математическое и имитационное моделирование в электрических сетях

Введение…………………………………………………………………3ст.

1 Методология исследования электрических сетей………………….5

1.1 Принцип математического моделирования…………………….5

1.2 Общая методика создания математических моделей………….7

2 Имитационное моделирование………………………………………12

2.1 Основные этапы имитационного моделирования……………....12

2.1 Выбор программного обеспечения для имитационного моделирования…………………………………………………………………14

Заключение………………………………………………………………17

Список литературы……………………………………………………....18

ВВЕДЕНИЕ

Моделирование – один из самых мощных методов познания окружающего нас мира. С давних времен этот метод применялся при постройке зданий и сооружений, для предсказывания явлений природы, установления законов и т. п. Трудно сейчас назвать область деятельности человека, где бы не применялось моделирование .

Под математическим моделированием понимается описание некоторых свойств и соотношений реального объекта, процесса или явления с помощью математической символики. Наиболее известными математическими моделями являются системы целых и действительных чисел.

Наиболее часто при проведении математического моделирования используют аналитические и имитационные модели.

Метод моделирования, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности, называется имитационным моделированием. Имитационная модель - это логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта в тех случаях, когда для объекта, по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели: в этом случае математическая модель заменяется имитационной моделью .

При имитационном моделировании воспроизводится функционирование реального объекта во времени. Причем в модели сохраняется логическая структура оригинала. Основным достоинством имитационного моделирования является то, что оно позволяет получить поведение более сложных систем, чем при аналитическом моделирование. Кроме того, на имитационной модели возможно исследовать влияние случайных величин и функций. В этом случае можно говорить о методе статического моделирования (Монте-Карло).