Системы анализа и обработки данных


(НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК
НОВОСИБИРСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА)

English | Русский

Последний выпуск
№4(80) Октябрь - Декабрь 2020

Математические модели для определения предельных режимов в электрических сетях с установками распределенной генерации

Выпуск № 4 (80) Октябрь - Декабрь 2020
Авторы:

Булатов Юрий Николаевич,
Крюков Андрей Васильевич,
Черепанов Александр Валерьевич
DOI: http://dx.doi.org/10.17212/1814-1196-2020-4-17-36
Аннотация

Децентрализация производства электроэнергии на основе установок распределенной генерации является важным сегментом новой технологической платформы электроэнергетики. На базе этого подхода могут быть получены значимые положительные эффекты, заключающиеся в снижении финансовых затрат на энергообеспечение, повышении бесперебойности электроснабжения, улучшении качества электроэнергии и стимулировании применения возобновляемых энергоисточников. Для эффективного использования распределенной генерации в электроэнергетических системах требуется разработка методов и средств, обеспечивающих координированное управление нормальными, аварийными и послеаварийными режимами. Особую актуальность приобретают задачи определения предельных режимов сетей, в узловых точках которых подключены генераторы относительно небольшой мощности. В некоторых ситуациях (например, при использовании малых гидравлических станций) группы таких генераторов могут располагаться на значительных для распределительных сетей 6–10–20 кВ расстояниях от центров потребления; при этом будет иметь место заметное ограничение областей статической апериодической устойчивости.



В статье представлены результаты разработок, направленных на реализацию методов определения предельных режимов по статической апериодической устойчивости в сетях с установками распределенной генерации. В основу предлагаемого подхода положены уравнения предельных режимов, обеспечивающие формирование эффективных алгоритмов для оперативного нахождения точек, принадлежащих границам областей устойчивости. Приведены результаты построения указанных областей для электрической сети 6 кВ с установками распределенной генерации на основе гидравлических станций малой мощности. Дополнительно в системе Matlab проведено моделирование переходных процессов в исследуемой электроэнергетической системе для различных точек пространства регулируемых параметров режима.


Ключевые слова: электроэнергетические системы, установки распределенной генерации, уравнения предельных режимов, обеспечение статической устойчивости, статическая апериодическая устойчивость, математические модели, уравнения установившихся режимов, матрица Якоби, моделирование, прогностические регуляторы

Список литературы

1. Конторович А.М., Крюков А.В. Использование уравнений предельных режимов в задачах управления энергосистемами // Известия Академии наук СССР. Энергетика и транспорт. – 1987. – № 3. – С. 25–33.



2. Makarov Yu.V., Ma J., Dong Zh.Y. Determining static stability boundaries using a non-iterative method // Proceedings of the IEEE Power Engineering Society General Meeting. – St. Louis, 2007. – P. 1–9. – DOI: 10.1109/PES.2007.385897.



3. Ayuev B.I., Davydov V.V., Erokhin P.M. Fast and reliable method of searching power system marginal states // IEEE Transactions on Power Systems. – 2016. – Vol. 31. – P. 4525–4533. – DOI: 10.1109/TPWRS.2016.2538299.



4. Крюков А.В. Предельные режимы электроэнергетических систем. – Иркутск: ИрГУПС, 2012. – 236 с.



5. Rugthaicharoencheep N., Auchariyamet S. Technical and economic impacts of distributed generation on distribution system // International Journal of Electrical, Computer, Energetic, Electronic and Communication Engineering. – 2012. – N 6. – P. 385–389. – DOI: 10.5281/zenodo.1327636.



6. Buchholz B.M., Styczynski Z. Smart Grids – fundamentals and technologies in electricity networks. – Heidelberg: Springer, 2014. – 396 p.



7. Mahmoud M.S., AL-Sunni F.M. Control and optimization of distributed generation systems. – Cham: Springer, 2015. – 578 p.



8. Barker P.P., Mello R.W. de. Determining the impact of distributed generation on power systems. Pt. 1. Radial distribution systems // 2000 IEEE Power Engineering Society Summer Meeting. – Seattle, WA, 2000. – P. 222–233. – DOI: 10.1109/PESS.2000.868775.



9. Voropai N.I., Stychinsky Z.A. Renewable energy sources: theoretical foundations, technologies, technical characteristics, economics. – Magdeburg: Otto-von-Guericke-Universität, 2010. – 223 p.



