پایان نامه پخش بار سری زمانی

word 2 MB 32189 129
1392 کارشناسی ارشد مهندسی برق
قیمت قبل:۶۱,۴۰۰ تومان
قیمت با تخفیف: ۲۲,۶۰۰ تومان
دانلود فایل
  • بخشی از محتوا
  • وضعیت فهرست و منابع
  • پایان نامه­ی کارشناسی ارشد

    در رشته­ی مهندسی برق- قدرت

    چکیده

     

    پخش بار سری زمانی

     

    در این تحقیق به کاربرد مدل­های سری زمانی در سیستم قدرت پرداخته شده است. سری­های زمانی برای مدلسازی پارامترهای مختلف شبکه قدرت و در کاربردهای متنوع به کار گرفته می­شود. این مدل­ها قادرند همبستگی زمانی متغیرهای شبکه قدرت را در نظر بگیرند. با توجه به مدلسازی بارها و تولیدات سیستم قدرت به صورت مدل سری زمانی، روش پخش باری بر اساس مدل­های سری زمانی پیشنهاد شده است. در روش پیشنهادی از مدل­های سری زمانی به صورت مستقیم در حل مسئله پخش بار، برای یافتن متغیرهای حالت شبکه استفاده می­شود. خروجی این روش مدل­های سری زمانی چند متغیره برای مجهولات شبکه است.

    در ادامه از پخش بار سری زمانی معرفی شده در این پایان­نامه در مسئله تجدید ساختار شبکه­های توزیع و برای یافتن بهترین ساختار شبکه با هدف کمینه کردن تلفات در سیستم قدرت استفاده می­شود.

    در انتها نیز از مدل­های سری زمانی معرفی شده در سال­های اخیر جهت شبیه سازی پارامترهای گسسته در سیستم قدرت استفاده شده است. سری­های زمانی مرسوم ARMA جهت مدلسازی داده­های پیوسته کاربرد دارند. متغیرهایی چون توان خروجی واحدهای تولید پراکنده CHP و وضعیت بانک­های خازنی در سیستم قدرت ماهیت گسسته دارند. این مدل­ها می­توانند برخی توابع توزیع گسسته را برای متغیرهای مختلف در نظر بگیرند.

     

    کلمات کلیدی: پخش بار، سری­ های زمانی، متغیر های هم بسته، تجدید ساختار شبکه ­های توزیع، مدلسازی پارامتر های گسسته

     

     

    1- مقدمه

     

     

    1-1- اهمیت مسئله

     

    اولین و اصلی­ترین قدم در بهره­برداری، برنامه­ریزی و طراحی سیستم­ های قدرت داشتن اطلاعات کافی از شرایط شبکه قدرت، شامل توان­های عبوری از خطوط و ولتاژ باس­ها در حالت دائمی است. داشتن چنین اطلاعاتی نیازمند انجام پخش بار در شبکه قدرت است. ضرورت انجام مطالعات پخش بار از دیر باز مورد توجه محققین بوده است، به طوری که همه ساله روش­ها و الگوهای جدیدی جهت بهبود روش­های موجود پخش بار ارائه می­گردد. روش­های مختلف پخش بار به صورت گسترده­ای برای مطالعات برنامه­ریزی و بهره­برداری در شبکه قدرت استفاده می­شود.

    ابزار پخش بار با پاسخ به ورودی­های توان تزریقی ژنراتور، بار و توپولوژی شبکه، متغیرهای حالت شبکه و توان­های عبوری از خطوط را در خروجی محاسبه می­کند. در پخش بار قطعی[1] سیستم قدرت، مقادیر توان­­های تولیدی ژنراتورها و مصارف بارهای سیستم و همچنین توپولوژی شبکه به صورت کاملا مشخص در نظر گرفته می­شوند. بنابراین این روش نمی­تواند عدم قطعیت موجود در بار سیستم، نرخ خروج ژنراتورها از مدار و همچنین تغییرات توپولوژی شبکه را مدل نماید. در حالی که متغیرهای حالت سیستم به دلیل احتمالی بودن بارها، خطای پیش­بینی بار و تخمین غیر دقیق پارامترهای سیستم، دارای طبیعت متغیر است. روش پخش بار احتمالی[2]، راه حل موثری جهت ورودی­های غیر قطعی با دانستن مشخصات آماری آن­ها می­باشد.

