Speaker
Description
В настоящее время в мировой электроэнергетике наблюдается тенденция широкого внедрения объектов возобновляемой генерации. Так, в 2020 году суммарная установленная мощность объектов на основе возобновляемых источников энергии (ВИЭ) (с учетом гидроэлектростанций) составила около 2500 ГВт [1].
При внедрении в электроэнергетическую систему (ЭЭС) объекты ВИЭ оказывают влияние на режимные параметры ЭЭС, в частности, потери и перетоки активной и реактивной мощности, относительный уровень напряжения шин ЭЭС, величину и направление токов короткого замыкания и др. Таким образом, необходимо исследовать характер данного влияния и в соответствии с ним определять на этапе проектирования нового ввода оптимальные конфигурационные параметры (место установки в ЭЭС - номер шины и размер - мощность объекта).
Для дальнейшего описания одного из способов оценки влияния объектов ВИЭ на режим ЭЭС необходимо ввести понятие целевой функции. Целевой функцией называется функциональная зависимость контролируемых параметров ЭЭС с учетом их важности, выраженных в виде весовых коэффициентов, от изменения перетоков мощности ввиду внедрения объектов дополнительной генерации. В качестве параметров целевой функции, в контексте обозначенной задачи, принимают потери активной и реактивной мощности, относительный уровень напряжения шин ЭЭС, капиталовложения и эксплуатационную стоимость, период окупаемости и др. В первом приближении примем в качестве целевой функции потери активной мощности с весовым коэффициентом, равным единице.
Расчет перетоков и потерь активной мощности будем производить в соответствии с итерационным методом [2]. Суть данного метода заключается в выполнении n-ого числа итераций пересчета перетоков и потерь мощности, падения напряжения на шинах ЭЭС до получения ошибки расчета меньше наперед заданного сколь угодно малого значения. Каждая итерация, в свою очередь, выполняется в два этапа:
Расчет перетоков и потерь мощности с учетом следующего допущения - значение напряжения на всех шинах ЭЭС принимается равным номинальному значению (для исследуемой 15-узловой IEEE схемы, параметры которой приведены в [3], номинальное напряжение составляет 11 кВ);
Пересчет значений напряжения на всех шинах ЭЭС в соответствии с перетоками мощности, найденными на первом этапе.
На этом первая итерация заканчивается. Переходим к первому этапу второй итерации. При расчете вместо номинального значения 11 кВ используем значения напряжения, найденные на втором шаге первой итерации. Расчет ведем до тех пор, пока разность напряжений (ошибка расчета) k+1-ой и k-ой итерации не будет меньше наперед заданного значения этой ошибки.
В рамках данной работы определим величину ошибки, получаемую при проведении только первой итерации расчета перетоков и потерь мощности в ЭЭС для определения оптимальных параметров конфигурации (место установки и мощность) объектов ВИЭ, при проектировании ввода последних в ЭЭС, на примере 15-узловой IEEE схемы.
Выполним реализацию представленного метода в программном комплексе MathCAD для исходной схемы (без установки дополнительной генерации).
Таким образом, ошибка определения потерь активной мощности составила 0,02%, что свидетельствует о возможности проведения расчета только в одну итерацию для оптимизации времени расчета без потери заданной точности расчета.
На основании проведенного анализа можем заключить, что в настоящее время возобновляемой энергетике свойственна тенденция широкого распространения в ЭЭС мира. При внедрении в сеть данные объекты оказывают влияние на режимные параметры, в соответствии с чем на этапе проектирования необходимо решать задачу определения оптимальной конфигурации объектов ВИЭ, в том числе посредством программного расчета перетоков и потерь мощности. В частности, как один из возможных вариантов решения поставленной задачи применяется итерационный метод, предполагающий проведение n-ого числа итераций. Посредством осуществленного математического моделирования на примере 15-узловой IEEE схемы получены результаты, свидетельствующие о справедливости применения при решении обозначенной оптимизационной задачи только первой итерации без потери точности наперед заданного значения ошибки (точности решения).
Работа выполнена при поддержке Министерства науки и высшего образования РФ, грант МК-5320.2021.4
Список литературы
- Renewable capacity statistics 2020. IRENA 2020 [Электронный ресурс]. URL: https://www.irena.org/publications/2020/Mar/Renewable-Capacity-Statistics-2020 (дата обращения: 20.02.2021).
- F. Jabari, S. Asadi, and S. Seyed-barhagh. A Novel Forward-Backward Sweep Based Optimal DG Placement Approach in Radial Distribution Systems // Optimization of Power System Problems. Methods, Algorithms and MATLAB Codes. - 2020. - Vol. 262. - Pp. 49-61.
- M. Jayamohan, E.K. Bindumol, and C.A. Babu. Voltage stability enhancement of radial distribution system by optimal placement of DG and D-STATCOM // International Conference on Recent Trends in Engineering, Science & Technology (ICRTEST) - 2016. - 2018. - Pp. 1-6.
| Affiliation of speaker | Tomsk Polytechnic University |
|---|---|
| Publication | Журнал «Известия ТПУ. Инжиниринг георесурсов» |
| Position of speaker | Student |
