Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44848
Title: Методи та засоби інформаційно-технологічного супроводу процесів теплопостачання ”розумних міст”
Other Titles: Methods and means of information and technological support of processes of heat supply in "Smart cities"
Authors: Дерев’янко, Володимир Сергійович
Derevianko, Volodymyr Sergiyovych
Affiliation: ТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра комп’ютерних наук, м. Тернопіль, Україна
Bibliographic description (Ukraine): Дерев’янко В.С. Методи та засоби інформаційно-технологічного супроводу процесів теплопостачання ”розумних міст”: кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня магістр за спеціальністю „122 – комп’ютерні науки“ / В.С. Дерев’янко – Тернопіль : ТНТУ, 2024. – 83 с.
Issue Date: 29-Μαΐ-2024
Submitted date: 15-Μαΐ-2024
Date of entry: 3-Ιου-2024
Country (code): UA
Place of the edition/event: ТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Україна
Supervisor: Дуда, Олексій Михайлович
Committee members: Тиш, Євгенія Володимирівна
UDC: 004.9
Keywords: розумні міста
smart cities
розумні соціополіси
smart social cities
thermal energy
теплова енергія
системи теплопостачання
heat supply systems
«розумні» енергетичні мережі
energy self-organization
самоорганізовані мережі в системах теплопостачання
self-organized networks in heat supply systems
Abstract: Кваліфікаційна робота присв’ячена аналізу інформаційно-технологічного супроводу систем теплопостачання «розумних міст» В першому розділі кваліфікаційної роботи описані стан та перспективи дослідження систем теплопостачання «розумних міст». Висвітлено компоненти систем теплопостачання «розумних соціополісів». Розглянуто характеристики систем теплопостачання «розумних соціополісів». Проаналізовано дослідження в галузі «розумних» систем теплопостачання. В другому розділі кваліфікаційної роботи описано мережевий аналіз «розумних» систем теплопостачання. Досліджено «розумні» енергетичні системи та соціальні центричні «розумні» мережі. Подано інформаційні мережі «розумних громад», «розумних міст» та «розумних соціополісів». В третьому розділі кваліфікаційної роботи описано взаємозв’язок енергетичних моделей в системах теплопостачання. Проаналізовано топологічний опис та показники енергетичних спільнот. Описано взаємодію та функціонування теплових енергетичних спільнот. Об’єкт дослідження: інформаційно-технологічний супровід процесів теплопостачання «розумних міст». Предмет дослідження: методи та засоби інформаційно-технологічного супроводу та оптимізації процесів теплопостачання «розумних міст» з урахуванням принципів енергоефективності та екологічності. Thesis is devoted to the development of an information technology support of heat supply systems of "smart cities" The first section of the qualification work describes the state and prospects of research into heat supply systems of "smart cities". The components of heat supply systems of "smart social cities" are highlighted. The characteristics of heat supply systems of "smart social cities" are considered. Research in the field of "smart" heat supply systems is analyzed. The second section of the qualification work describes the network analysis of "smart" heat supply systems. "Smart" energy systems and social centric "smart" networks have been studied. Information networks of "smart communities", "smart cities" and "smart social cities " are presented. In the third section of the qualification work, the interrelationship of energy models in heat supply systems is described. The topological description and indicators of energy communities were analyzed. Interaction and functioning of thermal energy communities was carried out. The object of the study: information and technological support of the heat supply processes of "smart cities". Research subject: methods and means of information technology support and optimization of heat supply processes of "smart cities" taking into account the principles of energy efficiency and environmental friendliness.
Content: ВСТУП 8 1 СИСТЕМИ ТЕПЛОПОСТАЧАННЯ «РОЗУМНИХ МІСТ», СТАН ТА ПЕРСПЕКТИВИ ДОСЛІДЖЕННЯ 10 1.1 Дослідження та мета 10 1.2 Промисловий розвиток системи теплопостачання «розумних міст» 12 1.3 Компоненти систем теплопостачання «розумних соціополісів» 14 1.4 Характеристика систем теплопостачання «розумних соціополісів» 15 1.5 Сучасні дослідження в галузі «розумних» систем теплопостачання 23 1.6 Висновок до першого розділу 27 2 МЕРЕЖЕВИЙ АНАЛІЗ КОМПОНЕНТІВ «РОЗУМНИХ» СИСТЕМ ТЕПЛОПОСТАЧАННЯ 28 2.1 «Розумні» енергетичні мережі 28 2.2 Інформаційні мережі «розумних громад», «розумних міст» та «розумних регіонів» 32 2.3 Соціально центричні «розумні» мережі 33 2.4 Формування зв'язків складних теплових мереж різних типів 36 2.5 Теплові та енергетичні мережі «розумних міст» 37 2.6 Самоорганізовані мережі в системах теплопостачання «розумних громад», «розумних міст» та «розумних регіонів» 38 2.7 Висновок до другого розділу 45 3 ВЗАЄМОЗВ’ЯЗОК ЕНЕРГЕТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ В СИСТЕМАХ ТЕПЛОПОСТАЧАННЯ 46 3.1 Топологічний опис та показники теплоенергетичних спільнот 46 3.2 Взаємодія та функціонування теплових енергетичних спільнот 54 3.3 Висновок до третього розділу 59 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 60 4.1 Синдром професійного вигорання в ІТ 60 4.2 Організація оповіщення і зв’язку у надзвичайних ситуаціях техногенного та природного характеру 62 4.3 Висновок до четвертого розділу 64 ВИСНОВКИ 65 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ 67 ДОДАТКИ
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44848
Copyright owner: © Дерев’янко Володимир Сергійович, 2024
References (Ukraine): 1 Chen, S., Kharrazi, A., Liang, S., Fath, B., Lenzen, M., Yan, J., 2020. Advanced approaches and applications of energy footprints toward the promotion of global sustainability. Appl. Energy 261, 114415.
