Помощь студентам в учебе
Разработка алгоритма реконфигурации активно-адаптивной электрической сети. Оптимизационные алгоритмы
|
ВВЕДЕНИЕ 7
1 РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫЕ СЕТИ 6-10 КВ 12
1.1 Особенности распределительных сетей 6-10 кВ 12
1.2 Появление цифровых распределительных сетей 6-10 кВ 14
1.3 Методы управления режимом распределительной сети 19
1.4 Программные комплексы и системы управления
распределительной сетью 25
2 ПРОЦЕСС РЕКОНФИГУРАЦИИ СЕТИ 27
2.1 Реконфигурация распределительной сети 27
2.2 Разработка методики определения ТНР 29
2.3 Разработка методики оценки эффективности реконфигурации 37
3 ПРОВЕРКА АДЕКВАТНОСТИ АЛГОРИТМОВ 39
3.1 Проверка адекватности алгоритма определения ТНР в РС 39
3.2 Проверка адекватности алгоритма определения
эффективности реконфигурации 61
3.3 Рекомендации к применению 71
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 73
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 75
ПРИЛОЖЕНИЯ 82
ПРИЛОЖЕНИЕ А 82
1 РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫЕ СЕТИ 6-10 КВ 12
1.1 Особенности распределительных сетей 6-10 кВ 12
1.2 Появление цифровых распределительных сетей 6-10 кВ 14
1.3 Методы управления режимом распределительной сети 19
1.4 Программные комплексы и системы управления
распределительной сетью 25
2 ПРОЦЕСС РЕКОНФИГУРАЦИИ СЕТИ 27
2.1 Реконфигурация распределительной сети 27
2.2 Разработка методики определения ТНР 29
2.3 Разработка методики оценки эффективности реконфигурации 37
3 ПРОВЕРКА АДЕКВАТНОСТИ АЛГОРИТМОВ 39
3.1 Проверка адекватности алгоритма определения ТНР в РС 39
3.2 Проверка адекватности алгоритма определения
эффективности реконфигурации 61
3.3 Рекомендации к применению 71
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 73
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 75
ПРИЛОЖЕНИЯ 82
ПРИЛОЖЕНИЕ А 82
Актуальность темы.
Распределительные сети (РС) напряжением 6-35 кВ являются наиболее разветвленным и протяженным типом сети в энергосистеме. Способы эксплуатации и управления такими сетями давно отработаны и проверены временем. Проблемы данных сетей так же широко известны:
- Высокая аварийность;
- Низкая оснащенность средствами телемеханики и телеметрии;
- Высокая плотности размещения различных потребителей.
Однако нельзя сказать, что данные проблемы решены до конца. Близость к потребителям и устаревшее оборудование определяют главную особенность распределительных сетей низкого напряжения:
- Неравномерность распределения пиков нагрузки по потребителям в сети;
- Высокие эксплуатационные затраты;
- Отсутствие возможности дистанционного управления.
Учитывая данные особенности, в РС очень сложно совместить два фактора: поставка электроэнергии высокого качества и организация этого процесса экономно и эффективно.
Сокращение затрат при передаче электроэнергии представляется одной из главных задач повышения эффективности функционирования современного электросетевого распределительного комплекса.
Прогноз научно-технологического развития Российской Федерации на период до 2030 года [1] отмечает внедрение широкомасштабных проектов повышения энергоэффективности и распространение интеллектуальных энергетических сетей и энергоинформационных систем, как важные условия формирования постиндустриальной энергетики.
С целью решения задачи энергосбережения и повышения энергоэффективности разработана концепция «интеллектуальной» активно-адаптивной сети (Smart Grid). Разработан план мероприятий («дорожная карта») «Энерджинет» Национальной технологической инициативы.