    با تحول در سیستم­های قدرت به دلیل نفوذ منابع انرژی پراکنده و عدم کنترل بر روی محرک­های طبیعی در برخی از این منابع، همانند توربین­های بادی و سیستم­های فوتوولتائیک[3]، یک پخش بار معمولی، متغیرهای حالت سیستم را در یک بازه زمانی محدود معین می­کند. با گسترش  تولیدات پراکنده در شبکه قدرت، کاربرد سری زمانی تولید و مصرف در آنالیز پخش بار می­تواند مفید باشد، زیرا داده­های تولید و مصرف در یک دوره زمانی به دست می­آیند و می­توانند به صورت یک سری زمانی نوشته شوند ]1[.

    در یک سیستم قدرت بارها تغییر می­کنند و توزیع آماری و ارتباط بین آن­ها باید مدل شود. بر خلاف آنالیز پخش بار احتمالی که داده­های ورودی آن­ها از توزیع­های آماری حاصل می­شود، در این جا از سری زمانی تولید و مصرف به طور مستقیم استفاده می­گردد. در این تحقیق سعی بر معرفی پخش بار سری زمانی و همچنین استفاده از مدلسازی سری زمانی برای برخی پارامترهای با ماهیت گسسته همچون تپ ترانس، وضعیت بانک های خازنی و توان خروجی واحدهای تولید پراکنده [4]CHP در سیستم قدرت می باشد.

     

     

    1-2- پخش بار احتمالی

     

    برای در نظر گرفتن موارد عدم قطعیت در سیستم­های قدرت، همان­طور که پیشتر نیز گفته شد روش­های مختلفی بر مبنای ریاضیات آماری برای آنالیز این پدیده­های تصادفی پیشنهاد شده که به سه صورت کلی زیر است:

    روش­های احتمالی[5]

    روش فازی[6]

    آنالیز بازه­ای[7]

    روش­های احتمالی در این میان دارای مبانی ریاضیاتی است و در جنبه­های دیگر سیستم قدرت نیز استفاده می­شود.

    پخش بار احتمالی ابتدا در سال 1974 توسط آلن[8] و برکوسکا[9] پیشنهاد شد و سپس در بهره­برداری از سیستم­های قدرت و برای برنامه­ریزی­های کوتاه مدت و بلند مدت از آن استفاده شد ]2[.

    در پخش بار احتمالی و در حالت کلی، ورودی­های مسئله به صورت تابع توزیع چگالی[10] یا تابع توزیع تجمعی[11] متغیرهای تصادفی است و در خروجی نیز متغیرهای حالت سیستم و توان­های عبوری از خطوط به صورت PDF یا CDF خواهند بود، بنابراین عدم قطعیت در این حالت می­تواند در نظر گرفته شود.

    مسئله پخش بار احتمالی می­تواند به یکی از سه روش کلی زیر حل شود:

    روش­های عددی[12] که بارزترین مثال آن روش مونت کارلو[13] است.

    روش­های تحلیلی[14] که به عنوان مثال از تکنیک کانولوشن[15] استفاده می­شود. 

    روش­های تقریبی[16] که از آن جمله می­توان به تخمین نقطه­­ای[17] اشاره کرد.

    البته در برخی موارد از ترکیب روش­های فوق نیز استفاده شده است.

    در ادامه به موازات تکنیک PLF تکنیک مشابه پخش بار اتفاقی[18] نیز برای حل مسئله پخش بار مورد استفاده قرار گرفت ]3[. این روش بر پایه فرض نرمال بودن متغیرهای سیستم و توان­های عبوری از خطوط استوار بود که موجب ساده­تر شدن محاسبات می­گردید، اما در ادامه پاسخ­های این روش توسط محققان مورد استناد قرار نگرفت. الگوریتم SLF با در نظر گرفتن عدم قطعیت لحظه­ای تولید و مصرف، عدم قطعیت را به صورت کوتاه مدت مدل می­کند و بیشتر برای اهداف بهره­برداری مناسب است.

     

     

        1-2-1-­ روش­های عددی

     

    در روش­های عددی مانند مونت کارلو، در هر مرحله با جایگزینی مقادیر عددی برای متغیرها و پارامترهای سیستم و انجام پخش بار قطعی برای هر تکرار، خروجی نیز به صورت مقادیر عددی خواهد بود.