2 Zhu, Q., Leibowicz, B.D., 2020. Vehicle efficiency improvements, urban form, and energy use impacts. Cities 97, 102486.
3 Liu, S., Huang, S., Chi, Y., Feng, S., Li, Y., Sun, Q., 2020b. Three-level network analysis of the North American natural gas price: A multiscale perspective. Int. Rev. Financ. Anal. 67, 101420.
4 Zhao, P., Diao, J., Li, S., 2017. The influence of urban structure on individual transport energy consumption in China’s growing cities. Habitat Int. 66, 95–105.
5 Gupta, M., Bandyopadhyay, K.R., Singh, S.K., 2019. Measuring effectiveness of carbon tax on Indian road passenger transport: A system dynamics approach. Energy Econ. 81, 341–354.
6 Sun, L., Wang, S., Liu, S., Yao, L., Luo, W., Shukla, A., 2018b. A completive research on the feasibility and adaptation of shared transportation in mega-cities–A case study in Beijing. Appl. Energy 230, 1014–1033.
7 Hong, B., Zhang, W., Zhou, Y., Chen, J., Xiang, Y., Mu, Y., 2018. Energy- internet-oriented microgrid energy management system architecture and its application in China. Appl. Energy 228, 2153–2164.
8 Bačeković, I., Østergaard, P.A., 2018. Local smart energy systems and cross-system integration. Energy 151, 812–825.
9 Lin, W., Jin, X., Mu, Y., Jia, H., Xu, X., Yu, X., Zhao, B., 2018. A two-stage multi- objective scheduling method for integrated community energy system. Appl. Energy 216, 428–441.
10 Wang, S.J., Moriarty, P., 2019. Energy savings from smart cities: A critical analysis. Energy Proc. 158, 3271–3276.
11 Thellufsen, J.Z., Lund, H., Sorknæs, P., Østergaard, P., Chang, M., Drysdale, D., Nielsen, S., Djørup, S., Sperling, K., 2020. Smart energy cities in a 100% renewable energy context. Renew. Sustain. Energy Rev. 129, 109922.
12 Sun, H., Guo, Q., Zhang, B., Wu, W., Wang, B., Shen, X., Wang, J., 2018a. Integrated energy management system: concept, design, and demonstration in China. IEEE Electr. Mag. 6 (2), 42–50.
13 Duda, O., Kunanets, N., Martsenko, S., Matsiuk, O., Pasichnyk, V., Building secure Urban information systems based on IoT technologies. CEUR Workshop Proceedings 2623, pp. 317-328. 2020.
14 Sharma, M., Joshi, S., Kannan, D., Govindan, K., Singh, R., Purohit, H., 2020. Internet of things (IoT) adoption barriers of smart cities’ waste management: An Indian context. J. Clean. Prod. 270, 122047.
15 Використання систем інтернет речей для контролю параметрів кліматичних умов житлових приміщень / Р. Золотий, Д. Батожний, Д. Стухляк, В. Наумов, В. Дерев’янко // ІМСТ, 11-12 грудня 2019 року. – Т. : ТНТУ, 2019. – С. 7. – (Математичне моделювання).
16 Ahad, M.A., Paiva, S., Tripathi, G., Feroz, N., 2020. Enabling technologies and sustainable smart cities. Sustain. Cities Soc. 61, 102301.
17 Hu, Y., Wang, Z., Li, X., 2020b. Impact of policies on electric vehicle diffusion: An evolutionary game of small world network analysis. J. Clean. Prod. 265, 121703.
18 Chang, X., Xu, Y., Gu, W., Sun, H., Chow, M.-Y., Yi, Z., 2020. Accelerated distributed hybrid stochastic/robust energy management of smart grids. IEEE T. Ind. Inform. 17 (8), 5335–5347.
19 Xie, S., Hu, Z., Wang, J., Chen, Y., 2020. The optimal planning of smart multi-energy systems incorporating transportation, natural gas and active distribution networks. Appl. Energy 269, 115006.
20 Algieri, A., Morrone, P., Perrone, D., Bova, S., Castiglione, T., 2020. Analy- sis of multi-source energy system for small-scale domestic applications. Integration of biodiesel, solar and wind energy. Energy Rep. 6, 652–659.
