Помощь студентам в учебе
ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ВЕТРОЭЛЕКТРОСТАНЦИЙ МОРСКОГО БАЗИРОВАНИЯ ПУТЕМ ОПТИМИЗАЦИИ КОМПОНОВКИ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ
|
Введение 4
1. Аналитический обзор проблем ветроэнергетики и способов повышения эффективности
ветроэлектростанций 9
1.1 Современные тенденции развития ветроэнергетики 9
1.2 Текущий уровень развития ветроэнергетики и перспективы реализации морских
ветроэнергетических проектов в России 11
1.3 Основные проблемы и сдерживающие факторы развития морской ветроэнергетики 16
1.4 Конструктивные особенности оборудования и систем морских ветроэлектростанций .... 19
1.4.1 Ветроэнергетические установки 20
1.4.2 Система сбора мощности 22
1.4.3 Система электропередачи и интеграции МВЭС с электрической сетью
энергосистемы 23
1.5 Вопросы проектирования и оптимизации МВЭС 26
1.6 Аналитический обзор методик оптимизации компоновки морских ВЭС 30
1.6.1 Оптимизационные модели, целевые функции и технико-экономические
показатели эффективности 31
1.6.2 Алгоритмы оптимизации 33
1.6.3 Оптимизация схемы размещения ветроустановок 35
1.6.4 Оптимизация электрической системы МВЭС 37
1.6.5 Программные инструменты для проектирования и оптимизации
ветроэлектростанций 41
1.7 Выводы по разделу 43
2. Оценка потенциала ветрового энергоресурса и моделирование скорости ветра 45
2.1 Статистические характеристики ветрового потенциала как стохастического процесса
изменения скорости и направления ветра 46
2.2 Методики стохастического моделирования скорости ветра 49
2.3 Методика оценки потенциала ветрового энергоресурса 51
2.3.1 Модель вероятностного распределения скорости ветра 52
2.3.2 Зависимость параметров ветрового режима от высоты над поверхностью 54
2.4 Моделирование скорости и направления ветра посредством стохастического
дифференциального уравнения процесса Орнштейна-Уленбека дробного типа с периодической функция равновесного среднего 58
2.4.1 Калибровка параметров стохастической модели 61
2.4.2 Тестирование и оценка адекватности модели 64
2.5 Выводы по разделу 80
3. Методика оценки технико-экономических показателей МВЭС 81
3.2 Методика расчета производительности ВЭС 83
3.2.1 Описание моделей аэродинамического следа 85
3.2.2 Оценка совокупного взаимовлияния ветроустановок в ветропарке 89
3.2.3 Расчет годовой выработки электроэнергии и электрических потерь 92
3.3 Методика оценки капитальных затрат на оборудование МВЭС 94
3.4 Тестирование модели оценки технико-экономических показателей МВЭС 99
3.5 Выводы по разделу 103
4. Методика синтеза оптимальной топологии кабельной системы МВЭС 104
4.1 Формулировка проблемы оптимизации топологии кабельной системы как задачи
поиска минимального остовного дерева с ограничениями 105
4.2 Описание эвристического алгоритма оптимизации DC-MSLA 107
4.3 Исследование эффективности модифицированного алгоритма DC-MSLA 114
4.4 Методика повышения качества оптимизации путем параметризации функции
компромиссных решений алгоритма 116
4.5 Сравнение эффективности эвристических алгоритмов синтеза кабельной системы
МВЭС 121
4.6 Методика трассировки пути прокладки экспортирующего кабеля 125
4.7 Выводы по разделу 129
5. Методика комплексной оптимизации компоновки энергетического оборудования МВЭС .. 130
5.1 Общее описание алгоритма оптимизации 130
5.2 Способ генерирования симметричных схем расстановки ВЭУ 132
5.3 Ограничения и расчет целевой функции 134
5.4 Тестирование и оценка эффективности методики комплексной оптимизации 135
5.5 Сравнение эффективности применения упрощенной и комплексной методики
оптимизации 143
5.6 Выводы по разделу 146
Заключение 147
Список сокращений 149
Список источников 151
ПРИЛОЖЕНИЕ А. Основные сведения и характеристики эксплуатируемых ветроэлектростанций 163
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Координаты размещения оборудования МВЭС 168
ПРИЛОЖЕНИЕ В. Акты о внедрении результатов диссертационной работы 172
1. Аналитический обзор проблем ветроэнергетики и способов повышения эффективности
ветроэлектростанций 9
1.1 Современные тенденции развития ветроэнергетики 9
1.2 Текущий уровень развития ветроэнергетики и перспективы реализации морских
ветроэнергетических проектов в России 11
1.3 Основные проблемы и сдерживающие факторы развития морской ветроэнергетики 16
1.4 Конструктивные особенности оборудования и систем морских ветроэлектростанций .... 19
1.4.1 Ветроэнергетические установки 20
