УДК 621.316

А. А. Мирошник, доктор технических наук, профессор
Харьковский национальный технический университет сельского хозяйства имени Петра Василенка

Предложен способ прогнозирования физических параметров. Рассмотрен аппарат и проведен анализ необходимости использования нейронной сети для задачи прогнозирования качества электрической энергии. Проведен анализ и выбраны структуры нейронных сетей, которые целесообразно использовать для оценки и прогнозирования качества электрической энергии. Построены модели нейронных сетей для вычисления дополнительных показателей качества электрической энергии. Также приведены математические выражения для описания нейронных сетей и их работы.

Ключевые слова: нейронная сеть, прогнозирование, качество электрической энергии.

Нейросетевое прогнозирование параметров качества электрической энергии. (текст статті)

Neural network prediction parameters of quality of electrical energy. (анотація)

Список використаних джерел:
1. Наумов И.В. Снижение потерь и повышение качества электрической энергии в сельских распределительных сетях 0,38 кВ с помощью симметрирующих устройств : Дисс. докт. тех. наук, 05.20.02 / И.В. Наумов. – Иркутск, 2002. – 387 с.
2. Мірошник О. О. Статистичне дослідження основних параметрів сільських мереж 0,38/0,22 кВ / О. О. Мірошник // Науковий вісник Національного університету біоресурсів і природокористування України. Серія «Техніка та енергетика АПК» – Київ : НУБіПУ, 2011. – № 166. ч. 4. – С. 203–211.
3. Левин М.С.Анализ несимметричных режимов сельских сетей 0,38 кВ / М.С. Левин, Т.Б. Лещинская //Электричество. – 1999. – №5. – С. 18–22.
4. Ангелов Д.Д. Исследование нессиметрии в воздушных электрораспределительных сетях 0,38/0,22 кВ и пути ее ограничения : автореф. дис. канд. техн. наук./ Д.Д. Ангелов. – София, 1980. – 24 с.
5. Anil K. Jain, Jianchang Mao, K.M. Mohiuddin. Artificial Neural Networks: A Tutorial, Computer, Vol.29, No.3, March/1996, p. 31-44.
6. Горбань А.Н. Обобщенная аппроксимационная теорема и вычислительные возможности нейроных сетей / А.Н. Горбань // Сибирский журнал вычислительной математики. – 1998. Т.1. – №1. С.12-24.
7. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика / Ф. Уоссермен / Пер. с английского Ю.А. Зуев. – М. : Мир, 1992. – 378 c.
8. Бодянский Е.В. Искусственные нейронные сети: архитектуры, обучение и применение / Е.В. Бодянский, О. Г. Руденко. – Харьков : ТЕЛЕТЕХ, 2004. – 372 с.
5. Haykin S. Neural Networks. F Comprehensive Foundation. – Upper Saddle River: Prentice Hall, 1999. – 842 p.
9. Білас О. Є. Обробка часових рядів з допомогою нейромереж / О. Є. Білас // Труды Одесского политехнического университета. – 2001. – 3(15). – С. 127-131.
10. Handbook of Neural Computation / Ed. by E. Fiesler, R. Beale – Bristol: IOP Publishing, 1997. – 988 p.
11. Дерзкий В.Г. Моделирование несимметрии нагрузки фаз линий 0,38 кВ в расчетах потерь электроэнергии при ее передаче в условиях неопределенности / В. Г. Дерзкий, В.Ф. Скиба // Энергосбережение Энергетика Энергоаудит. – 2007. – №6. – С. 9 – 22.
12. Мірошник О. О. Рівномірний розподіл навантажень в мережі 0,38/0,22 кВ з використанням нейронної мережі / О. О. Мірошник // Вісник НТУ «ХПІ» – Харків : НТУ «ХПІ», 2013. – №17. – С. 107–114.

О. О. Мірошник. Нейромережеві прогнозування параметрів якості електричної енергії.

Запропоновано спосіб прогнозування фізичних параметрів. Розглянуто апарат і проведено аналіз необхідності використання нейронної мережі для задачі прогнозування якості електричної енергії. Проведено аналіз та обрано структури нейронних мереж, які доцільно використовувати для оцінки і прогнозування якості електричної енергії. Побудовано моделі нейронних мереж для обчислення додаткових показників якості електричної енергії. Також наведено математичні вирази для опису нейронних мереж і їх роботи.

O. Miroshnyk. Calculation of the cross section of the arc with the minimum weight of the construction.

The paper shows the main approaches to the calculation method of cross-sections of the structural element of the arch that meets the condition of reliability and the corresponding the minimum weight of the arch structure. The calculation is performed in the design of optimal arch designs, which is designing the structure so that all cross sections of the structural element of the arch of reliability was given, and the weight of the arch structure was the minimum possible.
The use of light arches with a given reliability saves metal and reducing the cost of the design and determines the prospects of applying such structures in buildings and agricultural buildings.

Випуск №2 (94), 2017