21 Shi, J., Li, H., Guan, J., Sun, X., Guan, Q., Liu, X., 2017. Evolutionary features of global embodied energy flow between sectors: A complex network approach. Energy 140, 395–405.
22 Ding, Y., Xu, Q., Yang, B., 2020. Optimal configuration of hybrid energy storage in integrated energy system. Energy Rep. 6, 739–744.
23 Wang, W.C., Zhang, Y., Li, Y., Liu, C.S., Han, S., 2020c. Vulnerability analysis of a natural gas pipeline network based on network flow. Int. J. Pres. Ves. Pip. 188, 104236.
24 Kumar, A., Sharma, S., Verma, A., 2019. Optimal sizing and multi-energy man- agement strategy for PV-biofuel-based off-grid systems. IET Smart Grid 3 (1), 83–97.
25 Sudol, P., 2009. Modelling and Analysis of Hydrogen-Based Wind Energy Trans- mission and Storage Systems: HyLink System At Totara Valley: A Thesis Presented in Partial Fulfilment of the Requirements for the Degree of Master of Technology in Energy Management At Massey University. Massey University, Palmerston North, New Zealand, http://hdl.handle.net/10179/786.
26 Wu, J., Yan, J., Jia, H., Hatziargyriou, N., Djilali, N., Sun, H., 2016. Integrated energy systems. Appl. Energy 167, 155–157.
27 Cheng, L., Yu, T., 2018. Exploration and exploitation of new knowledge emergence to improve the collective intelligent decision-making level of web-of-cells with cyber–physical-social systems based on complex network modeling. IEEE Access 6, 74204–74239.
28 Вивчення стійкості до спрацювання епоксикомпозитних матеріалів / Р. З. Золотий, А. Г. Микитишин, Т. О. Маєвський, В. С. Дерев’янко // Матеріали міжнародної наукової конференції „Іван Пулюй: життя в ім’я науки та України“ (до 175-ліття від дня народження), 28-30 вересня 2020 року. – Т. : ФОП Паляниця В. А., 2020. – С. 66–67. – (Важливі аспекти практичного застосування здобутків сучасної науки і новітніх технологій).
29 Meje, K., Bokopane, L., Kusakana, K., Siti, M., 2020. Optimal power dispatch in a multisource system using fuzzy logic control. Energy Rep. 6, 1443–1449.
30 Song, K., Anderson, K., Lee, S.H., 2020. An energy-cyber–physical system for personalized normative messaging interventions: Identification and classification of behavioral reference groups. Appl. Energy 260, 114237.
31 Zhang, G., Zhang, F., Meng, K., Zhang, X., Dong, Z.Y., 2020d. A fixed-point based distributed method for energy flow calculation in multi-energy systems. IEEE T. Sustain. Energy 11 (4), 2567–2580.
32 Yang, W., Liu, W., Chung, C.Y., Wen, F., 2019. Coordinated planning strategy for integrated energy systems in a district energy sector. IEEE T. Sustain. Energy 11 (3), 1807–1819.
33 Yu, X., Xue, Y., 2016. Smart grids: A cyber–physical systems perspective. Proc. IEEE 104 (5), 1058–1070.
34 Zhang, D., Chan, C.C., Zhou, G.Y., 2018a. Enabling industrial internet of things (IIoT) towards an emerging smart energy system. Glob. Energy Interconnect. 1 (1), 39–47.
35 Li, M., Wang, Y., Jia, L., Cui, Y., 2020a. Risk propagation analysis of urban rail transit based on network model. Alex. Eng. J. 59 (3), 1319–1331.
36 Tabaa, M., Monteiro, F., Bensag, H., Dandache, A., 2020. Green industrial internet of things from a smart industry perspectives. Energy Rep. 6, 430–446.
37 Farahani, S.S., Bleeker, C., Wijk, A.van., Lukszo, Z., 2020. Hydrogen-based inte- grated energy and mobility system for a real-life office environment. Appl. Energy 264, 114695.
38 Soeiro, S., Dias, M.F., 2020. Community renewable energy: Benefits and drivers.
39 Liu, Z., Zhang, Y., Xu, W., Yang, X., Liu, Y., Jin, G., 2020e. Suitability and feasibility study on the application of groundwater source heat pump (GWSHP) system in residential buildings for different climate zones in China. Energy Rep. 6, 2587–2603.
40 Talebi, B., Haghighat, F., Tuohy, P., Mirzaei, P.A., 2018. Validation of a commu- nity district energy system model using field measured data. Energy 144, 694–706.
41 Feng, J.C., Zeng, X.L., Yu, Z., Bian, Y., Li, W.-C., Wang, Y., 2019. Decoupling and driving forces of industrial carbon emission in a coastal city of Zhuhai. China. Energy Rep. 5, 1589–1602.
42 Guo M., Xia M., Chen Q. A review of regional energy internet in smart city from the perspective of energy community. Energy Reports. 2022. Vol. 8. P. 161–182. URL: https://doi.org/10.1016/j.egyr.2021.11.286.
43 Zhou, Y., Shan, Y., Liu, G., Guan, D., 2018. Emissions and low-carbon develop- ment in Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area cities and their surroundings. Appl. Energy 228, 1683–1692.
