Wyniki 1-5 spośród 5 dla zapytania: authorDesc:"Andrey GRISHKEVICH"

Rozproszone modele symulacyjne pozwalające oszacować wskaźniki niezawodności strukturalnej systemów elektroenergetycznych DOI:10.15199/48.2015.12.26

Czytaj za darmo! »

Oszacowano wypadkowe wskaźniki niezawodności strukturalnej systemów elektroenergetycznych na podstawie modeli symulacyjnych. Otrzymano implementację algorytmiczną rozproszonego modelu symulacyjnego z wykorzystaniem biblioteki MPI. Podano wyniki testowania modelu symulacyjnego rozproszonego w klasterze. Abstract. Estimates for electric power system failure states contribution to the resulting system reliability indices are obtained on the basis of simulation model. An algorithmic implementation of a distributed simulation model using the MPI library is proposed. The results of testing the distributed simulation model on a cluster are presented.(Distributed simulation models to estimate structural reliability indices of electric power systems). Słowa kluczowe: symulacja rozproszona, biblioteka MPI, klaster obliczeniowy, niezawodność strukturalna, model Markowa. Keywords: distributed simulation, library MPI, computing cluster, structural reliability, Markow model. Wstęp Obliczanie niezawodności [1] układu zasilania oparte jest na sumowaniu wkładów do wypadkowych wskaźników niezawodności od różnych stanów uszkodzenia systemu. Wkład stanów (dla systemów wysokiej niezawodności są zazwyczaj rozpatrywane jednoczesne uszkodzenia 1 i 2 elementów) jest obliczany na podstawie modeli funkcjonowania 1 i 2 elementów ze względu na niezawodność. Metody analityczne obliczania niezawodności stosowane są przy użyciu modeli Markowa funkcjonowania elementów. U podstaw tych modeli leży założenie o wykładniczym charakterze rozkładów zmiennych losowych. W rzeczywistych układach rozkład niektórych zmiennych losowych, takich jak czas remontu zapobiegawczego, znacznie różni się od wykładniczego. Istotny wpływ na rozkład zmiennej losowej ma dyscyplina obsługi (sposoby organizowania i prowadzenia remontów), która zmienia się bardzo szybko. Zamiana nieznanego rozkładu zmiennej losowej na rozkład wykładniczy prowadzi do znacznych błędów w wynikach obliczeń. N[...]

Modele symulacyjne wykorzystujące empiryczne rozkłady statystyczne do szacowania wskaźników niezawodności strukturalnej systemów elektroenergetycznych DOI:

Czytaj za darmo! »

Obliczanie niezawodności strukturalnej systemu zasilania [1] opiera się o sumowanie wkładów stanów awaryjnych systemu (dla wysoce niezawodnych systemów na ogół rozważa się jednoczesne awarie jednego, dwóch lub trzech elementów) w wypadkowe wskaźniki niezawodności funkcjonowania systemu. Tradycyjnie stosowane są metody analityczne do obliczania wkładu stanów awaryjnych w wypadkowe wskaźniki niezawodności funkcjonowania systemu [2]. Podstawą tych metod jest założenie o wykładniczym charakterze rozkładów zmiennych losowych. Znalezienie ustalonych prawdopodobieństw stanów w ramach modeli Markowa funkcjonowania elementów sprowadza się do rozwiązywania układów równań liniowych, które wymaga stosunkowo niewielkiej liczby operacji matematycznych. Rozkład niektórych zmiennych losowych w rzeczywistych systemach, takich jak czas przeglądu zapobiegawczego, znacznie różni się od wykładniczego. Zastąpienie nieznanego prawa rozkładu rozkładem wykładniczym prowadzi w określonych warunkach do znacznych błędów w wynikach. Zastosowanie technologii cyfrowej doprowadziło do szerokiego upowszechnienia i dostępności zasobów obliczeniowych. Technologia wielordzeniowości (multi-core) oraz integracja rozproszonych zasobów obliczeniowych w organizacji równoległych obliczeń doprowadziły do gwałtownego wzrostu wydajności systemów komputerowych i zmniejszenia kosztów poszczególnych operacji matematycznych. Tworzenie prostego klastra komputerowego nie wymaga zakupu dodatkowego sprzętu, odbywa się bardzo szybko i prosto na bazie istniejącej sieci komputerowej. Jeśli moc obliczeniowa skonfigurowanego klastra nie wystarcza, można użyć mocniejszego klastra, chmury lub superkomputera. W takich okolicznościach metody symulacyjne (oszacowanie wymaganych parametrów za pomocą wystarczająco dużej serii testów, które wymagają dużej ilości operacji matematycznych) stają się konkurencyjne w zastosowaniach praktycznych [3,4,5,6]. Rozproszone modele symulacyjne w j[...]

