СИСТЕМЫ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
ISSN (печатн.): 2782-2001
ISSN (онлайн): 2782-215X
В статье рассмотрены вопросы подключения объектов микрогенерации на основе возобновляемых источников энергии (ВИЭ) к электрическим сетям низкого напряжения (НН) 0,4 кВ. Такой способ подключения позволит использовать объекты микрогенерации в качестве сетевых источников энергии, и при этом неиспользованная электрическая энергия, вырабатываемая с помощью объектов микрогенерации, может поставляться в сеть низкого напряжения 0,4 кВ. Предлагаются способы имитационного моделирования процессов распределения электрической энергии в системе электроснабжения с объектами микрогенерации; сформулированы требования к электросетевому контроллеру, используемому для обеспечения подключения объектов микрогенерации в сеть низкого напряжения. Проанализированы возникающие в связи с этим проблемы и предложены пути их решения. Предлагаемые способы разработки программно-аппаратных решений с применением современных методов имитационного моделирования процессов генерации и распределения электрической энергии на основе быстрого прототипирования в среде Matlab Simulink позволяют провести натурные эксперименты с целью моделирования процессов, протекающих в электрических сетях низкого напряжения 0,4 кВ с использованием объектов микрогенерации просьюмеров.
Грицай Александр Сергеевич
Чебаненко Евгений Владимирович
Потапов Виктор Ильич
Андреева Елена Григорьевна
Хамитов Рустам Нуриманович
Червенчук Игорь Владимирович
1. Buchholz B.M., Styczynski Z. Smart Grids?: fundamentals and technologies in electric power systems of the future. – Heidelberg; New York: Springer, 2020. – 408 p.
2. Третьяков Е.А., Малышева Н.Н. Управление спросом активных потребителей в распределительных электрических сетях // Вестник Чувашского университета. – 2020. – № 1. – С. 190–202.
3. Smart grid digitalization in Germany by standardized advanced metering infrastructure and green button / J. Meister, N. Ihle, S. Lehnhoff, M. Uslar // Application of Smart Grid Technologies. – London; San Diego: Academic Press, 2018. – P. 347–371.
4. Манусов В.З., Хасанзода Н., Матренин П.В. Применение методов искусственного интеллекта в задачах управления режимами электрических сетей Smart Grid. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2019. – 240 с.
5. ГОСТ 32144–2013. Электрическая энергия. Совместимость технических средств электромагнитная. Нормы качества электрической энергии в системах электроснабжения общего назначения: введ. 2014–07–01. – М.: Стандартинформ, 2014. – 16 с.
6. СТО 34.01-39.3-003–2018. Регламент управления качеством электрической энергии в распределительных электрических сетях дочерних зависимых обществ ПАО “Россети”: дата введения 03.05.2018. – М.: ПАО «Россети», 2018. – (Стандарт организации).
7. The method of short-term forecast electricity load with combined a sinusoidal function and an artificial neural network / A. Gritsay, V. Makarov, R. Khamitov, A. Tatevosyan, S. Gritsay // 2019 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus). – St. Petersburg, Moscow, 2019. – P. 523–526. – DOI: 10.1109/EIConRus.2019.8656796.
8. Short-term forecast methods of electricity generation by solar power plants and its classification / D.A. Tyunkov, A.S. Gritsay, V.I. Potapov, R.N. Khamitov, A.V. Blohin, L.K. Kondratukova // Journal of Physics: Conference Series. – 2019. – Vol. 1260, iss. 5. – P. 052033.
9. Yang Z., Chai Y. A survey of fault diagnosis for onshore grid-connected converter in wind energy conversion systems // Renewable and Sustainable Energy Reviews. – 2016. – Vol. 66. – P. 345–359.
10. Zhang F., Mu L. A fault detection method of microgrids with grid-connected inverter interfaced distributed generators based on the PQ control strategy // IEEE Transactions on Smart Grid. – 2019. – Vol. 10 (5). – P. 4816–4826.