44 Дерев'янко В. Побудова чисельного розв’язку першої крайової задачі для ріняння теплопровідності / Дерев'янко В. // Ⅵ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, 27-28 квітня 2023. – Т. : ТНТУ, 2023. – С. 200–201. – (Математика та статистика).
45 Mohammed, N.A., Al-Bazi, A., 2021. Management of renewable energy production and distribution planning using agent-based modelling. Renew. Energy 164, 509–520.
46 Moradi-Sepahvand, M., Amraee, T., 2021. Integrated expansion planning of electric energy generation, transmission, and storage for handling high shares of wind and solar power generation. Appl. Energy 298, 117137.
47 Meng, Y., Zhou, R., Dinçer, H., Yüksel, S., Wang, C., 2021. Analysis of inventive problem-solving capacities for renewable energy storage investments. Energy Rep. 7, 4779–4791.
48 Hannan, M., Al-Shetwi, A., Begum, R., Ker, P., Mansor, M., Rahman, S., Dong, Z., Tiong, S., Mahlia, T., Muttaqi, K., 2021. Impact of renewable energy utilization and artificial intelligence in achieving sustainable development goals. Energy Rep. 7, 5359–5373.
49 Wu, Y., Zhang, X., Sun, H., 2021b. A multi-time-scale autonomous energy trading framework within distribution networks based on blockchain. Appl. Energy 287, 116560.
50 Wu, Y., Wu, Y., Guerrero, J.M., Vasquez, J.C., 2021a. A comprehensive overview of framework for developing sustainable energy internet: From things-based energy network to services-based management system. Renew. Sustain. Energy Rev. 150, 111409.
51 Ren, H., Huang, H., Li, Q., Wu, Q., Yang, Y., 2020. Operation optimization of multi-participants in a regional energy system based on evolutionary game theory. Energy Rep. 6, 1041–1045.
52 Duda, O., et al, Selection of Effective Methods of Big Data Analytical Processing in Information Systems of Smart Cities. CEUR Workshop Proceedings 2631, pp. 68-78. 2020.
53 Yang, T., Guo, Q., Xu, L., Sun, H., 2021. Dynamic pricing for integrated energy- traffic systems from a cyber–physical-human perspective. Renew. Sustain. Energy Rev. 136, 110419.
54 Hermann, A., Jensen, T.V., Østergaard, J., Kazempour, J., 2021. A complementar- ity model for electric power transmission-distribution coordination under uncertainty. European J. Oper. Res. http://dx.doi.org/10.1016/j.ejor.2021.08. 018.
55 Zhuang, W., Zhou, S., Gu, W., Chen, X., 2021. Optimized dispatching of city-scale integrated energy system considering the flexibilities of city gas gate station and line packing. Appl. Energy 290, 116689.
56 Jurasz, J., Canales, F., Kies, A., Guezgouz, M., Beluco, A., 2020. A review on the complementarity of renewable energy sources: Concept, metrics, application and future research directions. Solar Energy 195, 703–724.
57 Si, F., Wang, J., Han, Y., Zhao, Q., Han, P., Li, Y., 2018. Cost-efficient multi-energy management with flexible complementarity strategy for energy internet. Appl. Energy 231, 803–815.
58 Дерев’янко В. С. Спостереження та моделювання процесів теплопостачання в розумних будівлях / Дерев’янко В. С., Скалецький П. О., Кунанець Н. Е. // ІМСТТ, 13-14 грудня 2023 року. – Т. : ТНТУ, 2023. – С. 39–40. – (Інформаційні системи та технології, кібербезпека).
59 Huang, P., Lovati, M., Zhang, X., Bales, C., 2020a. A coordinated control to improve performance for a building cluster with energy storage, electric vehicles, and energy sharing considered. Appl. Energy 268, 114983.
60 Mehrjerdi, Y.Z., Shafiee, M., 2021. A resilient and sustainable closed-loop supply chain using multiple sourcing and information sharing strategies. J. Clean. Prod. 289, 125141.
61 Ableitner, L., Tiefenbeck, V., Meeuw, A., Wörner, A., Fleisch, E., Wortmann, F., 2020. User behavior in a real-world peer-to-peer electricity market. Appl. Energyy 270, 115061.
62 Paiho, S., Kiljander, J., Sarala, R., Siikavirta, H., Kilkki, O., Bajpai, A., Duchon, M., Pahl, M.-O., Wüstrich, L., Lübben, C., 2021. Towards cross-commodity energy- sharing communities–A review of the market, regulatory, and technical situation. Renew. Sustain. Energy Rev. 151, 111568.
63 Дерев’янко В.С., Дуда О.М., Скалецький П.О. Енергетичні системи «розумних міст» для зменшення викидів парникових газів. Ужгород, Україна: 2 Міжнародна наукова конференція «теорія модернізації в контекстісучасної світової науки». 143-144.
64 Chen, L., Liu, N., Li, C., Zhang, S., Yan, X., 2021. Peer-to-peer energy sharing with dynamic network structures. Appl. Energy 291, 116831.