    دو ویژگی مهم در شبیه­سازی مونت کارلو تولید اعداد تصادفی و نمونه­برداری از آن­ها می­باشد. نرم­­افزارهایی مانند متلب[19] الگوریتم­هایی را برای تولید اعداد تصادفی ایجاد کرده­اند. اما تکنیک نمونه­برداری تصادفی پیچیدگی­های بیشتری دارد و روش­های متنوعی چون نمونه برداری ساده و Stratified Sampling استفاده می­شود ]4[.

    چون در روش مونت کارلو ترکیب­های مختلفی از ورودی­ها در هر تکرار انتخاب می­شوند و از معادلات غیر خطی در حل مسئله استفاده می­شود، بنابراین از نتایج حاصل از روش مونت کارلو معمولا برای بررسی درستی سایر روش­ها که ساده­سازی­هایی را در معادلات در نظر می­گیرند، استفاده می­شود. مهمترین مشکلات روش مونت کارلو زمان­بر بودن و نیاز به انجام تعداد شبیه­سازی­های زیاد است.

     

    Abstract

     

     

    Time series load flow

     

     

    By

    Morteza Khorshidsavar

     

     

    In this study, the use of time series models in power systems is investigated. Time series modeling of power network parameters are employed in a variety of applications. These models are able to consider the correlation between the variables of the power network. According to the modeling of loads and power generations of power system as time series models, load flow method based on the time series models have been proposed. In the proposed method, time series models directly apply in solving load flow problem to find out the state variables of power system. The output of this method is the multivariate time series models for the unknown parameters of the network.

    Then the load flow time series that presented in this thesis is used in distribution network reconfiguration with the aim of minimizing the losses in the power system.

    Finally, time series models that introduced in recent years have been used to simulate discrete parameters in power system. Conventional ARMA time series modeling are used for continuous data. Variables such as output power of CHP distributed generation units and the status of capacitor banks in power system are discrete in nature. These models can consider some discrete distribution functions for different variables.

    Key Words: Load flow, Time series, Correlated variables, Distribution network reconfiguration, Modeling of discrete parameters

  • فهرست:

    فصل اول: مقدمه

    1-1- اهمیت مسئله. 2

    1-2- پخش بار احتمالی.. 3

    1-3- مروری بر کارهای انجام شده 12

    1-4- اهداف پایان نامه. 24

    1-5- ساختار پایان نامه. 25

    فصل دوم: سری های زمانی

    2-1- مقدمه. 27

    2-2- مدلهای ARMA.. 27

    2-2-1- فرآیندهای ایستا و ناایستا 27

    2-2-2- فرآیندهای میانگین متحرک  (MA) 29

    2-2-3- فرآیندهای خودبازگشتی (AR) 29

    2-2-4- فرآیندهایARMA.. 30

    2-2-5- فرآیندهای ARIMA.. 30

    2-2-6- فرآیندهای SARIMA.. 31

    2-2-7- فرآیندهای Multivariate ARMA.. 31

    2-3- ویژگی مدل سریهای زمانی.. 32

    2-3-1- توابع خود همبستگی و خود همبستگی جزیی.. 32

    2-3-2- تعیین ایستایی وناایستایی سری های زمانی با استفاده از تابع ACF.. 35

    2-3-3- شناسایی الگو با استفاده از توابع ACF و PACF.. 36

    2-3-4- شرط ایستایی و وارون پذیری با توجه به ضرایب مدل.. 37

    2-3-5- آ‍زمونهای تشخیص الگو. 38

    فصل سوم: پخش بار سری زمانی

    3-1- مقدمه. 40

    3-2- پخش بار احتمالی.. 41

    3-3- معرفی روش پخش بار فرمولاسیون4. 43

    3-4- فرمول بندی روش پیشنهادی.. 47

    3-5- شبیه سازی شبکه مورد مطالعه. 51

    3-5-1- مدلسازی سری زمانی توان خروجی توربین بادی.. 52

    3-5-2- مدلسازی توان اکتیو و راکتیو تزریقی.. 55

    3-5-3- نتایج شبیه سازی.. 56

    فصل چهارم: استفاده از پخش بار سری زمانی برای تغییر ساختار شبکه با هدف مینیمم کردن تلفات