В 2018 году Указом Президента Российской Федерации была поставлена задача цифровизации электроэнергетического комплекса [2]. На основании данного указа, ведущей электросетевой компании была сформирована концепция «Цифровая трансформация 2030». Цифровая трансформация должна обеспечить российский рынок современными технологическими решениями, применяя которые компания обеспечит преимущество в темпах снижения удельных операционных и инвестиционных затрат, оптимизирует развитие, содержание инфраструктуры и структуру управления технологическими процессами, а кроме того, решение данных задач откроет возможности предоставления новых сервисов, таких как формирование тарифного меню, подключение малой распределённой генерации, создание инфраструктуры для электрозаправок и т. д. [3].
В рамках Международного форума «Российская энергетическая неделя» (РЭН-2018) прошла встреча главных инженеров электросетевых компаний на тему «Цифровизация электрической сети», на которой было определено, что цифровая сеть - это основа электросетевого комплекса будущего, а, в свою очередь, электросетевой комплекс будет представлять собой совокупность объектов электросетевого хозяйства, ключевым фактором управления которыми являются данные в цифровом виде, и на цифровых технологиях будет основываться вся система управления производственной деятельностью в электросетевых компаниях [4].
Всё это ведет к тому, что активно развиваются, так называемые, «умные сети» и происходит техническое и информационное перевооружение распределительных сетей. В настоящее время процесс интеллектуализации отечественных РС сосредоточен на развитии материальной базы. В них начинает применяться современная коммутационная аппаратура и реклоузеры, микропроцессорные устройства релейной защиты и автоматики с дискретными сигналами, установки распределенной генерации (РГ) и накопители ЭЭ, а также широко развиваются «интеллектуальные» автоматизированные информационно-измерительные системы. Однако, данное оборудование не может использоваться эффективно без соответствующих алгоритмов управления.
Происходящие в составе информационного и технического оборудования изменения предоставляют новые возможности по управлению РС.
В распределительных сетях низкого и среднего напряжений имеются интеллектуальные счетчики, применяемые с использованием автоматизированной информационно-измерительной системы коммерческого учёта электроэнергии (АИИС КУЭ). Цифровые устройства, способны собирать и удалённо передавать информацию о параметрах электрической сети.
Получая в реальном времени данные о режимных параметрах можно в короткие сроки проводить анализ качества электроэнергии и определять эффективность её передачи. Появление возможности дистанционного управления коммутационными аппаратами позволяет изменять конфигурацию сети, управлять потоками мощности, балансировать режим сети. Оптимизация конфигурации сети позволяет добиться повышения эффективности при транспортировке электрической энергии и повышения ее качества.
Нормальная схема электроснабжения рассчитывается для определенного (максимального) режима и не предусматривает изменения ее конфигурации при отсутствии аварийных событий. Данная схема обеспечивает допустимые потери мощности в сети и допустимые отклонения напряжения у потребителя при номинальных нагрузках.
Однако, большое количество различных потребителей, наличие РГ приводит к тому, что график нагрузки постоянно меняется, что влечет за собой изменение оптимальной конфигурации сети для данного момента. Под оптимальной конфигурацией сети будем понимать схему сети с наименьшими потерями и наименьшими отклонениями от номинального значения напряжения.
На данный момент потенциал оборудования, устанавливаемого в рамках программ по модернизации, не используется в полной мере. Однако его наличие дает возможность для создания программного комплекса, позволяющего в режиме реального времени оценивать режимные показатели, находить и осуществлять оптимальные варианты конфигурации сети. Комплексная реализация управляющих возможностей этого оборудования позволит повысить эффект от его использования как для отдельных потребителей, так и для всей электрической сети в целом.
Цель работы - заключается в создании программного продукта, позволяющего выявлять необходимость реконфигурации схемы распределительной сети 6-10 кВ в различных эксплуатационных режимах и находить оптимальную конфигурацию для каждого из них.
Задачи, поставленные и решенные в ходе выполнения работы:
1) Анализ особенностей распределительных сетей с целью выявления задач, решаемых при реконфигурации сети.
2) Нахождение оптимального метода расчета режима распределительных сетей путем проведения сравнительного анализа известных математических методов.
3) Разработка алгоритма и метода определения оптимальной конфигурации сети в зависимости от режимных показателей
4) Разработка метода прогнозирования режима сети с использованием нейронной сети
5) Разработка программного комплекса позволяющего в режиме реального времени проводить реконфигурацию сети.