65 Guo, J., Zhang, P., Wu, D., Liu, Z., Ge, H., Zhang, S., Yang, X., 2021. A new col- laborative optimization method for a distributed energy system combining hybrid energy storage. Sustain. Cities Soc. 75, 103330.
66 Patel, A.K., Selvaganesh, L., Pandey, S.K., 2021. Energy and inertia of the eccentricity matrix of coalescence of graphs. Discrete Math. 344 (12), 112591.
67 Imtiaz, Z.B., Manzoor, A., Islam, S.ul., Judge, M.A., Choo, K.-K.R., Rodrigues, J.J., 2021. Discovering communities from disjoint complex networks using multi-layer ant colony optimization. Future Gener. Comput. Syst. 115, 659–670.
68 Dobson, S., Hutchison, D., Mauthe, A., Schaeffer-Filho, A., Smith, P., Ster- benz, J.P., 2019. Self-organization and resilience for networked systems: Design principles and open research issues. Proc. IEEE 107 (4), 819–834.
69 Liang, X., Ma, L., Chong, C., Li, Z., Ni, W., 2020. Development of smart energy towns in China: Concept and practices. Renew. Sustain. Energ Rev. 119, 109507.
70 Boccaletti, S., Latora, V., Moreno, Y., Chavez, M., Hwang, D.U., 2006. Complex networks: Structure and dynamics. Phys. Rep. 424 (4–5), 175–308.
71 Qin, C., Wang, L., Han, Z., Zhao, J., Liu, Q., 2021. Weighted directed graph based matrix modeling of integrated energy systems. Energy 214, 118886.
72 Godquin, T., Barbier, M., Gaber, C., Grimault, J.L., Le Bars, J.M., 2020. Applied graph theory to security: A qualitative placement of security solutions within IoT networks. J. Inf. Secur. Appl. 55, 102640.
73 Ma, T., Wu, J., Hao, L., Li, D., 2019. Energy flow matrix modeling and optimal operation analysis of multi energy systems based on graph theory. Appl. Therm. Eng. 146, 648–663.
74 Liu, W., Li, L., Cai, W., Li, C., Li, L., Chen, X., Sutherland, J.W., 2020c. Dynamic characteristics and energy consumption modelling of machine tools based on bond graph theory. Energy 212, 118767.
75 Дерев’янко В.С., Дуда О.М., Скалецький П.О., Моделювання теплових навантажень для потреб. International scientific-practical conference “Science, education and technology: current issues of theory and practice”: conference proceedings (Tampere, Finland, February 23, 2024). Tampere, Finland: Scholarly Publisher ICSSH, 2024. 70–71 pages.
76 Han, W., Feng, Y., Qian, X., Yang, Q., Huang, C., 2020. Clusters and the entropy in opinion dynamics on complex networks. Phys. A 559, 125033.
77 Hu, C., He, H., Jiang, H., 2020a. Synchronization of complex-valued dynamic networks with intermittently adaptive coupling: A direct error method. Automatica 112, 108675.
78 Mandal, S., Mandal, K.K., 2020. Optimal energy management of microgrids under environmental constraints using chaos enhanced differential evolution. Renew. Energy Focus 34, 129–141.
79 Dutta, A., Bouri, E., Saeed, T., Vo, X.V., 2020. Impact of energy sector volatility on clean energy assets. Energy 212, 118657.
80 Zhang, X., Shan, C., Jin, Z., Zhu, H., 2019. Complex dynamics of epidemic models on adaptive networks. J. Differential Equations 266 (1), 803–832.
81 Zhang, T., Tan, Q., Yu, X., Zhang, S., 2020a. Synergy assessment and optimization for water-energy-food nexus: Modeling and application. Renew. Sustain. Energ Rev. 134, 110059.
82 Liu, S., Fang, W., Gao, X., Wang, Z., An, F., Wen, S., 2020a. Self-similar behaviors in the crude oil market. Energy 211, 118682.
83 Cui, S., Xiao, J.W., 2020. Game-based peer-to-peer energy sharing management for a community of energy buildings. Int. J. Electr. Power Energy Syst. 123, 106204.
84 Derevianko V.S., Duda O.M., Skaletskyi P.O. Development of heat supply systems, information and communication technologies. International conference 2021 - II International Scientific and Practical Conference «Ricerche scientifiche e metodi della loro realizzazione: esperienza mondiale e realtà domestiche» 131-132.
85 Liu, Q., Guo, P., Lei, Y., Feng, Y., 2017. Research on foreign capital R & D ecosystem in China based on dissipative structure theory. In: 2017 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management, IEEM, Singapore.
86 Lazarević, M.P., 2015. Elements of mathematical phenomenology of self- organization nonlinear dynamical systems: Synergetics and fractional calculus approach. Int. J. Non-Linear Mech. 73, 31–42.
87 Kenari, M.T., Sepasian, M.S., Nazar, M.S.J.I.G., Distribution, Transmission, 2019. Probabilistic assessment of static voltage stability in distribution systems considering wind generation using catastrophe theory. IET Gener. Transm. Dis. 13 (13), 2856–2865.