    4-1- مقدمه. 67

    4-2- مسئله بازآرایی شبکه در سیستم های قدرت... 68

    4-3- معرفی الگوریتم BPSO.. 70

    4-4- استفاده از مدل های سری زمانی در بازآرایی شبکه. 71

    4-5- نتایج شبیه سازی.. 73

    4-5-1- شبکه مورد مطالعه. 73

    4-5-2- نتایج.. 74

    4-5-3- بررسی درستی روش پیشنهادی.. 77

    فصل پنجم: استفاده از سری زمانی DAR برای مدلسازی پارامترهای گسسته در سیستم قدرت

    5-1- مقدمه. 83

    5-2- متغیرهای گسسته در سیستم قدرت... 84

    5-2-1- مدلسازی تپ ترانس.... 84

    5-2-2- مدلسازی واحدهای تولید پراکنده CHP.. 85

    5-3- فرآیندهای خودبازگشتی گسسته (DAR) 87

    5-3-1- معرفی مدل.. 87

    5-3-2- انتخاب درجه مدل.. 88

    5-3-3- بررسی درستنمائی مدل انتخاب شده 90

    5-3-4- تخمین پارامترهای مجهول در مدل.. 92

    5-4- نتایج شبیه سازی.. 93

    فصل ششم: نتیجه گیری و پیشنهادات

    6-1- نتیجه گیری.. 99

    6-2- پیشنهادات... 100

    ضمیمه

    7-1- اطلاعات شبکه 14 باسه IEEE.. 102

    7-2- اطلاعات شبکه 69 باسه. 104

    منابع و مآخذ  108

    منبع:

     

     

    [1] T. Boehme, A. R. Wallace, and G. P. Harrison, “Applying Time Series to Power Flow Analysis in Networks With High Wind Penetration,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 22, no. 3, pp. 951–957, 2007.

     

    [2] P. Chen, Z. Chen, and B. Bak-Jensen, “Probabilistic load flow: A review,” in Third International Conference on Electric Utility Deregulation and Restructuring and Power Technologies, 2008. DRPT 2008, 2008, pp. 1586–1591.

     

    [3] G. J. Anders, “Probability Concepts in Electric Power Systems”, New York: Wiley, 1990.

     

    [4] P. Chen, Stochastic Modeling and Analysis of Power System with Renewable Generation. Department of Energy Technology, Aalborg University, 2010.

     

    [5] E. Rosenblueth, “Point estimates for probability moments”, Proc. Nat. Acad. Sci., Vol. 72, pp. 3812–3814, Oct. 1975.

     

    [6] E. Rosenblueth, “Two-point estimates in probability”, Appl. Math. Model. Vol. 5, pp. 329-335, Oct. 1981.

     

    [7] K. S. Li, “Point-estimate method for calculating statistical moments”, J. Eng. Mech.-ASCE, Vol. 118, No. 7, pp. 1506-1511, Jul. 1992.

     

    [8] M. E. Harr, “Probabilistic estimates for multivariate analysis”, Appl. Math. Model., Vol. 13, No. 5, pp. 313-318, May. 1989.

     

    [9] H. P. Hong, “An efficient point estimate method for probabilistic analysis”, Reliab. Eng. Syst. Saf., Vol. 59, No. 3, pp. 261-267, Mar. 1998.

     

    [10] B. Borkowska, “Probabilistic load flow”, IEEE Trans. Power Apparatusnand Systems, Vol. PAS-93, No. 3, pp. 752-755, May-Jun. 1974.

     

    [11] R. N. Allan and M. R. G. Al-Shakarchi, “Probabilistic a.c. load flow”, Proceedings of the Institution of Electrical Engineers, Vol. 123, No. 6, pp. 531-536, Jun. 1976.

     

    [12] R. N. Allan and M. R. G. Al-Shakarchi, “Probabilistic techniques in AC load flow analysis”, Proc. IEEE PAS-124, pp. 154–160, Feb. 1976.

     

    [13] R. N. Allan and A. M. Leite da Silva, “Probabilistic load flow using multilinearisations”, IEE Proc., Part C: Generation, Transmission and Distribution, Vol. 128, No. 5, pp. 280-287, Sep. 1981.

     

    [14] A. P. S. Meliopoulos, G. J. Cokkinides and X. Y. Chao, “A new probabilistic power flow analysis method”, IEEE Trans. Power Systems, Vol. 5, No. 1, pp. 182-190, Feb. 1990.

     

    [15] A. M. Leite da Silva and V.L. Arienti, “Probabilistic load flow by a multilinear simulation algorithm”, IEE Proc. Part C: Generation, Transmission and Distribution, Vol. 137, No. 4, pp. 276-282, Jul. 1990.

