Abstract:
Tematica tezei de doctorat se încadrează în preocupările actuale
din domeniul managementului transportului, distribuţiei şi consumului
energiei electrice. La modul general, s au avut în vedere două obiective
esenţiale: activitatea de prognoză (a consumului de energie electrică
şi de p utere, a curbelor de sarcină) şi utilizarea unor tehnici moderne,
eficiente, bazate pe inteligenţ a artificială (în principal reţele neuronale
artificiale bayesiene) pentru obţinerea prognozelor.
Metodologiile elaborate în cadrul tezei au la bază o aborda
re teoretică
riguroasă, materializată prin realizarea şi implementarea unor instrumente
soft de aplicabilitate generală, utile atât operatorilor de distribuţie şi de
transport din România cât şi agenţilor economici cu preocupări în domeniu l
implementării s urselor regenerabile distribuite de energie . Programele de
calcul au fost realizate în mediul de programare Matlab. Ele utilizează cu
eficienţă posibilităţile oferite de mediile de programare avansate şi de
sistemele de calcul actuale.
Aplicaţiile concre
te se referă atât la ansamblul Enel Distr i buţie Banat cât şi
la principalele unităţi teritoriale reţea componente: Timişoara, Arad, Deva
şi Reşiţa. Au fost efectuate o serie de studii de prognoză dedicat e staţiilor
de transformare de 110 kV / m.t. din cadr ul UTR Timişoara. Dintre aceste
staţii au fost selectate pentru prezentare în detaliu în cadrul tezei 5 staţii
semnificative de 110 20 kV (3 din municipiul Timişoara, una dintr o
localitate importantă a jud. Timiş şi una care alimentează o exploatare
pet rolieră)rolieră): Bucovina, IMT, Musicescu, Deta şi Satchinez.