88 Bratus, A.S., Drozhzhin, S., Yakushkina, T., 2018. On the evolution of hypercycles. Math. Biosci. 306, 119–125.
89 Lv, K., Wang, F., Che, J., Wang, W., Zhen, Z., 2019. A novel solar irradiance forecast model using complex network analysis and classification modeling. In: 2019 IEEE Innovative Smart Grid Technologies-Asia, ISGT Asia, Chengdu, China.
90 Wang, W., Li, Z., Cheng, X., 2019. Evolution of the global coal trade network: A complex network analysis. Resourc. Pol. 62, 496–506.
91 Zhang, M., Wang, J., Li, S., Feng, D., Cao, E., 2020b. Dynamic changes in landscape pattern in a large-scale opencast coal mine area from 1986 to 2015: A complex network approach. CATENA 194, 104738.
92 Ji, X., Wang, B., Liu, D., Dong, Z., Chen, G., Zhu, Z., Zhu, X., Wang, X., 2016. Will electrical cyber–physical interdependent networks undergo first-order transition under random attacks? Phys. A 460, 235–245.
93 Dong, G., Qing, T., Du, R., Wang, C., Li, R., Wang, M., Tian, L., Chen, L., Vilela, A.L., Stanley, H.E., 2020. Complex network approach for the structural optimization of global crude oil trade system. J. Clean. Prod. 251, 119366.
94 Liu, L., Senjyu, T., Kato, T., Howlader, A.M., Mandal, P., Lotfy, M.E., 2020d. Load frequency control for renewable energy sources for isolated power system by introducing large scale PV and storage battery. Energy Rep. 6, 1597–1603.
95 Su, M., Zhang, M., Chen, B., Hao, Y., Zhang, Y., Liu, G., 2017. Assessment and regulation of urban crude oil supply security: A network perspective. J. Clean. Prod. 165, 93–102.
96 Vaccariello, E., Leone, P., Canavero, F.G., Stievano, I.S., 2021. Topological mod- elling of gas networks for co-simulation applications in multi-energy systems. Math. Comput. Simulate 183, 244–253.
97 Geng, J.B., Ji, Q., Fan, Y., 2014. A dynamic analysis on global natural gas trade network. Appl. Energy 132, 23–33.
98 Liu, J., Shi, B., 2012. Towards understanding the robustness of energy distribution networks based on macroscopic and microscopic evaluations. Energy Pol. 49, 318–327.
99 Zhang, J., Wang, Z., Liu, P., Zhang, Z., 2020c. Energy consumption analysis and prediction of electric vehicles based on real-world driving data. Appl. Energy 275, 115408.
100 Huang, H.J., Xia, T., Tian, Q., Liu, T.L., Wang, C.L., Li, D., 2020b. Transportation issues in developing China’s urban agglomerations. Transp. Pol. 85, A1–A22.
101 Charakopoulos, A., Karakasidis, T., 2019. Pattern identification for wind power forecasting via complex network and recurrence plot time series analysis. Energy Pol. 133, 110934.
102 Du, F., Zhang, J., Li, H., Yan, J., Galloway, S., Lo, K.L., 2016. Modelling the impact of social network on energy savings. Appl. Energy 178, 56–65.
103 Sun, Y., Tang, X., 2014. Cascading failure analysis of power flow on wind power based on complex network theory. J. Mod. Power Syst. Clean Energy 2 (4), 411–421.
104 Ma, J., Zeng, M., Wu, Y., Zhao, C., Meng, Q., 2018. Multiscale complex network for analyzing the wind field from different heights and seasons. In: 2018 13th World Congress on Intelligent Control and Automation, WCICA, Changsha, China.
105 Cheng, L., Yu, T., Zhang, X., Yang, B., 2018. Parallel cyber–physical-social systems based smart energy robotic dispatcher and knowledge automation: Concepts, architectures, and challenges. IEEE Intel. Syst. 34 (2), 54–64.
106 Tsolas, S.D., Karim, M.N., Hasan, M.F., 2018. Optimization of water-energy nexus: a network representation-based graphical approach. Appl. Energy 224, 230–250.
107 Fang, D., Chen, B., 2017. Linkage analysis for the water–energy nexus of city. Appl. Energy 189, 770–779.
108 Geng, J.B., Du, Y.J., Ji, Q., Zhang, D., 2021. Modeling return and volatility spillover networks of global new energy companies. Renew. Sustain. Energ Rev. 135, 110214.
109 Dassisti, M., Carnimeo, L., 2013. A small-world methodology of analysis of interchange energy-networks: The European behaviour in the economical crisis. Energy Pol. 63, 887–899.
110 De Durana, J.M.G., Barambones, O., Kremers, E., Varga, L., 2014. Agent based modeling of energy networks. Energy Convers. Manag. 82, 308–319.
111 Hong, J., Tang, M., Wu, Z., Miao, Z., Shen, G.Q., 2019. The evolution of patterns within embodied energy flows in the Chinese economy: A multi-regional-based complex network approach. Sustain. Cities Soc. 47, 101500.