1.4.2 Система сбора мощности 22
1.4.3 Система электропередачи и интеграции МВЭС с электрической сетью
энергосистемы 23
1.5 Вопросы проектирования и оптимизации МВЭС 26
1.6 Аналитический обзор методик оптимизации компоновки морских ВЭС 30
1.6.1 Оптимизационные модели, целевые функции и технико-экономические
показатели эффективности 31
1.6.2 Алгоритмы оптимизации 33
1.6.3 Оптимизация схемы размещения ветроустановок 35
1.6.4 Оптимизация электрической системы МВЭС 37
1.6.5 Программные инструменты для проектирования и оптимизации
ветроэлектростанций 41
1.7 Выводы по разделу 43
2. Оценка потенциала ветрового энергоресурса и моделирование скорости ветра 45
2.1 Статистические характеристики ветрового потенциала как стохастического процесса
изменения скорости и направления ветра 46
2.2 Методики стохастического моделирования скорости ветра 49
2.3 Методика оценки потенциала ветрового энергоресурса 51
2.3.1 Модель вероятностного распределения скорости ветра 52
2.3.2 Зависимость параметров ветрового режима от высоты над поверхностью 54
2.4 Моделирование скорости и направления ветра посредством стохастического
дифференциального уравнения процесса Орнштейна-Уленбека дробного типа с периодической функция равновесного среднего 58
2.4.1 Калибровка параметров стохастической модели 61
2.4.2 Тестирование и оценка адекватности модели 64
2.5 Выводы по разделу 80
3. Методика оценки технико-экономических показателей МВЭС 81
3.2 Методика расчета производительности ВЭС 83
3.2.1 Описание моделей аэродинамического следа 85
3.2.2 Оценка совокупного взаимовлияния ветроустановок в ветропарке 89
3.2.3 Расчет годовой выработки электроэнергии и электрических потерь 92
3.3 Методика оценки капитальных затрат на оборудование МВЭС 94
3.4 Тестирование модели оценки технико-экономических показателей МВЭС 99
3.5 Выводы по разделу 103
4. Методика синтеза оптимальной топологии кабельной системы МВЭС 104
4.1 Формулировка проблемы оптимизации топологии кабельной системы как задачи
поиска минимального остовного дерева с ограничениями 105
4.2 Описание эвристического алгоритма оптимизации DC-MSLA 107
4.3 Исследование эффективности модифицированного алгоритма DC-MSLA 114
4.4 Методика повышения качества оптимизации путем параметризации функции
компромиссных решений алгоритма 116
4.5 Сравнение эффективности эвристических алгоритмов синтеза кабельной системы
МВЭС 121
4.6 Методика трассировки пути прокладки экспортирующего кабеля 125
4.7 Выводы по разделу 129
5. Методика комплексной оптимизации компоновки энергетического оборудования МВЭС .. 130
5.1 Общее описание алгоритма оптимизации 130
5.2 Способ генерирования симметричных схем расстановки ВЭУ 132
5.3 Ограничения и расчет целевой функции 134
5.4 Тестирование и оценка эффективности методики комплексной оптимизации 135
5.5 Сравнение эффективности применения упрощенной и комплексной методики
оптимизации 143
5.6 Выводы по разделу 146
Заключение 147
Список сокращений 149
Список источников 151
ПРИЛОЖЕНИЕ А. Основные сведения и характеристики эксплуатируемых ветроэлектростанций 163
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Координаты размещения оборудования МВЭС 168
ПРИЛОЖЕНИЕ В. Акты о внедрении результатов диссертационной работы 172
Актуальность темы исследования. Приоритетным направлением развития возобновляемой энергетики в России является интеграция энергоустановок на их основе в системы электроснабжения потребителей в удаленных от энергосистемы регионах. Одним из перспективных вариантов электроснабжения децентрализованных потребителей может быть использование высокопотенциального морского ветрового энергоресурса путем размещения ветроустановок в шельфовых мелководных зонах акваторий Азиатско-Тихоокеанского региона, а также в морях российской Арктики. Согласно, предварительным оценкам применение подобных морских ветроэлектростанций (МВЭС) в северных регионах может обеспечить 30-50% снижение потребностей в органическом топливе, что позволит повысить энергобезопасность и будет способствовать снижению выбросов парниковых газов. Другим потенциальным сектором внедрения морской ветрогенерации является построение крупных сетевых МВЭС поставляющих электроэнергию на оптовый рынок электрической энергии и мощности (ОРЭМ). На 2020 год в России введено в эксплуатацию более 1 ГВт установленной мощности ветрогенерации, в числе которых наземные сетевые ВЭС большой и средней мощности, эксплуатируемые в южных регионах страны.