     

    [16] M. Brucoli, F. Torelli and R. Napoli, “Quadratic probabilistic load flow with linearly modelled dispatch”, Electrical Power & Energy Systems, Vol. 7, No. 3, pp. 138-146, Jul. 1985.

     

    [17] A. M. Leite da Silva, R. N. Allan, S. M. Soares, “Probabilistic load flow considering network outages”, IEE Proc., Part C: Generation, Transmission and Distribution, Vol. 132, No. 3, pp. 139-145, May. 1985.

     

    [18] L. A. Sanabria and T. S. Dillon, “Stochastic power flow using cumulants and Von Mises functions,” International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 8, no. 1, pp. 47–60, Jan. 1986.

     

    [19] N. S. Rau and C. Necsulescu, “Solution of probabilistic load flow equations using combinatorics,” International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 12, no. 3, pp. 156–164, Jul. 1990.

     

    [20] P. Zhang and S.T. Lee, “Probabilistic load flow computation using the method of combined cumulants and Gram-Charlier expansion”, IEEE Trans. Power Systems, Vol. 19, No. 1, pp. 676-682, Feb. 2004.

     

    [21] C.-L. Su, “Distribution probabilistic load flow solution considering network reconfiguration and voltage control devices,” in 15th Power Systems Computation Conference, Liege, 2005.

     

    [22] N. D. Hatziargyriou, T. S. Karakatsanis, and M. I. Lorentzou, “Voltage control settings to increase wind power based on probabilistic load flow,” International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 27, no. 9–10, pp. 656–661, Nov. 2005.

     

    [23] C. L. Su, “Probabilistic load-flow computation using point estimate method”, IEEE Trans. Power Systems, Vol. 20, No. 4, pp. 1843-1851,Nov. 2005.

     

    [24] Z. Hu and X. Wang, “A probabilistic load flow method considering branch outages”, IEEE Trans. Power Systems, Vol. 21, No. 2, pp. 507-514, May. 2006.

     

    [25] J.M. Morales, J. Perez-Ruiz, “Point estimate schemes to solve the probabilistic power flow”, IEEE Transaction on Power Systems, Vol. 22, No. 4, pp. 1594-1601, Nov. 2007.

     

    [26] H. Liao, “Fast Deterministic Sampling for Mean and Covariance Estimation in Stochastic Load Flow”, IEEE Conference Power Engineering Society General Meeting, Tampa, FL, pp. 1-6, 24-28 June 2007.

     

    [27] J. Schwippe, O. Krause, C. Rehtanz, “Extension of a Probabilistic Load Flow Calculation Based on an Enhanced Convolution Technique”, IEEE Conference on Sustainable Alternative Energy, Valencia, pp. 1-6, 28-30 Sept 2009.

     

    [28] J. Usaola, “Probabilistic load flow with wind production uncertainty using cumulants and Cornish–Fisher expansion”, Journal of  Electrical Power and Energy Systems, Vol. 31, No. 9, pp. 474-481, Oct. 2009.

     

    [29] P. Caramia, G. Carpinelli, P. Varilone, “Point estimate schemes for probabilistic three-phase load flow”, Journal of Electric Power Systems Research, Vol. 80, No. 2, pp. 168-175,  Feb. 2010.

     

    [30] J. Usaola, “Probabilistic load flow with correlated wind power injections”, Journal of Electric Power Systems Research, Vol. 80, No. 5, pp. 528-536, May. 2010.

     

    [31] F.J. Ruiz-Rodriguez, J.C. Hernández, F. Jurado, “Probabilistic load flow for photovoltaic distributed generation using the Cornish-Fisher expansion”, Journal of Electric Power Systems Research, Vol. 89, pp. 129-138, Aug. 2012.

     

    [32] D. Shirmohammadi, H.W. Hong, A. Semlyen, “A compensation-based power flow method for weakly Meshed distribution and transmission network”, IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 3, No. 2, pp. 753-762, May. 1988.

     

    [33] R. N. Allan, C. H. Grigg, D. A. Newey, “Probabilistic power-flow techniques extended and applied to operational decision making”, Proceedings of the Institution of Electrical Engineers, Vol. 123, No. 12, pp. 1317-1324, Dec. 1976.

     

    [34] A. M. Leite da Silva, V. L. Arienti and R. N. Allan, “Probabilistic load flow considering dependence between input nodal powers”, IEEE Trans. Power Apparatus and Systems, Vol. PAS-103, No. 6, pp. 1524-1530, Jun. 1984.