10. Impact of clustering microgrids on their stability and resilience during blackouts / M.S. Saleh, A. Althaibani, Y. Esa, Y. Mhandi, A.A. Mohamed // Proceedings on International Conference on Smart Grid and Clean Energy Technologies (ICSGCE). – Offenburg, Germany, 2015. – P. 195–200.



11. Mohsen F.N., Amin M.S., Hashim H. Application of smart power grid in developing countries // IEEE 7th International Power Engineering and Optimization Conference (PEOCO). – Langkawi, 2013. – P. 427–431. – DOI: 10.1109/PEOCO.2013.6564586.



12. Smart Grid technologies / J. Wang, A.Q. Huang, W. Sung, Y. Liu, B.J. Baliga // IEEE Industrial Electronics Magazine. – 2009. – N 3. – P. 16–23. – DOI: 10.1109/MIE.2009.932583.



13. Active distribution network expansion planning integrated with centralized and distributed Energy Storage System / X. Shen, S. Zhu, J. Zheng, Y. Han, Q. Li, J. Nong, Sh. Mohammad // 2015 Power and Energy Society General Meeting. – Denver, CO, 2015. – P. 1–5. – DOI: 10.1109/PESGM.2015.7286069.



14. Martínez Ceseña E.A., Capuder T., Mancarella P. Flexible distributed multienergy generation system expansion planning under uncertainty // IEEE Transaction on Smart Grid. – 2016. – N 7. – P. 348–357. – DOI: 10.1109/PESGM.2016.7741088.



15. Trends in microgrid control / D.E. Olivares, A. Mehrizi-Sani, A.H. Etemadi, C.A. Canizares, R. Iravani, M. Kazerani, A.H. Hajimiragha, O. Gomis-Bellmunt, M. Saeedifard, R. Palma-Behnke, G.A. Jimenez-Estevez, N.D. Hatziargyriou // IEEE Transactions on Smart Grid. – 2014. – N 5. – P. 1905–1919.



16. Ackermann T., Anderson G., Söder L. Distributed generation: a definition // Electric Power Systems Research. – 2001. – Vol. 57. – P. 195–204. – DOI: 10.1016/S0378-7796(01)00101-8.



17. Ellabban O., Abu-Rub H., Blaabjerg F. Renewable energy resources: current status, future prospects and their enabling technology // Renewable and Sustainable Energy Reviews. – 2014. – Vol. 39. – P. 748–764. – DOI: 10.1016/J.RSER.2014.07.113.



18. Xie W., Xia X. Distributed energy dispatch of electrical energy storage systems using consensus control approach // IFAC-PapersOnLine. – 2018. – Vol. 51. – P. 229–234. – DOI: 10.1016/j.ifacol.2018.07.283.



19. Bulatov Yu.N., Kryukov A.V. Prevention of outages in power systems with distributed generation plants // Energy Systems Research. – 2019. – N 2. – P. 68–83.



20. Ensuring postemergency modes stability in power supply systems equipped with distributed generation plants / Y. Bulatov, A. Kryukov, K. Suslov, N. Shamarova // 10th International Scientific Symposium on Electrical Power Engineering (Elektroenergetika 2019): Proceedings. – Stara Lesna, Slovakia, 2019. – P. 38–42.



21. Bulatov Yu.N., Kryukov A.V., Huan N.V. Automatic prognostic regulators of distributed generators // 2018 International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon). – Vladivostok, Russia, 2018. – P. 1–4. – DOI: 10.1109/FarEastCon.2018.8602718.

Благодарности. Финансирование

Работа выполнена при финансовой поддержке по гранту государственного задания Минобрнауки России на тему «Повышение качества электрической энергии и электромагнитной безопасности в системах электроснабжения железных дорог, оснащенных устройствами Smart Grid, путем применения методов и средств математического моделирования на основе фазных координат».

Для цитирования:

Булатов Ю.Н, Крюков А.В., Черепанов А.В. Математические модели для определения предельных режимов в электрических сетях с установками распределенной генерации // Научный вестник НГТУ. – 2020. – № 4 (80). – С. 17–36. – DOI: 10.17212/1814-1196-2020-4-17-36.

For citation:

Bulatov Yu.N., Kryukov A.V., Cherepanov A.V. Matematicheskie modeli dlya opredeleniya predel'nykh rezhimov v elektricheskikh setyakh s ustanovkami raspredelennoi generatsii [Mathematical models for determining limit operating modes in electrical networks with distributed generation plants]. Nauchnyi vestnik Novosibirskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta = Science bulletin of the Novosibirsk state technical university, 2020, no. 4 (80), pp. 17–36. DOI: 10.17212/1814-1196-2020-4-17-36.

Просмотров: 51