Система поддержки ВИЭ на оптовом рынке электрической энергии и мощности (ОРЭМ) предусматривает штрафы за отклонение от нормативного коэффициента использования установленной мощности (КИУМ), который составляет 27% (норма, указанная в Постановлении Правительства РФ от 28.05.2013 № 449). В связи с этим, важным является достижение гарантированной производительности МВЭС, что является вполне реалистичным сценарием, поскольку среднемировой КИУМ таких ветроэлектростанций достигает 45%, что обеспечивается высокой скоростью и стабильностью морского ветра. Проблемным фактором является экономический аспект, обусловленный большими капиталовложениями на подобные проекты, что вызывает необходимость поиска оптимальных проектных решений обеспечивающих достижение баланса между производительностью и инвестиционными затратами, что будет способствовать снижению себестоимости электроэнергии. Следовательно, вопрос повышения эффективности ВЭС является актуальной задачей, решение которой необходимо для обеспечения устойчивого развития ветроэнергетики в России.
Существенный вклад в развитие возобновляемой энергетики в России внесли следующие ученые: Безруких П.П., Велькин В.И., Воронин С.М., Елистратов В.В., Лукутин Б.В., Николаев В.Г., Попель О.С., Сидоренко Г.И., Тихонов А.В., и другие. Вопросам аэродинамики ветроэнергетических установок, интеграции и проектированию ветроэлектростанций морского базирования, а также разработке методик и средств оптимизации и повышения эффективности МВЭС посвящены научные труды: J.F. Ainslie, R.J. Barthelmie, N.A. Cutululis, S.T. Frandsen, P. Fuglsang, A.C. Hansen, K.S. Hansen, J.B. Jakobsen, N.O. Jensen, G.C. Larsen, J. Ostergaard, O. Rathmann, J.N. Sorensen, P.E. Sorensen, K. Thomsen и многих других зарубежных ученых.
В настоящее время внимание исследователей, работающих в области проектирования МВЭС, сосредоточено в частности на разработке методик оптимизации, позволяющей выполнять одновременный анализ различных вариантов компоновки МВЭС с точки зрения схем размещения энергетического оборудования и конфигураций электрической системы с целью минимизации потерь мощности и экономических затрат на строительство. Существующая тенденция к укрупнению МВЭС, множество различных типов ее конфигураций, технические ограничения, стохастический характер ветрового энергоресурса и другие многочисленные факторы, требующие учета, определяют чрезвычайную сложность данной оптимизационной задачи. Следовательно, разработка универсальных и быстродействующих методик поиска оптимальных проектных решений МВЭС является необходимой для обеспечения устойчивого развития морской ветроэнергетики, в том числе в России.
Объектом исследования являются сетевые стационарные ветроэлектростанции, располагаемые на мелководных участках морских акваторий.
Предметом исследования являются алгоритмы и методики оптимизации структуры, параметров и схем кабельных соединений МВЭС, а также методы моделирования и прогнозирования ветроэнергетического потенциала.
Целью диссертационной работы является разработка эффективных алгоритмов, методик и средств для выполнения комплексной оптимизации компоновки энергетического оборудования с целью достижения максимальной эффективности МВЭС.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1. Провести анализ современных методик, алгоритмов и моделей, используемых в решении задач оптимизации компоновки МВЭС и выявить недостатки, требующие улучшений.
2. Разработать методику моделирования скорости и направления ветра с требуемой временной дискретизацией и обеспечивающей достоверное моделирование автокорреляционной зависимости, а также систематических суточных и сезонных флуктуаций.
3. Разработать модель технико-экономического анализа, позволяющую выполнять оценку производительности и инвестиционных затрат на оборудование МВЭС различных конфигураций с учетом влияния аэродинамического эффекта, электрических потерь, ветрового режима и характеристик участка акватории (батиметрии) за адекватное расчетное время.
4. Реализовать методику построения схем кабельных соединений электрической системы сбора мощности и поиска возможных путей прокладки экспортирующих кабелей системы электропередачи, обеспечивающую минимизацию затрат на кабельные линии и распределительные устройства.
5. Реализовать методику комплексной оптимизации компоновки МВЭС, обеспечивающей возможность одновременного поиска оптимальной схемы расстановки ВЭУ и оптимизации электрической системы.
Методы исследования. В процессе решения поставленных задач использовались вероятностно-статистические методы, методы стохастического моделирования, детерминированные и стохастические алгоритмы оптимизации.