11. Investigate dynamic and transient characteristics of microgrid operation and develop a fast-scalable-adaptable algorithm for fault protection system / D.M. Bùi, K.-Y. Lien, S.-L. Chen, Y.-C. Lu, C.-M. Chan, Y.-R. Chang // Electric Power Systems Research. – 2015. – Vol. 120. – P. 214–233.
12. Mathematical modeling of hybrid renewable energy system: a review on small hydro-solar-wind power generation / B. Bhandari, S.R. Poudel, K.-T. Lee, S.-H. Ahn // International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology. – 2014. – Vol. 1, N 2. – P. 157–173.
13. Modeling of solar wind hybrid renewable energy sources in Simulink / S.C. Sahoo, B. Panda, R. Dash, B. Panda, S. Kar // Proceedings of the International Conference on Soft Computing Systems, ICSCS 2015. – New Delhi: Springer, 2016. – Vol. 1. – P. 939–947.
14. Зубакин В.А., Карнаухов М.Н., Стариннов С.А. Проектирование, строительство и эксплуатация солнечных и ветровых электростанций: учебное пособие. – М.: РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2019. – 163 с.
15. Moussavi S.Z., Atapour R. Dynamic modelling and control of doubly fed induction generator variable speed wind turbine // Computational Intelligence and Information Technology, CIIT 2011. –Berlin; Heidelberg: Springer, 2011. – P. 78–86.
16. Suresh A., Resmi R., Vanitha V. Mathematical model of brushless doubly fed induction generator based wind electric generator // Power Electronics and Renewable Energy Systems. – India: Springer, 2015. – P. 1477–1487.
17. Kumar A., Munda J., Singh G. Wind-driven stand-alone six-phase self-excited induction generator transients under different loading conditions // Electrical Engineering. – 2015. – Vol. 97. – P. 87–100.
18. System dynamic modelling of three different wind turbine gearbox designs under transient loading conditions / H. Al-Hamadani, T. An, M. King, H. Long // International Journal of Precision Engineering and Manufacturing. – 2017. – Vol. 18, N 11. – P. 1659–1668.
19. Chettibi N., Mellit A. Study on control of hybrid photovoltaic-wind power system using Xilinx system generator // Solar Photovoltaic Power Plants. – Singapore: Springer, 2019. – P. 97–120.
20. Muthukumar R., Balamurugan P. A model predictive controller for improvement in power quality from a hybrid renewable energy system // Soft Computing. – 2019. – Vol. 23 (8). – P. 2627–2635.
21. Song H., De T. Research on maximum wind energy capturing of doubly fed induction wind generator based on fuzzy control technology // Future Communication, Computing, Control and Management. – 2012. – Vol. 141. – P. 43–48.
22. Khan M.J., Mathew L. Fuzzy logic controller-based MPPT for hybrid photo-voltaic/wind/fuel cell power system // Neural Computing and Applications. – 2019. – Vol. 31, N 10. – P. 6331–6344.
О разработке программно-аппаратного комплекса моделирования электросетевого контроллера и объектов микрогенерации на основе возобновляемых источников энергии в сетях НН 0,4 кВ / А.С. Грицай, Е.В. Чебаненко, В.И. Потапов, Е.Г. Андреева, Р.Н. Хамитов, И.В. Червенчук // Системы анализа и обработки данных. – 2021. – № 1 (81). – С. 61–72. –
DOI: 10.17212/2782-2001-2021-1-61-72.
Gritsay A.S., Chebanenko E.V., Potapov V.I., Andreeva E.G., Khamitov R.N., Chervenchuk B.V. O razrabotke programmno-apparatnogo kompleksa modelirovaniya elektrosetevogo kontrollera i ob”ektov mikrogeneratsii na osnove vozobnovlyaemykh istochnikov energii v setyakh NN 0,4 kV [On the development of a software and hardware complex for modeling a power grid controller and microgeneration facilities based on renewable energy sources in LV 0,4 kV networks]. Sistemy analiza
i obrabotki dannykh = Analysis and data processing systems, 2021, no. 1 (81), pp. 61–72.
DOI: 10.17212/2782-2001-2021-1-61-72.