Научная новизна в целом заключается в разработке алгоритмов, позволяющих в режиме реального времени рассчитывать и находить оптимальную конфигурацию распределительной сети, с целью снижения суммарных эксплуатационных затрат и учитывающих прогнозируемую продолжительность режима и затраты на переключения.
1. Показана эффективность реконфигурации сети в распределительных сетях в режиме реального времени.
2. Разработан алгоритм определения оптимальной конфигурации сети в различных эксплуатационных ситуациях.
3. Разработан алгоритм оценки необходимости проведения реконфигурации с целью сохранения ресурса оборудования и улучшения качества электроэнергии.
4. Применено комплексное прогнозирование режима с целью повышения эффективности реконфигурации.
Практическая значимость.
Разрабатываемый программный продукт может быть использован для достаточно быстрого определения оптимальных ТНР в распределительных сетях различного напряжения.
Совместная работа алгоритмов определения оптимальной конфигурации сети и нахождения затрат на реконфигурацию позволяет оценить экономическую выгоду от процесса реконфигурации сети. Прогнозирование графика нагрузок с применением нейронной сети позволит оценивать длительность режима. Определение времени существования режима позволит более точно оценить экономическую эффективность реконфигурации и сократить излишнее число оперативных переключений.
При помощи данного программного комплекса возможно определить, как изменяются оптимальные конфигурации сети при различных режимах работы и оценить насколько эффективен процесс реконфигурации для заданной сети. Проведя подобную оценку можно или выбрать оптимальную сезонную конфигурацию сети, либо же принять решение о необходимости модернизации сети с целью обеспечения возможности реконфигурации в режиме реального времени.
Структура и объём. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка из 48 наименований. Основной материал содержит 12 илл., 24 табл., прил. 1. Общий объем работы составляет 133 стр.
Распределительные сети (РС) напряжением 6-35 кВ являются наиболее разветвленным и протяженным типом сети в энергосистеме. Способы эксплуатации и управления такими сетями давно отработаны и проверены временем. Проблемы данных сетей так же широко известны:
- Высокая аварийность;
- Низкая оснащенность средствами телемеханики и телеметрии;
- Высокая плотности размещения различных потребителей.
Однако нельзя сказать, что данные проблемы решены до конца. Близость к потребителям и устаревшее оборудование определяют главную особенность распределительных сетей низкого напряжения:
- Неравномерность распределения пиков нагрузки по потребителям в сети;
- Высокие эксплуатационные затраты;
- Отсутствие возможности дистанционного управления.
Учитывая данные особенности, в РС очень сложно совместить два фактора: поставка электроэнергии высокого качества и организация этого процесса экономно и эффективно.
Сокращение затрат при передаче электроэнергии представляется одной из главных задач повышения эффективности функционирования современного электросетевого распределительного комплекса.
Прогноз научно-технологического развития Российской Федерации на период до 2030 года [1] отмечает внедрение широкомасштабных проектов повышения энергоэффективности и распространение интеллектуальных энергетических сетей и энергоинформационных систем, как важные условия формирования постиндустриальной энергетики.
С целью решения задачи энергосбережения и повышения энергоэффективности разработана концепция «интеллектуальной» активно-адаптивной сети (Smart Grid). Разработан план мероприятий («дорожная карта») «Энерджинет» Национальной технологической инициативы.
В 2018 году Указом Президента Российской Федерации была поставлена задача цифровизации электроэнергетического комплекса [2]. На основании данного указа, ведущей электросетевой компании была сформирована концепция «Цифровая трансформация 2030». Цифровая трансформация должна обеспечить российский рынок современными технологическими решениями, применяя которые компания обеспечит преимущество в темпах снижения удельных операционных и инвестиционных затрат, оптимизирует развитие, содержание инфраструктуры и структуру управления технологическими процессами, а кроме того, решение данных задач откроет возможности предоставления новых сервисов, таких как формирование тарифного меню, подключение малой распределённой генерации, создание инфраструктуры для электрозаправок и т. д. [3].