Научная новизна. В качестве основных результатов имеющих научную новизну:
1. Модель скорости и направления ветра на основе диффузионного процесса Орнштейна- Уленбека дробного типа с периодической функцией равновесного среднего значения, обеспечивающая возможность моделирования статистических характеристик исходного временного ряда - автокорреляции, вероятностного распределения, а также систематических суточных и сезонных составляющих на различных временных промежутках с требуемой частотой дискретизации по времени.
2. Параметризованный детерминированный (эвристический) алгоритм поиска остовного дерева минимальной стоимости с ограничением на проводимость связей и степень узлов, адаптированный к решению задачи оптимизации структуры электрической системы сбора мощности МВЭС, обеспечивающий построение схем кабельных соединений радиальной и разветвленной топологии без пересекающихся связей с выбором кабелей оптимального сечения с учетом затрат на кабели и распределительные устройства.
3. Комплексный подход к решению задачи поиска оптимальной компоновки энергетического оборудования на участке МВЭС, обеспечивающий построение симметричных схем размещения ВЭУ путем генерирования структурированных расчетных сеток с применением геометрических трансформаций и позволяющий снизить вычислительную сложность расчета.
Практическая значимость полученных результатов. На основе разработанных и исследованных методик реализовано программное обеспечение, позволяющее автоматизировать и упростить процесс выбора и технико-экономического обоснования структуры ветроэлектростанции на стадии ее проектирования. Результаты диссертационной работы использовались ООО «ВДМ-техника» в процессе разработки стенда-полигона гибридной системы электроснабжения на основе установок ВИЭ, а также в учебном процессе Инженерной школы энергетики НИ ТПУ при подготовке магистров по направлению 13.04.02 - Электроэнергетика и электротехника.
Основные положения, выносимые на защиту:
1. Реализованная методика моделирования скорости и направления ветра на основе стохастического дифференциального уравнения процесса Орнштейна-Уленбека дробного типа, обеспечивает возможность более достоверного моделирования статистических характеристик временных рядов, что подтверждается путем сравнения с ранее предложенной моделью на основе стандартного процесса Орнштейна-Уленбека, а также путем многократного тестирования модели посредством сопоставления синтезированных данных с фактическими данными скорости и направления ветра.
2. Усовершенствованный алгоритм оптимизации схем кабельных соединений системы сбора мощности МВЭС (DC-MSLA), позволяет устранить недостатки оригинального алгоритма (MSLA) за счет модификации функции компромиссных решений, что дает возможность обеспечить построение схем двух различных топологий с учетом затрат на распределительные устройства с выполнением построения без пересекающихся связей.
3. Предложенная методика решения комплексной задачи оптимизации компоновки позволяет обеспечить поиск оптимальных симметричных (структурированных) схем расстановки ВЭУ с одновременным построением схемы кабельных соединений, что обеспечивает выбор сбалансированной конфигурации МВЭС с точки зрения производительности и затрат на компоненты электрической системы.
Степень достоверности и апробация результатов исследования. Достоверность результатов исследования подтверждается путем сравнения решений полученных при использовании разработанных методик с фактическими данными, а также результатами предшествующих исследований.
Апробация работы и публикации. Основные результаты диссертационной работы апробированы на международных и всероссийских конференциях, в числе которых: Международная молодежная научная конференция «Тепломассоперенос в системах обеспечения тепловых режимов энергонасыщенного технического и технологического оборудования». Томск, Россия 2426 апреля 2018 г.; Международная научная конференция «Энерго-ресурсоэффективность в интересах устойчивого развития». Томск, Россия 12-16 ноября 2018 г.; XVII Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь и современные информационные технологии МСИТ-2020». Томск, Россия 17-20 февраля 2020 г.; IX Всероссийская научная конференция с международным участием «Теплофизические основы энергетических технологий». Томск, Россия 21-23 октября 2020 г.; Всероссийская научнопрактическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Новые технологии - нефтегазовому региону». Тюмень, 2-4 июня 2021 г.
Личный вклад автора все представленные в работе методики разработаны и исследованы лично автором при непосредственном согласовании принимаемых решений, а также обсуждении и интерпретации полученных результатов совместно с научным руководителем.
Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 9 научных работ, в числе которых 4 публикаций в журналах из перечня ВАК и 2 публикации в изданиях, индексируемых в базах данных Scopus/Web of Science.
Структура и объем диссертации. Общий объем диссертационной работы составляет 173 страницы, в том числе 99 рисунков, 41 таблица и состоит из введения, пяти глав, заключения, трех приложений и списка цитируемых источников в количестве 178 наименований.