112 Fichera, A., Frasca, M., Palermo, V., Volpe, R., 2016. Application of the complex network theory in urban environments. a case study in Catania. Energy Proc. 101, 345–351.
113 Jogwar, S.S., Rangarajan, S., Daoutidis, P., 2011. Multi-time scale dynamics in energy-integrated networks: A graph theoretic analysis. IFAC Proc.
114 Hao, X., An, H., Hai, Qi., 2014. Evolution of fossil energy international trade pattern based on complex network. Energy Proc. 61, 476–479.
115 Beyza, J., Ruiz-Paredes, H.F., Garcia-Paricio, E., Yusta, J.M., 2020. Assessing the criticality of interdependent power and gas systems using complex networks and load flow techniques. Phys. A 540, 123169.
116 Bodnarchuk I., Duda O., Kharchenko A., Kunanets N., Matsiuk O., Pasichnyk V. Choice method of analytical information-technology platform for projects associated to the smart city class. ICTERI 2020 ICT in Education, Research and Industrial Applications. Integration, Harmonization and Knowledge Transfer Proceedings of the 14th International Conference on ICT in Education, Research and Industrial Applications. Integration, Harmonization and Knowledge Transfer. Volume I: Main Conference р.317-330.
117 Wang, Y., Lin, Z., Liang, X., Xu, W., Yang, Q., Yan, G., 2016. On modeling of electrical cyber–physical systems considering cyber security. Front. Inf. Technol. Elec. Eng. 17 (5), 465–478. http://dx.doi.org/10.1631/FITEE.1500446.
118 Xin, S., Guo, Q., Sun, H., Chen, C., Wang, J., Zhang, B., 2017. Information-energy flow computation and cyber–physical sensitivity analysis for power systems. IEEE J. Emerg. Sel. Top. Circuits Syst. 7 (2), 329–341.
119 Ji, Q., Zhang, H.Y., Fan, Y., 2014. Identification of global oil trade patterns: An empirical research based on complex network theory. Energy Convers. Manag. 85, 856–865.
120 Srivastava, A.K., Ernster, T.A., Liu, R., Krishnan, V.G., 2018. Graph-theoretic algorithms for cyber–physical vulnerability analysis of power grid with incomplete information. J. Mod. Power Syst. Clean Energy 6 (5), 887–899.
121 Wei, X., Gao, S., Huang, T., Wang, T., Zang, T., 2019. Electrical network operational vulnerability evaluation based on small-world and scale-free properties. IEEE Access 7, 181072-181082.
122 Parandehgheibi, M., Modiano, E., Hay, D., 2014. Mitigating cascading failures in interdependent power grids and communication networks. In: 2014 IEEE
123 Huang, Z., Wang, C., Ruj, S., Stojmenovic, M., Nayak, A., 2013. Modeling cascading failures in smart power grid using interdependent complex networks and percolation theory. In: 2013 IEEE 8th Conference on Industrial Electronics and Applications, ICIEA, Melbourne, VIC, Australia.
124 Wei, X., Gao, S., Zang, T., Huang, T., Wang, T., Li, D., 2018. Social energy internet: concept, architecture and outlook. Proc. CSEE 38 (17), 4969–4986, 5295.
125 Xue, Y., Yu, X., 2017. Beyond smart grid—Cyber–physical–social system in energy future [point of view]. Proc. IEEE 105 (12), 2290–2292.
126 Wong, C.M.L., 2016. Assembling interdisciplinary energy research through an actor network theory (ANT) frame. Energy Res. Soc. Sci. 12, 106–110.
127 Jain, S., Sinha, A., 2019. Social network sustainability for transport planning with complex interconnections. Sustain. Comput. Inform. Syst. 24, 100351.
128 Li, H., An, H., Fang, W., Wang, Y., Zhong, W., Yan, L., 2017. Global energy investment structure from the energy stock market perspective based on a Heterogeneous Complex Network Model. Appl. Energy 194, 648–657.
129 Hao, X., An, H., Qi, H., Gao, X., 2016. Evolution of the exergy flow network embodied in the global fossil energy trade: Based on complex network. Appl. Energy 162, 1515–1522.
130 Tang, M., Hong, J., Liu, G., Shen, G.Q., 2019. Exploring energy flows embodied in China’s economy from the regional and sectoral perspectives via combination of multi-regional input–output analysis and a complex network approach. Energy 170, 1191–1201.
131 Fang, Y., Wei, W., Mei, S., Chen, L., Zhang, X., Huang, S., 2020. Promoting electric vehicle charging infrastructure considering policy incentives and user preferences: An evolutionary game model in a small-world network. J. Clean. Prod. 258, 120753.
132 Chu, C.C., Iu, H.H.C., 2017. Complex networks theory for modern smart grid applications: A survey. IEEE J. Emerg. Sel. Top. Circuits Syst. 7 (2), 177–191.
133 Suciu, R., Girardin, L., Maréchal, F., 2018. Energy integration of CO2 networks and power to gas for emerging energy autonomous cities in Europe. Energy 157, 830–842.