В рамках Международного форума «Российская энергетическая неделя» (РЭН-2018) прошла встреча главных инженеров электросетевых компаний на тему «Цифровизация электрической сети», на которой было определено, что цифровая сеть - это основа электросетевого комплекса будущего, а, в свою очередь, электросетевой комплекс будет представлять собой совокупность объектов электросетевого хозяйства, ключевым фактором управления которыми являются данные в цифровом виде, и на цифровых технологиях будет основываться вся система управления производственной деятельностью в электросетевых компаниях [4].
Всё это ведет к тому, что активно развиваются, так называемые, «умные сети» и происходит техническое и информационное перевооружение распределительных сетей. В настоящее время процесс интеллектуализации отечественных РС сосредоточен на развитии материальной базы. В них начинает применяться современная коммутационная аппаратура и реклоузеры, микропроцессорные устройства релейной защиты и автоматики с дискретными сигналами, установки распределенной генерации (РГ) и накопители ЭЭ, а также широко развиваются «интеллектуальные» автоматизированные информационно-измерительные системы. Однако, данное оборудование не может использоваться эффективно без соответствующих алгоритмов управления.
Происходящие в составе информационного и технического оборудования изменения предоставляют новые возможности по управлению РС.
В распределительных сетях низкого и среднего напряжений имеются интеллектуальные счетчики, применяемые с использованием автоматизированной информационно-измерительной системы коммерческого учёта электроэнергии (АИИС КУЭ). Цифровые устройства, способны собирать и удалённо передавать информацию о параметрах электрической сети.
Получая в реальном времени данные о режимных параметрах можно в короткие сроки проводить анализ качества электроэнергии и определять эффективность её передачи. Появление возможности дистанционного управления коммутационными аппаратами позволяет изменять конфигурацию сети, управлять потоками мощности, балансировать режим сети. Оптимизация конфигурации сети позволяет добиться повышения эффективности при транспортировке электрической энергии и повышения ее качества.
Нормальная схема электроснабжения рассчитывается для определенного (максимального) режима и не предусматривает изменения ее конфигурации при отсутствии аварийных событий. Данная схема обеспечивает допустимые потери мощности в сети и допустимые отклонения напряжения у потребителя при номинальных нагрузках.
Однако, большое количество различных потребителей, наличие РГ приводит к тому, что график нагрузки постоянно меняется, что влечет за собой изменение оптимальной конфигурации сети для данного момента. Под оптимальной конфигурацией сети будем понимать схему сети с наименьшими потерями и наименьшими отклонениями от номинального значения напряжения.
На данный момент потенциал оборудования, устанавливаемого в рамках программ по модернизации, не используется в полной мере. Однако его наличие дает возможность для создания программного комплекса, позволяющего в режиме реального времени оценивать режимные показатели, находить и осуществлять оптимальные варианты конфигурации сети. Комплексная реализация управляющих возможностей этого оборудования позволит повысить эффект от его использования как для отдельных потребителей, так и для всей электрической сети в целом.
Цель работы - заключается в создании программного продукта, позволяющего выявлять необходимость реконфигурации схемы распределительной сети 6-10 кВ в различных эксплуатационных режимах и находить оптимальную конфигурацию для каждого из них.
Задачи, поставленные и решенные в ходе выполнения работы:
1) Анализ особенностей распределительных сетей с целью выявления задач, решаемых при реконфигурации сети.
2) Нахождение оптимального метода расчета режима распределительных сетей путем проведения сравнительного анализа известных математических методов.
3) Разработка алгоритма и метода определения оптимальной конфигурации сети в зависимости от режимных показателей
4) Разработка метода прогнозирования режима сети с использованием нейронной сети
5) Разработка программного комплекса позволяющего в режиме реального времени проводить реконфигурацию сети.
Научная новизна в целом заключается в разработке алгоритмов, позволяющих в режиме реального времени рассчитывать и находить оптимальную конфигурацию распределительной сети, с целью снижения суммарных эксплуатационных затрат и учитывающих прогнозируемую продолжительность режима и затраты на переключения.