     

    [35] G. Papaefthymiou, P. H. Schavemaker, L. van der Sluis, “Integration of stochastic generation in power systems”, 15th Power Systems Computation Conference, Liege, Aug. 2005.

     

    [36] P.F. Correia, J.M. Ferreira de Jesus, “Simulation of correlated wind speed and power variates in wind parks”, Journal of Electric Power Systems Research, Vol. 80, No. 5, pp. 592-598, May. 2010.

     

    [37] D. Villanueva, A. Feijóo, J. Luis Pazos, “Probabilistic Load Flow Considering Correlation between Generation, Loads and Wind Power”, Journal of Smart Grid and Renewable Energy, Vol. 2, pp. 12-20, Feb. 2011.

     

    [38] N. Amjady, “Short-Term Hourly Load Forecasting Using Time-Series Modeling With Peak Load Estimation Capability”, IEEE Trans. Power Systems, Vol. 16, No. 4, pp. 798-805, Nov. 2001.

     

    [39] N. Amjady, “Generation Adequacy Assessment of Power Systems by Time Series and Fuzzy Neural Network”, IEEE Trans. Power Systems, Vol. 21, No. 3, pp. 1340-1349, Aug. 2006.

     

    [40] C. Y. Evrenosog˜lu, and A. Abur, “Time Series Modeling of Voltage Profiles Along Transmission Lines”, IEEE Trans. Power Systems, Vol. 22, No. 1, pp. 172-178, Feb. 2007.

     

    [41] P. Chen, T. Pedersen, B. Bak-Jensen, and Z. Chen, “ARIMA-Based Time Series Model of Stochastic Wind Power Generation,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 25, no. 2, pp. 667–676, May 2010.

     

    ]42[ صامت. ح.، مدلسازی دینامیکی و پیشبینی توان راکتیو کوره های قوس الکتریکی با هدف استفاده در الگوریتم کنترل SVC. دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه صنعتی اصفهان، 1387.

     

    [43] G. E. P. Box, G. M. Jenkins, and G. C. Reinsel, Time Series Analysis: Forecasting and Control. John Wiley & Sons, 2008.

     

    [44] Z. I. Botev, J. F. Grotowski, and D. P. Kroese, “Kernel density estimation via diffusion,” Ann. Statist., vol. 38, no. 5, pp. 2916–2957, Oct. 2010.

     

    [45] S.-A. Yin and C.-N. Lu, “Distribution Feeder Scheduling Considering Variable Load Profile and Outage Costs,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 24, no. 2, pp. 652–660, May 2009.

     

    [46] A. Merlin and H. Back, “Search for a minimal-loss operating spanning tree configuration in an urban power distribution system,” in Proc. of the Fifth Power System Conference (PSCC), Cambridge, 1975, pp. 1–18.

     

    [47] S. Civanlar, J. J. Grainger, H. Yin, and S. S. H. Lee, “Distribution feeder reconfiguration for loss reduction,” IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 3, no. 3, pp. 1217–1223, Jul. 1988.

     

    [48] D. Shirmohammadi and H. W. Hong, “Reconfiguration of electric distribution networks for resistive line losses reduction,” IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 4, no. 2, pp. 1492–1498, Apr. 1989.

     

    [49] K. Nara, A. Shiose, M. Kitagawa, and T. Ishihara, “Implementation of genetic algorithm for distribution systems loss minimum re-configuration,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 7, no. 3, pp. 1044–1051, Aug. 1992.

     

    [50] R. J. Sarfi, M. M. A. Salama, and A. Y. Chikhani, “Distribution system reconfiguration for loss reduction: an algorithm based on network partitioning theory,” in, 1995 IEEE Power Industry Computer Application Conference, 1995. Conference Proceedings, 1995, pp. 503–509.

     

    [51] Y. H. Song, G. S. Wang, A. T. Johns, and P. Y. Wang, “Distribution network reconfiguration for loss reduction using fuzzy controlled evolutionary programming,” Generation, Transmission and Distribution, IEE Proceedings-, vol. 144, no. 4, pp. 345–350, Jul. 1997.

     

    [52] D. Das, “A fuzzy multiobjective approach for network reconfiguration of distribution systems,” IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 21, no. 1, pp. 202–209, Jan. 2006.

     

    [53] A. Biswas and P. X.-K. Song, “Discrete-valued ARMA processes,” Statistics & Probability Letters, vol. 79, no. 17, pp. 1884–1889, Sep. 2009.