134 Beck, J., Kempener, R., Cohen, B., Petrie, J., 2008. A complex systems approach to planning, optimization and decision making for energy networks. Energy Pol. 36 (8), 2795–2805.
135 Wu, T., Liu, S., Ni, M., Zhao, Y., Shen, P., Rafique, S.F., 2018. Model design and structure research for integration system of energy, information and transportation networks based on ANP-fuzzy comprehensive evaluation. Glob. Energy Interconnect. 1 (2), 137–144.
136 Zhao, Y., Liu, S., Lin, Z., Yang, L., Gao, Q., Chen, Y., 2020. Identification of critical lines for enhancing disaster resilience of power systems with renew- ables based on complex network theory. IET Gener. Transm. Dis. 14 (20), 4459–4467.
137 Fichera, A., Frasca, M., Volpe, R., 2017. Complex networks for the integration of distributed energy systems in urban areas. Appl. Energy 193, 336–345.
138 Zeng, M., Zhao, M., Meng, Q., Wang, J., 2016. Community structure detection in complex networks for characterizing atmospheric boundary-layer wind speed time series. In: 2016 12th World Congress on Intelligent Control and Automation, WCICA, Guilin, China.
139 Volpe, R., 2015. Urban energy mapping through the implementation on complex networks. Energy Proc. 82, 863–869.
140 Palomo-Navarro, A., Navío-Marco, J., 2018. Smart city networks’ governance: The spanish smart city network case study. Telecommun. Pol. 42 (10), 872–880.
141 Marull, J., Font, C., Boix, R., 2015. Modelling urban networks at mega-regional scale: Are increasingly complex urban systems sustainable? Land Use Pol. 43, 15–27.
142 Hetti, R.K., Karunathilake, H., Chhipi-Shrestha, G., Sadiq, R., Hewage, K., 2020. Prospects of integrating carbon capturing into community scale energy systems. Renew. Sustain. Energ Rev. 133, 110193.
143 Zhou, B., Meng, Y., Huang, W., Wang, H., Deng, L., Huang, S., Wei, J., 2021a. Multi-energy net load forecasting for integrated local energy systems with heterogeneous prosumers. Int. J. Electr. Power Energy Syst. 126, 106542.
144 Su, W., Huang, A.Q., 2014. A game theoretic framework for a next-generation retail electricity market with high penetration of distributed residential electricity suppliers. Appl. Energy 119, 341–350.
145 Zhang, N., Sun, Q., Yang, L., 2021. A two-stage multi-objective optimal scheduling in the integrated energy system with We-Energy modeling. Energy 215, 119121.
146 Derevianko V.S., Duda O.M., Skaletskyi P.O., Information technology projects of "smart" systems of centralized heat supply. Світ наукових досліджень. Випуск 29: матеріали Міжнародної мультидисциплінарної наукової інтернет-конференції (м. Тернопіль, Україна, м. Ополе, Польща, 23-24 квітня 2024 р.) / за ред. : О. Патряк та ін. ГО “Наукова спільнота”, WSZIA w Opolu. Тернопіль: ФО- ПШпак В.Б. 2024. 170-171 с.
147 Saurabh, S., Madria, S., Mondal, A., Sairam, A.S., Mishra, S., 2020. An analytical model for information gathering and propagation in social networks using random graphs. Data Knowl. Eng. 129, 101852.
148 Waldorp, L., Kossakowski, J., 2020. Mean field dynamics of stochastic cellular automata for random and small-world graphs. J. Math. Psychol. 97, 102380.
149 Li, L., Zheng, Y., Zheng, S., Ke, H., 2020b. The new smart city programme: Evaluating the effect of the internet of energy on air quality in China. Sci. Total Environ. 714, 136380.
150 Zhu, W., Milanović, .J.V., 2021. Assessment of the robustness of cyber–physical systems using small-worldness of weighted complex networks. Int. J. Electr. Power Energy Syst. 125, 106486.
151 Li, G., Chen, X., Tang, P., Xiao, G., Wen, C., Shi, L., 2019a. Target control of directed networks based on network flow problems. IEEE T. Contr. Netw. Syst. 7 (2), 673–685.
152 Голінько, В. І., М. Ю. Іконніков, and Я. Я. Лебедєв. "Охорона праці в галузі інформаційних технологій." (2015).
153 Bulakh V. P. СИНДРОМ ПРОФЕСІЙНОГО ВИГОРАННЯ ЯК СКЛАДНИЙ ПСИХОФІЗІОЛОГІЧНИЙ ФЕНОМЕН. Медсестринство. 2016. № 4.
Content type: Master Thesis
Εμφανίζεται στις συλλογές:122 — комп’ютерні науки

Αρχεία σε αυτό το τεκμήριο:
Αρχείο Περιγραφή ΜέγεθοςΜορφότυπος 
Mag_2024_SNnm_61_Derevianko_V_S.pdf2,78 MBAdobe PDFΔείτε/ Ανοίξτε


Όλα τα τεκμήρια του δικτυακού τόπου προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα

Εργαλεία διαχειριστή