The Influence of Stochastic Energy Character in Distributed Generationsystems on Their Stability

Abstract

Formulas for calculating the process of energy change, taking into account its random nature, in the space of two and three variables in distributed systems are given. A graph of a discrete mapping of the energy change process and a Lameri diagram are presented to investigate the stability of this process. It is noted that due to the stochastic nature of the energy change process, the system can leave the steady-state zone. The method of finding the differential of a random process with the Wiener component according to the Ito formula is presented. The technique of applying the law of the iterated logarithm to the Wiener process is presented, and graphs of its typical trajectories are shown both at the entire observation interval and around zero. The necessity of application in distributed generation systems the energy storage for ensuring their stable operation is substantiated. References 11, figures 8.

Prediction of Load Capacity in Microgrid by Multiple Regression Method

“…Оскільки як величина потужності навантаження, так і величина потужності генерації відновлюваних джерел залежить від погодних умов [14], таких як температура, тиск, вологість, швидкість та напрям вітру [15], хмарність [16] та ін., задача прогнозування потужності навантаження методом множинної регресії в залежності від параметрів навколишнього середовища є актуальною.…”

Prediction of the Power of the Solar Panel

“…Початкові умови тарифу дозволяли виробляти необмежену кількість енергії, що призвело до негативного впливу на збалансованість енергосистеми України 2 . Для уникнення критичної ситуації між державою та виробниками електроенергії був підписаний «Меморандум про взаєморозуміння стосовно врегулювання проблемних питань у сфері відновлюваної енергетики» 3 та прийнято закон про зниження зеленого тарифу 4 , що передбачає введення штрафів за небалансне постачання електроенергії за Тому, актуальною є задача прогнозування потужності сонячних панелей з максимальною точністю (мінімальною похибкою прогнозування).…”

“…Для отримання мінімальної похибки прогнозування, прогнозні моделі повинні бути адаптовані до конкретних кліматичних умов регіону протягом певного періоду часу [2] та [3]. Прогнозування кількості електроенергії, що виробляється сонячною електростанцією, це насамперед передбачення кількості сонячного випромінювання, отриманого сонячною панеллю, що в свою чергу залежить від умов та параметрів навколишнього середовища [4], [5] та [6].…”