричного навантаження на один крок вперед
(2021) Зінькевич, Петро Олексійович; Балюта, Сергій Миколайович; Куєвда, Юлія Валеріївна
Короткострокове прогнозування електричного навантаження (ПЕН) проми-слових підприємств і цивільних об’єктів є важливим та складним науковим зав-данням, оскільки дає змогу реалізувати функції керування електроспоживанням і забезпечити енергоефективні режими функціонування систем електрозабезпе-чення цих та цивільних об’єктів. У статті досліджено математичні моделі на основі статистичних мето-дів і методів штучного інтелекту для прогнозування електричного навантаження (ПЕН) промислових підприємств на один крок вперед. Опрацювання літератури показало, що найбільш ефективні та поширені методи короткострокового ПЕН на один крок вперед такі: авторегресивна інтегрована модель ковзного се-реднього (ARIMA), «наївний» прогноз та адаптивна система нейро-нечіткого висновку (ANFIS). З метою вибору методу ПЕН, який забезпечить вирішення задач керування електроспоживанням та електропостачанням, були проведе-ні розрахункові дослідження вказаних методів ПЕН. При прогнозуванні з викори-станням ANFIS враховувалися такі зовнішні факторі: фактор дня (якщо будній день, то 1, якщо вихідний, то 0), час доби, день тижня. Об’єктом дослідження є методи ПЕН, які проводилися на основі виміряних даних електричного навантаження промислового підприємства з виготовлен-ням пластмасових виробів. Вимірювання проводилися щоденно з 11 січня 2015 ро-ку по 11 червня 2015 року (з урахуванням святкових і вихідних днів) кожні пів години (відповідно, 48 вимірювань на добу). Для оцінки якості моделей прогнозу-вання використовувалася стандартна величина: середньоквадратична похибка (RMSE). Розрахункові дослідження виконані у програмному середовищі MATLAB 2020b, з набором інструментів: Fuzzy Logic Toolbox та Econometrics Toolbox. З використанням методів ARIMA, «наївного» прогнозу та адаптивної систе-ми ANFIS розроблені моделі ПЕН на один крок вперед. Результати розрахункових досліджень показали, що прогнозування з використанням моделі ARIMA (2,1,2) забезпечує найменшу похибку RMSE на рівні 0,0317 і 0,0354 відповідно для нав-чальної й тестової вибірки. В подальших дослідженнях планується розробка моделей багатокрокового прогнозування електричного навантаження.
Порівняльний аналіз програмних засобів (ПЗ) для проєктування, моделювання та аналізу сонячних фотоелектричних систем (ФЕС)
(2024) Зінькевич, Петро Олексійович; Куєвда, Юлія Валеріївна; Балюта, Сергій Миколайович; Кондрашевський, Максим Сергійович; Копилова, Людмила Олександрівна
Технічна, економічна та екологічна політика на глобальному рівні призвела до просування зелених енергетичних технологій у економіку країни, особливо використання ФЕС в сучасному секторі електроенергетики. Завдяки цьому ПЗ, які застосовуються для визначення розмірів, моделювання та аналізу сонячних фотоелектричних систем стали важливою частиною комерційного застосування ФЕС, їх використання для освітніх і наукових цілей
Порівняльний розрахунок потужності та вироблення електроенергії фотоелектричними станціями (ФЕС) для цивільних об’єктів та автостоянок
(2022) Зінькевич, Петро Олексійович; Балюта, Сергій Миколайович
Проєктування систем електрозабезпечення житлових будинків з викорис-танням відновлювальних джерел енергії є актуальним завданням, оскільки дає змогу забезпечувати енергоефективні режими електропостачання та електро-споживання, зменшити навантаження на електричну мережу і вартість елек-тричної енергії, що споживається. У статті запропоновані підходи до проєктування фотоелектричної станції (ФЕС), що встановлюється на даху багатоквартирного житлового будинку і багатоповерхової автостоянки з урахуванням архітектурних особливостей бу-дівель, які значною мірою обумовлюють особливості місця встановлення фото-елементів і режими споживання електричної енергії. Представлена класифіка-ція багатоквартирних житлових будинків (БЖБ) за архітектурними особливо-стями. Виконано проєктування ФЕС і розрахунок електричних навантажень для БЖБ різних архітектурних груп. Розрахунок електричних навантажень про-водився окремо для БЖБ і їх систем життєзабезпечення з використанням заздалегідь зібраних даних про житлові будинки та питомі навантаження квартир. Питомі розрахункові навантаження квартир враховують наванта-ження освітлення загальнобудинкових приміщень, а також навантаження слабкострумових пристроїв і малопотужного силового обладнання. При розра-хунку навантаження силових електроприймачів БЖБ враховано навантаження ліфтових установок і санітарно-технічних пристроїв. Для БЖБ різних архітектурних форм з різною кількістю квартир, різним співвідношенням квартирного і силового навантаження виконано моделювання режимів роботи ФЕС: з урахуванням місця встановлення ФЕС, сонячного ви-промінювання і особливостей генеруючого обладнання розраховані прогнозні значення генерованої потужності та електричної енергії для різних періодів ро-ку. Моделювання проводилося з використанням програмного пакета SAM. Проведено фінансову оцінку проєктів ФЕС: розраховано капітальні вкладен-ня на ФЕС і термін окупності проєкту.