Система поддержки ВИЭ на оптовом рынке электрической энергии и мощности (ОРЭМ) предусматривает штрафы за отклонение от нормативного коэффициента использования установленной мощности (КИУМ), который составляет 27% (норма, указанная в Постановлении Правительства РФ от 28.05.2013 № 449). В связи с этим, важным является достижение гарантированной производительности МВЭС, что является вполне реалистичным сценарием, поскольку среднемировой КИУМ таких ветроэлектростанций достигает 45%, что обеспечивается высокой скоростью и стабильностью морского ветра. Проблемным фактором является экономический аспект, обусловленный большими капиталовложениями на подобные проекты, что вызывает необходимость поиска оптимальных проектных решений обеспечивающих достижение баланса между производительностью и инвестиционными затратами, что будет способствовать снижению себестоимости электроэнергии. Следовательно, вопрос повышения эффективности ВЭС является актуальной задачей, решение которой необходимо для обеспечения устойчивого развития ветроэнергетики в России.
Существенный вклад в развитие возобновляемой энергетики в России внесли следующие ученые: Безруких П.П., Велькин В.И., Воронин С.М., Елистратов В.В., Лукутин Б.В., Николаев В.Г., Попель О.С., Сидоренко Г.И., Тихонов А.В., и другие. Вопросам аэродинамики ветроэнергетических установок, интеграции и проектированию ветроэлектростанций морского базирования, а также разработке методик и средств оптимизации и повышения эффективности МВЭС посвящены научные труды: J.F. Ainslie, R.J. Barthelmie, N.A. Cutululis, S.T. Frandsen, P. Fuglsang, A.C. Hansen, K.S. Hansen, J.B. Jakobsen, N.O. Jensen, G.C. Larsen, J. Ostergaard, O. Rathmann, J.N. Sorensen, P.E. Sorensen, K. Thomsen и многих других зарубежных ученых.
В настоящее время внимание исследователей, работающих в области проектирования МВЭС, сосредоточено в частности на разработке методик оптимизации, позволяющей выполнять одновременный анализ различных вариантов компоновки МВЭС с точки зрения схем размещения энергетического оборудования и конфигураций электрической системы с целью минимизации потерь мощности и экономических затрат на строительство. Существующая тенденция к укрупнению МВЭС, множество различных типов ее конфигураций, технические ограничения, стохастический характер ветрового энергоресурса и другие многочисленные факторы, требующие учета, определяют чрезвычайную сложность данной оптимизационной задачи. Следовательно, разработка универсальных и быстродействующих методик поиска оптимальных проектных решений МВЭС является необходимой для обеспечения устойчивого развития морской ветроэнергетики, в том числе в России.
Объектом исследования являются сетевые стационарные ветроэлектростанции, располагаемые на мелководных участках морских акваторий.
Предметом исследования являются алгоритмы и методики оптимизации структуры, параметров и схем кабельных соединений МВЭС, а также методы моделирования и прогнозирования ветроэнергетического потенциала.
Целью диссертационной работы является разработка эффективных алгоритмов, методик и средств для выполнения комплексной оптимизации компоновки энергетического оборудования с целью достижения максимальной эффективности МВЭС.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1. Провести анализ современных методик, алгоритмов и моделей, используемых в решении задач оптимизации компоновки МВЭС и выявить недостатки, требующие улучшений.
2. Разработать методику моделирования скорости и направления ветра с требуемой временной дискретизацией и обеспечивающей достоверное моделирование автокорреляционной зависимости, а также систематических суточных и сезонных флуктуаций.
3. Разработать модель технико-экономического анализа, позволяющую выполнять оценку производительности и инвестиционных затрат на оборудование МВЭС различных конфигураций с учетом влияния аэродинамического эффекта, электрических потерь, ветрового режима и характеристик участка акватории (батиметрии) за адекватное расчетное время.
4. Реализовать методику построения схем кабельных соединений электрической системы сбора мощности и поиска возможных путей прокладки экспортирующих кабелей системы электропередачи, обеспечивающую минимизацию затрат на кабельные линии и распределительные устройства.
5. Реализовать методику комплексной оптимизации компоновки МВЭС, обеспечивающей возможность одновременного поиска оптимальной схемы расстановки ВЭУ и оптимизации электрической системы.
Методы исследования. В процессе решения поставленных задач использовались вероятностно-статистические методы, методы стохастического моделирования, детерминированные и стохастические алгоритмы оптимизации.
Научная новизна. В качестве основных результатов имеющих научную новизну:
1. Модель скорости и направления ветра на основе диффузионного процесса Орнштейна- Уленбека дробного типа с периодической функцией равновесного среднего значения, обеспечивающая возможность моделирования статистических характеристик исходного временного ряда - автокорреляции, вероятностного распределения, а также систематических суточных и сезонных составляющих на различных временных промежутках с требуемой частотой дискретизации по времени.