1. Показана эффективность реконфигурации сети в распределительных сетях в режиме реального времени.
2. Разработан алгоритм определения оптимальной конфигурации сети в различных эксплуатационных ситуациях.
3. Разработан алгоритм оценки необходимости проведения реконфигурации с целью сохранения ресурса оборудования и улучшения качества электроэнергии.
4. Применено комплексное прогнозирование режима с целью повышения эффективности реконфигурации.
Практическая значимость.
Разрабатываемый программный продукт может быть использован для достаточно быстрого определения оптимальных ТНР в распределительных сетях различного напряжения.
Совместная работа алгоритмов определения оптимальной конфигурации сети и нахождения затрат на реконфигурацию позволяет оценить экономическую выгоду от процесса реконфигурации сети. Прогнозирование графика нагрузок с применением нейронной сети позволит оценивать длительность режима. Определение времени существования режима позволит более точно оценить экономическую эффективность реконфигурации и сократить излишнее число оперативных переключений.
При помощи данного программного комплекса возможно определить, как изменяются оптимальные конфигурации сети при различных режимах работы и оценить насколько эффективен процесс реконфигурации для заданной сети. Проведя подобную оценку можно или выбрать оптимальную сезонную конфигурацию сети, либо же принять решение о необходимости модернизации сети с целью обеспечения возможности реконфигурации в режиме реального времени.
Структура и объём. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка из 48 наименований. Основной материал содержит 12 илл., 24 табл., прил. 1. Общий объем работы составляет 133 стр.
Создание системы управления конфигурацией схемы распределительной сети, задачей которой является повышение эффективности работы, путем минимизации потерь мощности представляет собой наиболее приемлемый подход к обеспечению высокого качества электроснабжения при сравнительно невысоких затратах. Расширение возможностей оборудования РС дает возможность управления данной сетью в режиме реального времени путем реконфигурации сети.
В данной выпускной квалификационной работе представлен алгоритм определения оптимальной конфигурации распределительной сети путем изменения ТНР. Критерием определения оптимальности принята суммарная величина потерь мощности в ЛЭП при передаче электроэнергии. Представлен алгоритм оценки эффективности процесса реконфигурации путем сравнения потерь при действующей и оптимальной конфигурации сети.
Определена задача необходимости создания программного продукта, способного взаимодействовать с сетью и изменять ее конфигурацию в зависимости от режимных параметров. Разработанный алгоритм относится к эврестическим методам. Основа его работы заключается в определении линии с наименьшим током и создании оптимальной ТНР в месте размыкания данной ЛЭП. Для повышения быстродействия алгоритма применено дополнительное условие для обозначения статуса линии в процессе реконфигурации, что позволяет исключить варианты недопустимых оперативных переключений. С целью обеспечения разомкнутого режима работы сети алгоритм производит определения ТНР, до тех пор, пока не исчерпается число линий, участвующих в реконфигурации. Исключение линии из процесса реконфигурации происходит при ее отключении, если она является одной из оптимальных ТНР, и при ее включении, если ее отключение приводит к прекращению электроснабжения потребителей.
Проведенная проверка представленных алгоритмов показала, что различным режимам сети соответствуют разные оптимальные конфигурации. Определяющими факторами, оказывающими влияние на формирование оптимальной конфигурации, явлются исходная схема рассматриваемой сети и распределение 73
нагрузок по сети. Малое количество взаиморезервируемых участков цепи сказывается на низкой схемной вариативности, и как следствие на малом числе возможных оптимальных конфигураций. При наличии в сети явных более загруженных элементов и/или мощных потребителей с постоянной величиной становится причиной появления оптимальной конфигурации сети вне зависимости от режима или изменение оптимальной конфигурации является низкоэффективным.
Для того чтобы в полном объеме оценить эффективность реконфигурации необходимо знать длительность продолжения оптимальности конфигурации, для этого важно знать длительность и параметры будущих режимов сети, возможным решением данного вопроса видится применение нейронных сетей для прогнозирования графиков нагрузки.
