Prognozowanie strat mocy w systemie elektroenergetycznym jest trudne przy zastosowaniu klasycznego podejścia. Wynika to ze zmian wielkości mocy płynących w gałęziach sieci oczkowej a także wpływu mocy biernych gałęziowych. Opracowano niebezpośrednią metodę zastosowania sztucznych sieci neuronowych do prognozowania strat mocy. Może być ona użyta w procesie planowania stanów pracy sieci w ramach postępowania obejmującego procedury rynku energii elektrycznej.
EN
Forecasting of power losses in power energy system is very hard with using classical methods. It depends on changes of power that is flowing in branches of meshed network and on influence of flowing reactive power. The undirect method shown in this article presents ability of usage artificial neural networks to forecast power losses and can be used in planning states of network working including procedures of electrical energy market.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.