Byl vytvořen skript jazyce Python pro parametrizaci zátěží, nastavení impe-
dance sítě export strukturalizovaných datasetů formátu . modelu
zátěže vstupuje generovaný profil výkonu, více sekci 5. Vzhledem faktu, byl zvolen nižší
počet zákazníků než existující síti, které byla čerpána data, navržený model
sítě nižší proudové zatížení. Vytvořené datasety vytvářejí komplexní přehled energetické bilanci od-
běrného místa. Rovněž modelu
integrován exponenciální model zátěže. V
síti jsou také instalovány fotovoltaické výrobny.3.
Navržená síť skládá tří vývodů, kterým celkem připojeno zákazníků.
65
.
Vypočtené denní ztráty modelu testovací sítě činí celkem kWh. toho měl
největší podíl celkové ztráty první vývod zákazníky kWh. Jedná napěťově závislý
model.4.4.3.Závěr
Závěrečná práce měla cíl připravit datasety pro budoucí vývoj analytických ná-
strojů pro monitoring stavu sítě.
Přírůstky spotřeby energie lze vidět obrázku 6. druhé kapitole byly popsány referenční sítě NN
a byla posouzena jejich vhodnost pro simulaci distribučních sítí ČR. Data jsou zaznamenávána 15minutových intervalech lze jed-
noznačně přiřadit použitému elektroměru. Bylo zjištěno,
že většina zkoumaných sítí neuvažuje střední vodič, rovněž byly obvykle navrženy
pro simulaci ustáleném stavu.csv dle poskytnuté
šablony.
Byl použitý model zátěže, jenž popsán sekci 5.
Navržený testovací model distribuční sítě inspirován standardizovanou sítí
CIGRE 2. Bylo
ukázáno, odběrná místa dodávají sítě jalovou energii induktivního charakteru.1. Skupina středních vodičů připojena paralelně fázovým vodičům. Proudová zatížení lze korigovat zavedením vhodného
koeficientu pro profil zátěže. Byl nastaven konstantní účiník zátěže hodnotu 0.9 induktivní. Zvolenou funkci generování dat spotřeby lze nahradit vhodnějším
modelem, jenž věrohodněji simuloval odběr elektrické energie. Nutno podotknout, této práci nebyl
zkoumán vliv různých nastavení koeficientů statického modelu průběh spotřeby
elektrické energie