2. Параметризованный детерминированный (эвристический) алгоритм поиска остовного дерева минимальной стоимости с ограничением на проводимость связей и степень узлов, адаптированный к решению задачи оптимизации структуры электрической системы сбора мощности МВЭС, обеспечивающий построение схем кабельных соединений радиальной и разветвленной топологии без пересекающихся связей с выбором кабелей оптимального сечения с учетом затрат на кабели и распределительные устройства.
3. Комплексный подход к решению задачи поиска оптимальной компоновки энергетического оборудования на участке МВЭС, обеспечивающий построение симметричных схем размещения ВЭУ путем генерирования структурированных расчетных сеток с применением геометрических трансформаций и позволяющий снизить вычислительную сложность расчета.
Практическая значимость полученных результатов. На основе разработанных и исследованных методик реализовано программное обеспечение, позволяющее автоматизировать и упростить процесс выбора и технико-экономического обоснования структуры ветроэлектростанции на стадии ее проектирования. Результаты диссертационной работы использовались ООО «ВДМ-техника» в процессе разработки стенда-полигона гибридной системы электроснабжения на основе установок ВИЭ, а также в учебном процессе Инженерной школы энергетики НИ ТПУ при подготовке магистров по направлению 13.04.02 - Электроэнергетика и электротехника.
Основные положения, выносимые на защиту:
1. Реализованная методика моделирования скорости и направления ветра на основе стохастического дифференциального уравнения процесса Орнштейна-Уленбека дробного типа, обеспечивает возможность более достоверного моделирования статистических характеристик временных рядов, что подтверждается путем сравнения с ранее предложенной моделью на основе стандартного процесса Орнштейна-Уленбека, а также путем многократного тестирования модели посредством сопоставления синтезированных данных с фактическими данными скорости и направления ветра.
2. Усовершенствованный алгоритм оптимизации схем кабельных соединений системы сбора мощности МВЭС (DC-MSLA), позволяет устранить недостатки оригинального алгоритма (MSLA) за счет модификации функции компромиссных решений, что дает возможность обеспечить построение схем двух различных топологий с учетом затрат на распределительные устройства с выполнением построения без пересекающихся связей.
3. Предложенная методика решения комплексной задачи оптимизации компоновки позволяет обеспечить поиск оптимальных симметричных (структурированных) схем расстановки ВЭУ с одновременным построением схемы кабельных соединений, что обеспечивает выбор сбалансированной конфигурации МВЭС с точки зрения производительности и затрат на компоненты электрической системы.
Степень достоверности и апробация результатов исследования. Достоверность результатов исследования подтверждается путем сравнения решений полученных при использовании разработанных методик с фактическими данными, а также результатами предшествующих исследований.
Апробация работы и публикации. Основные результаты диссертационной работы апробированы на международных и всероссийских конференциях, в числе которых: Международная молодежная научная конференция «Тепломассоперенос в системах обеспечения тепловых режимов энергонасыщенного технического и технологического оборудования». Томск, Россия 2426 апреля 2018 г.; Международная научная конференция «Энерго-ресурсоэффективность в интересах устойчивого развития». Томск, Россия 12-16 ноября 2018 г.; XVII Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь и современные информационные технологии МСИТ-2020». Томск, Россия 17-20 февраля 2020 г.; IX Всероссийская научная конференция с международным участием «Теплофизические основы энергетических технологий». Томск, Россия 21-23 октября 2020 г.; Всероссийская научнопрактическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Новые технологии - нефтегазовому региону». Тюмень, 2-4 июня 2021 г.
Личный вклад автора все представленные в работе методики разработаны и исследованы лично автором при непосредственном согласовании принимаемых решений, а также обсуждении и интерпретации полученных результатов совместно с научным руководителем.
Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 9 научных работ, в числе которых 4 публикаций в журналах из перечня ВАК и 2 публикации в изданиях, индексируемых в базах данных Scopus/Web of Science.
Структура и объем диссертации. Общий объем диссертационной работы составляет 173 страницы, в том числе 99 рисунков, 41 таблица и состоит из введения, пяти глав, заключения, трех приложений и списка цитируемых источников в количестве 178 наименований.
Основными результатами диссертационной работы является решение следующих задач:
1. Проведен анализ текущего состояния, существующих тенденций и перспектив, а также сдерживающих факторов развития морской ветроэнергетики. Обоснована необходимость разработки комплексной методики оптимизации включающей одновременный поиск опт и- мальной схемы расстановки ВЭУ и выполнение оптимизации электрической системы МВЭС.
2. Для повышения точности прогнозирования скорости ветра, исследованы методы оценки коэффициентов двухпараметрического распределения Вейбулла с целью выявления метода, имеющего наименьшую ошибку аппроксимации фактических данных распределения. На основе статистического исследования, в ходе которого оценивалась точность четырех методов оценки, было установлено, что наиболее устойчивыми методами оценки являются метод максимального правдоподобия и метод первого и третьего начальных моментов.
