УДК: 
DOI: 
10.22389/0016-7126-2019-943-1-127-135
1 Новаковский Б.А.
2 Каргашин П.Е.
3 Карпачевский А.М.
Год: 
№: 
943
Страницы: 
127-135

ФГБОУ ВПО «Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова» (МГУ)

1, 
2, 
3, 
Аннотация:
В работе представлена комплексная методика геоинформационного моделирования и картографирования устойчивости электрических сетей к климатическим нагрузкам на примере юго-западной части Краснодарского края. В данной методике присутствует как ряд усовершенствований по части климатического моделирования (использование морфометрических показателей, пространственно взвешенной регрессии), так и оригинальный подход к оценке структурной устойчивости энергосистем. Под структурной устойчивостью энергоснабжения конечного потребителя подразумевается бесперебойность поставки электрической энергии, которая обусловлена наличием альтернативных вариантов подключения к питающим центрам – подстанциям более высокого класса напряжения или электростанциям. Оценка структурной устойчивости осуществляется на основе сетевого моделирования и выступает в качестве индикатора уязвимости участков сети, наиболее подверженным аварийным ситуациям природного характера. Совместное использование климатической и сетевой модели позволяет обосновать стратегию развития энергосистемы путём повышения надёжности энергоснабжения конечного потребителя.
Работа выполнена при финансовой поддержке гранта РФФИ-РГО в рамках научного проекта 17-05-41115 РГО_а.
Список литературы: 
1.   Блохина В. И., Ворожцов В. И. Климатические факторы, воздействующие на системы энергоснабжения на Дальнем Востоке России // Вестник ТГЭУ. Вопросы экологии. – № 1. – 2005. – С. 109–115.
2.   Методические указания по расчёту климатических нагрузок в соответствии с ПУЭ-7 и построению карт климатической нагрузки. Стандарт организации ОАО «ФСК ЕЭС»2010. – 100 c. URL: http://www.fsk-ees.ru/upload/docs/56947007-29.240.057-2010.pdf .
3.   Новаковский Б.А., Каргашин П.Е., Карпачевский А.М. Геоинформационное моделирование климатических нагрузок на ЛЭП (на примере юга о. Сахалин) // Геодезия и картография. – 2016. – №10. – С. 35–41. DOI: 10.22389/0016-7126-2016-916-10-35-41.
4.   Подрезов О.А. Опасные скорости ветра и гололёдные отложения в горных районах – Л.: Гидрометеоиздат, – 1990. – 224 c.
5.   Тархов С.А. Эволюционная морфология транспортных сетей Изд-во «Универсум», – 2005. – 384 c.
6.   Фаддеев А.М. Оценка уязвимости энергосистем России, стран Ближнего зарубежья и Европы // Вестн. Московского ун-та. Серия 5. География. – № 1. – 2016. – С. 46–53.
7.   Boccaletti S., Latora V., Moreno Y., Chavez M., Hwang D.-U. Complex networks: Structure and dynamics // Physics Reports. – Т. 424. – 2006. – С. 175–308.
8.   Li J., Huang J., Wang X. (2006) A GIS-Based approach for estimating spatial distribution of seasonal temperature in Zhejiang Province, China // Journal of Zhejiang University SCIENCE. 7, pp. 647–656,
9.   Rodriguez F., Maire E., Courjault-Rade P., Darrozes J. (2002) The Black Top Hat function applied to a DEM: A tool to estimate recent incision in a mountainous watershed (Estibère Watershed, Central Pyrenees) // Geophysical Research Letters – Geophysical research letters. 29, 6, pp. 1–4,
Образец цитирования:
Новаковский Б.А., 
Каргашин П.Е., 
Карпачевский А.М., 
Геоинформационный анализ устойчивости энергосистемы к климатическим нагрузкам // Геодезия и картография. – 2019. – Т. 80. – № 1. – С. 127-135. DOI: 10.22389/0016-7126-2019-943-1-127-135
СТАТЬЯ
Поступила в редакцию: 23.07.2018
Принята к публикации: 18.09.2018
Опубликована: 20.02.2019

Содержание номера

2019 январь DOI:
10.22389/0016-7126-2019-943-1

QR-код страницы

QR-код страницы