     

    [54] P. X.-K. Song, R. K. Freeland, A. Biswas, and S. Zhang, “Statistical analysis of discrete-valued time series using categorical ARMA models,” Computational Statistics & Data Analysis, vol. 57, no. 1, pp. 112–124, Jan. 2013.

     

    [55] P. Chen, Z. Chen, B. Bak-Jensen, R. Waagepetersen, and S. Sörensen, “Verification of a Probabilistic Model for A Distribution System with Integration of Dispersed Generation,” in Proceedings of the 16th Power Systems Computation Conference, 2008, p. 7.

     

    [56] P. Chen, Z. Chen, B. Bak-Jensen, R. Villafafila, and S. Sorensen, “Study of power fluctuation from dispersed generations and loads and its impact on a distribution network through a probabilistic approach,” in 9th International Conference on Electrical Power Quality and Utilisation, 2007. EPQU 2007, 2007, pp. 1–5.

     

    [57] A. Shamshad, M. A. Bawadi, W. M. A. Wan Hussin, T. A. Majid, and S. A. M. Sanusi, “First and second order Markov chain models for synthetic generation of wind speed time series,” Energy, vol. 30, no. 5, pp. 693–708, Apr. 2005.

     

    [58] N. B. Negra, O. Holmstrøm, B. Bak-Jensen, and P. Sørensen, “Model of a synthetic wind speed time series generator,” Wind Energy, vol. 11, no. 2, pp. 193–209, 2008.

     

    [59] G. Papaefthymiou and B. Klockl, “MCMC for Wind Power Simulation,” IEEE Transactions on Energy Conversion, vol. 23, no. 1, pp. 234–240, Mar. 2008.


موضوع پایان نامه پخش بار سری زمانی, نمونه پایان نامه پخش بار سری زمانی, جستجوی پایان نامه پخش بار سری زمانی, فایل Word پایان نامه پخش بار سری زمانی, دانلود پایان نامه پخش بار سری زمانی, فایل PDF پایان نامه پخش بار سری زمانی, تحقیق در مورد پایان نامه پخش بار سری زمانی, مقاله در مورد پایان نامه پخش بار سری زمانی, پروژه در مورد پایان نامه پخش بار سری زمانی, پروپوزال در مورد پایان نامه پخش بار سری زمانی, تز دکترا در مورد پایان نامه پخش بار سری زمانی, تحقیقات دانشجویی درباره پایان نامه پخش بار سری زمانی, مقالات دانشجویی درباره پایان نامه پخش بار سری زمانی, پروژه درباره پایان نامه پخش بار سری زمانی, گزارش سمینار در مورد پایان نامه پخش بار سری زمانی, پروژه دانشجویی در مورد پایان نامه پخش بار سری زمانی, تحقیق دانش آموزی در مورد پایان نامه پخش بار سری زمانی, مقاله دانش آموزی در مورد پایان نامه پخش بار سری زمانی, رساله دکترا در مورد پایان نامه پخش بار سری زمانی

پایان نامه برای دریافت درجه کارشناسی ارشد رشته برق گرایش سیستم های قدرت چکیده : در این پروژه پایان نامه، رهیافت تحلیلی جدیدی برای برنامه­ریزی تولید انرژی الکتریکی و تعیین مقدار و مکان نگهداری ذخیره چرخان متناظر با سطح ریسک نقاط بار مشترکین بوسیله آنالیز سود/هزینه در برنامه بهینه سازی ورود و خروج اشتراکی واحدهای نیروگاهی که علاوه بر واحدهای حرارتی در بخش تولید واحدهای برق آبی ...

پایان­نامه کارشناسی­ارشد گرایش مخابرات- سیستم چکیده پژوهش حاضر، درمورد مسئله مقیاس پذیری در شبکه های سنسوری بدون سیم با قابلیت تصویربرداری است که با در نظر گرفتن یک سناریوی نسبتا کاربردی از شبکه سنسوری، و براساس معیارهای عملکرد ظرفیت قطع (outage) و ظرفیت ارگادیک (ergodic) شبکه، مقیاس­پذیری را مورد تحلیل، مدلسازی ریاضی و شبیه سازی قرار داده است. مقیاس پذیری اصولا برای تعیین اثرات ...

