@article{Говоров_Бакулевський_2018, title={ПОЛІПШЕННЯ МАТЕМАТИЧНОЇ МОДЕЛІ РОЗРАХУНКУ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ ВТРАТ ЕЛЕКТРОЕНЕРГІЇ НА ОСНОВІ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ}, url={https://visnyk.vntu.edu.ua/index.php/visnyk/article/view/2201}, abstractNote={<p>Втрати потужності в енергетичних мережах є найважливішим показником їх ефективності, чітким індикатором стану системи обліку електроенергії та ефективності енергопостачальних організацій.</p> <p>На думку міжнародних експертів, втрати електроенергії під час передачі та розподілу в електричних мережах більшості країн можуть вважатися задовільними, якщо вони не перевищують 4...5 %. Втрати електроенергії на рівні 10 % можна вважати максимально допустимими з точки зору фізики передачі електроенергії по мережах. Різке загострення проблеми зниження втрат електроенергії в електричних мережах вимагає активного пошуку нових шляхів її вирішення, нових підходів до вибору відповідних заходів і організації роботи по скороченню втрат.</p> <p>Сьогодні основним формалізованим засобом аналізу функціонування та управління режимами є математичне моделювання, основою якого є набір математичних моделей, які адекватно відображають досліджувані процеси. Зростаюча складність електричних мереж, тенденція до всебічного розгляду процесів, що відбуваються в ній, посилення вимог до ефективності розрахунків приводить до об’єктивних труднощів в побудові і застосуванні традиційних багатовимірних нелінійних математичних моделей.</p> <p>Необхідно переглянути і поліпшити класичні математичні моделі розрахунку і прогнозування втрат електроенергії, які застаріли і не відповідають поточним вимогам. Їх використання неефективно і частково неможливо. Крім того, вони погано працюють з частковою нестачею вихідної інформації. Це обґрунтовує необхідність впровадження сучасних математичних моделей (зокрема, нейронних мереж) для поліпшення розрахунку і прогнозування втрат електроенергії в лініях електропередач електричних мереж. Для розрахунку і прогнозування втрат електроенергії у внутрішніх мережах на сьогодні найпоширеніші детерміновані та імовірнісні статистичні методи.</p>}, number={2}, journal={Вісник Вінницького політехнічного інституту}, author={Говоров, П. П. and Бакулевський, В. Л.}, year={2018}, month={Квіт.}, pages={14–19} }