Modelowanie statystyczne oszacowań interwałowych wskaźników niezawodności strukturalnej układów elektrycznych

Czytaj za darmo! »

Rozpatrzono sposób otrzymania interwałowych oszacowań wypadkowych wskaźników niezawodności strukturalnej układów elektrycznych na podstawie interwałowych rozwiązań układów równań liniowych. Zbadano dokładność i złożoność modelowania statystycznego interwałów prawdopodobieństwa stanów modeli, opisujacych funkcjonowanie jednego i dwóch elementów. Abstract. Generation of interval estimations of resultant indices of structural reliability of electric systems on the basis of interval solutions of systems of the linear equations is considered. Precision and complexity of statistical modeling of intervals of states' probabilities for the models describing functioning of one and two elements are investigated. (Statistical modeling of interval estimations of structural reliability indices of electric systems). Słowa kluczowe: analiza inerwałowa (przedziałowa), strukturalna niezawodność, model Markowa, metoda Monte-Carlo. Keywords: interval analysis, structural reliability, Markow model, Monte Carlo method. Wstęp Dane liczbowe, szczególnie оbejmujące wskaźniki niezawodności, traktowane są dość umownie. Rozsądnie jest uznawać, że wskaźniki niezawodności elementów są znane z pewną nieokreślonością, którą będziemy zakładać jako interwałową. Odpowiednio, nieokreśloność powinna być właściwym i wypadkowym wskaźnikem niezawodności strukturalnej, otrzymanym metodami obliczeniowymi na podstawie takich danych. W związku z tym uznaje się za istotny rozwój metod otrzymywania oszacowań interwałowych wypadkowych wskaźników niezawodności z przyjętymi założeniami dotyczącymi nieokreśloności danych wejściowych [1]. W [2,3] rozpatrywano interwałowe oszacowania wzorów o szczególnej postaci w obliczeniach niezawodności. W niniejszym artykule szacuje się pracochłonność wykonania modelowania statystycznego i ustanawia się granice stosowalności metod modelowania statystycznego do otrzymywania oszacowań interwałowych wypadkowych wskaźników niezawodności st[...]

Interwałowe oszacowania wskaźników niezawodności strukturalnej systemów elektroenergetycznych DOI:10.12915/pe.2014.06.049

Czytaj za darmo! »

Otrzymano interwałowe oszacowania wypadkowych wskaźników niezawodności strukturalnej systemów elektroenergetycznych na podstawie rozwiązań układów równań liniowych na krańcach interwałów danych początkowych. Uwzględniono interwałowe wartości udziałów stanów awaryjnych w wypadkowych wskaźnikach niezawodności dla testowych wartości danych początkowych. Abstract. Generation of interval estimations of resultant indices of electric power systems’ structural reliability on the basis of solutions of linear equations systems on border intervals of initial data is considered. Interval values for the contribution of the failure states of the resulting reliability for the test values of the original data are given. (Interval estimations for structural reliability indices of electric power systems). Słowa kluczowe: analiza interwałowa (przedziałowa), niezawodność strukturalna, model Markowa, twierdzenie Becka-Nikela. Keywords: interval analysis, structural reliability, Markov model, Beck-Nickel theorem. doi:10.12915/pe.2014.06.49 Wstęp Obecnie rozwijane są metody otrzymywania interwałowych oszacowań wypadkowych wskaźników niezawodności systemów złożonych przy interwałowym zadaniu wskaźników niezawodności elementów [1]. Podejścia takie pozwalają na uwzględnienie wpływu nieokreśloności danych początkowych (zależnych od czynników obiektywnych i subiektywnych) oraz błędów formalnych modeli matematycznych. Podstawowym podejściem otrzymywania oszacowań interwałowych staje się metoda Monte-Carlo (modelowania statystycznego) [2]. Jednak przy ustalonych warunkach (twierdzenie Becka-Nikela [3, str. 241, twierdzenie 5.3.4]) podobne oszacowania mogą być otrzymywane przy znacznie mniejszej liczbie prób. W artykule badane są oszacowania interwałowych prawdopodobieństw stanów funkcjonowania jednego, dwóch i trzech elementów systemu elektroenergetycznego rozważane z punktu widzenia niezawodności i otrzymywane przez wybór granicznych wartości interwał[...]

Frequency and outage duration in electric power systems

Czytaj za darmo! »

The technique of finding numerical indices of structural reliability (system failure probability and average failure rate with/without maintenance) of complex electric system schemes on the basis of original computer programs is presented. Forecasting frequency and outage duration is considered. Streszczenie. Opracowano metodę znajdowania numerycznych wskaźników niezawodności (prawdopodobieństwo uszkodzenia systemu i średni wskaźnik awarii z/bez planowanych wyłączeń) złożonych systemów elektrycznych bazującą na oryginalnych programach komputerowych. Rozważono prognozę częstości i długości przerw zasilania. (Częstości i długości przerw zasilania w systemach elektroenergetycznych). Keywords: Markow model, cut, sections, reliability index. Słowa kluczowe: Model Markowa, przekrój, minim[...]

 Strona 1