رساله دکتري مهندسي عمران - زلزله تابستان 1393 چکيده يکي از ابزارهاي مناسب براي شناخت وضعيت شبکه­ هاي توزيع آب به عنوان يکي از سيستم­هاي شريان حياتي، شاخص قابليت اعتماد است. يک دست

پایان ­نامه برای دریافت درجه کارشناسی ارشد در رشته مهندسی برق قدرت گرایش سیستم­های قدرت چکیده: در طی دو دهه اخیر صنعت برق دستخوش تغییرات اساسی در نحوه­ی تولید، انتقال و توزیع گشته است که تحت عنوان تجدید­ساختار از آن یاد می­شود. با تجدید ساختار در صنعت برق، توان راکتیو به عنوان یکی از مهمترین خدمات جانبی برای بهره­برداری ایمن و قابل اطمینان از شبکه قدرت معرفی شده است. در سال­های ...

پایان نامه برای دریافت درجه کارشناسی ارشد در رشته برق گرایش قدرت چکیده : تولید انرژی الکتریکی برای سیستم‌‌های قدرت با هدف کمینه‌سازی کل هزینه تولیدی برای واحدهای فعال موجود در شبکه قدرت، از مهمترین مباحث برای سیستم­های مدرن امروزی است. به بیانی دیگر هدف از توزیع اقتصادی بار، برنامه­ریزی بهینه و مناسب برای واحدهای تولیدی با در نظر گرفتن عوامل و محدودیت­های غیر خطی موجود در شبکه ...

پایان نامه برای دریافت درجه کارشناسی ارشد در رشته مهندسی مکاترونیک چکیده فارسی هدف از این پروژه معرفی یک رویکرد جدید برای عیب یابی خطوط لوله انتقال گاز با استفاده از امواج مکانیکی است که این روش بسیار ارزان تر و آسان تر از روش های دیگری است. که در حال حاضر مشغول به کار هستند. این خطوط معمولا در شرایط محیطی سخت و دور از دسترس و در مسافت های طولانی قرار دارند و استفاده از سیستم ...

پایان نامه برای درجه کارشناسی ارشد دررشته مهندسی برق گرایش قدرت چکیده در این پایان نامه به ارائه روشی جدید جهت مکان یابی بهینه نیروگاه ها به منظور بهینه سازی همزمان توسعه تولید وشبکه پرداخته شده است. در مسأله بهینه سازی مورد بررسی، هدف انتخاب نوع و ظرفیت نیروگاه های جدید و زمان و مکان احداث آنهاست به طوری که که کلیه اهداف مسأله بهینه سازی تأمین گردد. در این تحقیق ضمن مدل سازی ...

رساله برای دریافت مدرک دکتری تخصصی (Ph.D.) چکیده بیان مساله هدف از انجام این پژوهش طراحی الگوی ژنریک شراکت استراتژیک در صنعت بانک و بیمه مبتنی بر فرایند خلق و تخصیص ارزش بوده است. مساله اصلی در این انجام این تحقیق نیز وجود تشدید روز افزون در فضای رقابتی و اعمال تحریم‌های بین المللی بوده که در نهایت توجه به شراکت‌های استراتژیک بین مؤسسات خدمات مالی بویژه در حوزه صنعت بیمه و ...

پایان نامه جهت دریافت درجه کارشناسی ارشدM.A. گرایش : تحول چکیده: با توجه به تغییرات سریع ،سازمان ها دریافته اند که کاربرد مؤثر از سرمایه ها و منابع دانش متعدد و گسترده این توانایی را به آنها می دهد که نوآوری کنند و پاسخگوی انتظارات و نیازهای تازه مصرف کنندگان و همچنین تحولاتی که در شرایط رقابتی و تکنولوژیک پیش می آید باشند، مدیریت دانش تصمیم گیری با کیفیت بالاتر را تایید کرده و ...

پایان‌نامه جهت اخذ درجه کارشناسی ارشد (M.A.) رشته :جغرافیا و برنامه ریزی شهری چکیده طرح باززنده سازی یا طرح مرمتی شهر در واقع ایفا کننده ی این وظیفه است که به اتکاء شناخت روند زندگی شهر، راه توسعه ی پدیده های موجود را برای تداوم زندگی مردمان شهر پیش بینی کند. به عبارت دیگر، طرح باززنده سازی شهری - در شرایط موجود و تجارب معمول تر- به کمک روند تکاملی تاریخ شهر می آید. اگر شناخت ...

ثبت سفارش