3. Разработана и апробирована методика моделирования скорости и направления ветра, реализованная на основе стохастического дифференциального уравнения Орнштейна-Уленбека дробного типа с периодической функцией равновесного среднего и выполнено ее сравнение с ранее предложенной моделью на основе стандартного процесса Орнштейна-Уленбека. Качественными отличиями предложенной модели является способность моделирования суточных и сезонных систематических составляющих временного ряда, а также ввиду того, что используемый процесс обладает свойством длительной памяти, модель обеспечивает более высокое соответствие почасовой автокорреляционной зависимости.
4. Реализована модель, позволяющая выполнять оценку производительности, инвестиционных затрат и расчет технико-экономических показателей эффективности ветроэлектростанций с различной конфигурацией компоновки и составом оборудования, с учетом фактора глубины на участке акватории, потерь мощности от аэродинамического эффекта, электрических потерь в компонентах электрической системы. Результаты верификации модели, проведенные на примере оценки капитальных затрат и производительности МВЭС «Horns Rev 1» и «Horns Rev 2», показали достаточную точность оценки, с погрешностью не превышающей 3% для капитальных затрат, 5% для КИУМ и 1,5% для LCOE.
5. Предложена методика построения структуры кабельной системы МВЭС, реализованная на основе модифицированного детерминированного алгоритма DC-MSLA, который в отличие от оригинального MSLA, позволяет выполнять построение схем с учетом стоимости затрат на распределительные устройства. Полученные результаты статистического анализа показывают, что решения модифицированного алгоритма DC-MSLA имеют на 1,16% (радиальная конфигурация) и 1,7% (радиально-разветвленная конфигурация) меньшую суммарную стоимость сети по сравнению с решениями оригинального алгоритма MSLA, что достигается по большей части за счет снижения затрат на распределительные устройства. На основе проведенного тестирования показано, что предложенный алгоритм позволяет снизить протяженность кабельной сети радиальной топологии с одним типом кабеля в среднем на 0,7% по сравнению с алгоритмом Planar Open Savings и на 5,7% по сравнению с оригинальным MSLA при синтезе сети разветвленной топологии с различной проводимостью кабелей.
6. Исследована эффективность гибридной методики DC-MSLA+PSO, основанной на введении дополнительных регулируемых параметров в функцию компромиссных решений алгоритма DC-MSLA и использовании для их оптимальной настройки метода роя частиц (PSO). Результаты тестирования показывают, что такая методика позволяет снизить протяженность кабелей в среднем на 2,2 % по сравнению с алгоритмом Planar Open Savings и 7,3% по сравнению с MSLA.
7. Предложен способ трассировки путей прокладки кабельных линий электропередачи от морской трансформаторной подстанции к береговому пункту приема и распределения электроэнергии с учетом ограничений, к числу которых относятся обход запрещенных зон и участков где прокладка кабеля образует пересечения с кабельными линиями системы сбора мощности.
8. На основе разработанной методики оптимизации кабельной системы и модели оценки технико-экономических показателей МВЭС, реализована комплексная методика оптимизации, позволяющая выполнять одновременный поиск схемы размещения ветроустановок и оптимизацию электрической системы, включая выбор месторасположения МТП и построения схемы кабельных соединений сбора мощности и трассировки пути прокладки экспортирующей кабельной линии. Принципиальным отличием от ранее предложенных методик, является способ задания мест расположения турбин, путем генерирования расчетных сеток различной топологии, что позволяет осуществить выбор оптимальных нестандартных схем расстановки ВЭУ - круговой или криволинейной при обеспечении их симметричности. На примере выполнения оптимизации компоновки МВЭС «Horns Rev 1» показано, что предложенная методика позволяет улучшить исходную схему и снизить оценочную себестоимость производства электроэнергии в среднем на 3,5-4 % для прямолинейных схем и 3,8-6 % при построении круговых схем компоновки.
9. Показана эффективность комплексного подхода по сравнению с поэтапным способом оптимизации, когда поиск оптимальной схемы расстановки ВЭУ и выбор конфигурации и схемы разводки кабельных линий сбора мощности выполняются последовательно. Установлено, что при использовании комплексного подхода целевой показатель себестоимости производства электроэнергии в среднем на 2% ниже компоновок, оптимизированных поэтапным способом
1. Проведен анализ текущего состояния, существующих тенденций и перспектив, а также сдерживающих факторов развития морской ветроэнергетики. Обоснована необходимость разработки комплексной методики оптимизации включающей одновременный поиск опт и- мальной схемы расстановки ВЭУ и выполнение оптимизации электрической системы МВЭС.