В ходе проверки работы алгоритмов было выявлено, что наибольший эффект достигается в сетях со смешанным размещением потребителей с различными характерными графиками нагрузки. Например, при близком размещении бытовых потребителей с предприятиями с односменными графиками нагрузки. Так как различное время пиковых нагрузок у разных групп потребителей приводит к существенному перераспределению потоков мощности с оптимальными конфигурациями для каждого режима.
При высокой длительности оптимальности конфигурации, реконфигурация сети приводит к снижению потерь примерно на 5-6%, что в свою очередь доказывает возможность применения реконфигурации сети как метода повышения энергоэффективности.
Данная работа показала, что осуществление процесса реконфигурации в режиме реального времени является перспективным направлением в создании систем управления РС. В рамках работы определены вопросы для дополнительной темы исследования в рамках данного проекта:
- Прогнозирование графиков нагрузки электрических сетей;
- Определение затрат на процесс реконфигурации.
В данной выпускной квалификационной работе представлен алгоритм определения оптимальной конфигурации распределительной сети путем изменения ТНР. Критерием определения оптимальности принята суммарная величина потерь мощности в ЛЭП при передаче электроэнергии. Представлен алгоритм оценки эффективности процесса реконфигурации путем сравнения потерь при действующей и оптимальной конфигурации сети.
Определена задача необходимости создания программного продукта, способного взаимодействовать с сетью и изменять ее конфигурацию в зависимости от режимных параметров. Разработанный алгоритм относится к эврестическим методам. Основа его работы заключается в определении линии с наименьшим током и создании оптимальной ТНР в месте размыкания данной ЛЭП. Для повышения быстродействия алгоритма применено дополнительное условие для обозначения статуса линии в процессе реконфигурации, что позволяет исключить варианты недопустимых оперативных переключений. С целью обеспечения разомкнутого режима работы сети алгоритм производит определения ТНР, до тех пор, пока не исчерпается число линий, участвующих в реконфигурации. Исключение линии из процесса реконфигурации происходит при ее отключении, если она является одной из оптимальных ТНР, и при ее включении, если ее отключение приводит к прекращению электроснабжения потребителей.
Проведенная проверка представленных алгоритмов показала, что различным режимам сети соответствуют разные оптимальные конфигурации. Определяющими факторами, оказывающими влияние на формирование оптимальной конфигурации, явлются исходная схема рассматриваемой сети и распределение 73
нагрузок по сети. Малое количество взаиморезервируемых участков цепи сказывается на низкой схемной вариативности, и как следствие на малом числе возможных оптимальных конфигураций. При наличии в сети явных более загруженных элементов и/или мощных потребителей с постоянной величиной становится причиной появления оптимальной конфигурации сети вне зависимости от режима или изменение оптимальной конфигурации является низкоэффективным.
Для того чтобы в полном объеме оценить эффективность реконфигурации необходимо знать длительность продолжения оптимальности конфигурации, для этого важно знать длительность и параметры будущих режимов сети, возможным решением данного вопроса видится применение нейронных сетей для прогнозирования графиков нагрузки.
В ходе проверки работы алгоритмов было выявлено, что наибольший эффект достигается в сетях со смешанным размещением потребителей с различными характерными графиками нагрузки. Например, при близком размещении бытовых потребителей с предприятиями с односменными графиками нагрузки. Так как различное время пиковых нагрузок у разных групп потребителей приводит к существенному перераспределению потоков мощности с оптимальными конфигурациями для каждого режима.
При высокой длительности оптимальности конфигурации, реконфигурация сети приводит к снижению потерь примерно на 5-6%, что в свою очередь доказывает возможность применения реконфигурации сети как метода повышения энергоэффективности.
Данная работа показала, что осуществление процесса реконфигурации в режиме реального времени является перспективным направлением в создании систем управления РС. В рамках работы определены вопросы для дополнительной темы исследования в рамках данного проекта:
- Прогнозирование графиков нагрузки электрических сетей;
- Определение затрат на процесс реконфигурации.