СИСТЕМЫ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
ISSN (печатн.): 2782-2001
ISSN (онлайн): 2782-215X
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.
Булатов Юрий Николаевич
Крюков Андрей Васильевич
Черепанов Александр Валерьевич
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.
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».
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.
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.