2. Для повышения точности прогнозирования скорости ветра, исследованы методы оценки коэффициентов двухпараметрического распределения Вейбулла с целью выявления метода, имеющего наименьшую ошибку аппроксимации фактических данных распределения. На основе статистического исследования, в ходе которого оценивалась точность четырех методов оценки, было установлено, что наиболее устойчивыми методами оценки являются метод максимального правдоподобия и метод первого и третьего начальных моментов.
3. Разработана и апробирована методика моделирования скорости и направления ветра, реализованная на основе стохастического дифференциального уравнения Орнштейна-Уленбека дробного типа с периодической функцией равновесного среднего и выполнено ее сравнение с ранее предложенной моделью на основе стандартного процесса Орнштейна-Уленбека. Качественными отличиями предложенной модели является способность моделирования суточных и сезонных систематических составляющих временного ряда, а также ввиду того, что используемый процесс обладает свойством длительной памяти, модель обеспечивает более высокое соответствие почасовой автокорреляционной зависимости.
4. Реализована модель, позволяющая выполнять оценку производительности, инвестиционных затрат и расчет технико-экономических показателей эффективности ветроэлектростанций с различной конфигурацией компоновки и составом оборудования, с учетом фактора глубины на участке акватории, потерь мощности от аэродинамического эффекта, электрических потерь в компонентах электрической системы. Результаты верификации модели, проведенные на примере оценки капитальных затрат и производительности МВЭС «Horns Rev 1» и «Horns Rev 2», показали достаточную точность оценки, с погрешностью не превышающей 3% для капитальных затрат, 5% для КИУМ и 1,5% для LCOE.
5. Предложена методика построения структуры кабельной системы МВЭС, реализованная на основе модифицированного детерминированного алгоритма DC-MSLA, который в отличие от оригинального MSLA, позволяет выполнять построение схем с учетом стоимости затрат на распределительные устройства. Полученные результаты статистического анализа показывают, что решения модифицированного алгоритма DC-MSLA имеют на 1,16% (радиальная конфигурация) и 1,7% (радиально-разветвленная конфигурация) меньшую суммарную стоимость сети по сравнению с решениями оригинального алгоритма MSLA, что достигается по большей части за счет снижения затрат на распределительные устройства. На основе проведенного тестирования показано, что предложенный алгоритм позволяет снизить протяженность кабельной сети радиальной топологии с одним типом кабеля в среднем на 0,7% по сравнению с алгоритмом Planar Open Savings и на 5,7% по сравнению с оригинальным MSLA при синтезе сети разветвленной топологии с различной проводимостью кабелей.
6. Исследована эффективность гибридной методики DC-MSLA+PSO, основанной на введении дополнительных регулируемых параметров в функцию компромиссных решений алгоритма DC-MSLA и использовании для их оптимальной настройки метода роя частиц (PSO). Результаты тестирования показывают, что такая методика позволяет снизить протяженность кабелей в среднем на 2,2 % по сравнению с алгоритмом Planar Open Savings и 7,3% по сравнению с MSLA.
7. Предложен способ трассировки путей прокладки кабельных линий электропередачи от морской трансформаторной подстанции к береговому пункту приема и распределения электроэнергии с учетом ограничений, к числу которых относятся обход запрещенных зон и участков где прокладка кабеля образует пересечения с кабельными линиями системы сбора мощности.
8. На основе разработанной методики оптимизации кабельной системы и модели оценки технико-экономических показателей МВЭС, реализована комплексная методика оптимизации, позволяющая выполнять одновременный поиск схемы размещения ветроустановок и оптимизацию электрической системы, включая выбор месторасположения МТП и построения схемы кабельных соединений сбора мощности и трассировки пути прокладки экспортирующей кабельной линии. Принципиальным отличием от ранее предложенных методик, является способ задания мест расположения турбин, путем генерирования расчетных сеток различной топологии, что позволяет осуществить выбор оптимальных нестандартных схем расстановки ВЭУ - круговой или криволинейной при обеспечении их симметричности. На примере выполнения оптимизации компоновки МВЭС «Horns Rev 1» показано, что предложенная методика позволяет улучшить исходную схему и снизить оценочную себестоимость производства электроэнергии в среднем на 3,5-4 % для прямолинейных схем и 3,8-6 % при построении круговых схем компоновки.
9. Показана эффективность комплексного подхода по сравнению с поэтапным способом оптимизации, когда поиск оптимальной схемы расстановки ВЭУ и выбор конфигурации и схемы разводки кабельных линий сбора мощности выполняются последовательно. Установлено, что при использовании комплексного подхода целевой показатель себестоимости производства электроэнергии в среднем на 2% ниже компоновок, оптимизированных поэтапным способом
