СИСТЕМЫ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
ISSN (печатн.): 2782-2001
ISSN (онлайн): 2782-215X
Устойчивая тенденция к развитию электроэнергетических систем ведет к их постоянному укрупнению и усложнению, появляются новые способы их контроля. В связи с этим существующие модели и комплексы оценки надежности могут работать неполноценно и неэффективно с точки зрения адекватности получаемых результатов. Для оценки текущего состояния существующих моделей и комплексов был проведен обзор и анализ отечественных и зарубежных программно-вычислительных комплексов. В частности, рассматривались входящие в них математические модели минимизации дефицита мощности. В основе настоящей работы рассматривается задача модификации математических моделей минимизации дефицита мощности, используемых при оценке балансовой надежности электроэнергетических систем одного из рассматриваемых комплексов. В качестве модификации математических моделей предлагается отказаться от существующего способа учета пропускных способностей линий и использовать корректный учет максимально допустимого перетока активной мощности в контролируемых сечениях. Отраженная в работе экспериментальная часть касается тестирования вариантов моделей минимизации дефицита мощности, а также предлагаемых модификаций на различных системах, в том числе состоящих из трех и семи зон надежности с вариативным количеством контролируемых сечений и входящих в них линий электропередачи.По результатам работы предлагаемые модификации показали свою работоспособность и могут быть в дальнейшем использованы, также авторами были получены наиболее адекватные результаты с позиции физических законов функционирования электроэнергетических систем за счет модели минимизации дефицита мощности с квадратичными потерями, которая учитывает ограничения передачи мощности по контролируемым сечениям.
1. Ковалев Г.Ф., Лебедева Л.М. Надежность систем электроэнергетики / отв. ред. Н.И. Воропай. – Новосибирск: Наука, 2015. – 224 с.
2. Iakubovskii D.V., Krupenev D.S., Boyarkin D.A. An analysis of shortage minimization models to assess power system adequacy // Energy Systems Research. – 2018. – Vol. 1, N 3. – P. 25–32. – DOI: 10.25729/esr.2018.03.0003J.
3. Ковалев Г.Ф., Лебедева Л.М. Модель оценки надежности электроэнергетических систем при долгосрочном планировании их работы // Электричество. – 2000. – № 11. – С. 17–24.
4. Чукреев Ю.Я. Модели обеспечения надежности электроэнергетических систем. – Сыктывкар: Коми НЦ УрО РАН, 1995. – 176 с.
5. Billinton R., Li W. Reliability assessment of electric power systems using Monte Carlo methods. – New York: Springer, 1994. – 352 p.
6. Li W. Probabilistic transmission system planning. – Hoboken, NJ: Wiley-IEEE Press, 2011. – 376 p.
7. Обоскалов В.П. Алгоритмические аспекты расчета вероятностных показателей дефицита мощности в задаче балансовой надежности ОЭС // Известия Российской академии наук. Энергетика. – 2020. – № 2. – С. 59–74. – DOI: 10.31857/S0002331020010094.
8. Working Group 601 of Study Committee C4. Review of the current status of tools and techniques for risk-based and probabilistic planning in power systems / International Conference on Large High Voltage Electric Systems, March 2010. – CIGRE, 2010.
9. Systematic mapping of power system models: Expert survey, EUR 28875 EN / R. Fernandez Blanco Carramolino, F. Careri, K. Kavvadias, I. Hidalgo Gonzalez, A. Zucker, E. Peteves. – Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2017. – DOI: 10.2760/422399.
10. Assessment of underlying capacity mechanism studies for Greece: EUR 28611 EN / G. Antonopoulos, S. Chondrogiannis, K. Kanellopoulos, I. Papaioannou, A. Spisto, T. Efthimiadis, G. Fulli. – Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2017. – DOI: 10.2760/51331.
11. Bertoldi O., Scalcino S., Salvaderi L. Adequacy avaluation: an application of ENEL’s SICRET program to New Brunswick power system: WG 38/03/01 / CIGRE Symposium “Electric Power System Reliability”. – Montreal; Canada, 1991.
12. Composite power system reliability analysis application to the New Brunswick Power Corporation System: the draft report of the CIGRE Symposium on Electric Power Systems Reliability. – Montreal; Canada, 1991.
13. RTE Antares. Antares Optimization problems formulation. – URL: https://antares.rte-france.com (accessed: 04.05.2021).
14. RTE Antares. Modelling of flow-based domains in Antares for adequacy studies. – URL: https://antares.rte-france.com/?page_id=19&lang=en (accessed: 04.05.2021).
15. A Study on probabilistic risk assessment for transmission and other resource planning / A. Gaikwad, S. Agarwal, K. Carden, N. Wintermantel, S. Meliopoulos, M. Kumbale / Electric Power Research Institute for EISPC and NARUC. – EPRI, 2015. – (NARUC-2013-RFP027-DE0316).
16. Urrego A.L. A novel method for the approximation of risk of Blackout in operational conditions: Doctoral thesis. – Paris, 2016.
17. Survey of tools for risk assessment of cascading outages / M. Papic, K. Bell, Y. Chen, I. Dobson, L. Fonte, E. Haq, P. Hines, D. Kirschen, X. Luo, S.S. Miller, N. Samaan, M. Vaiman, M. Varghese, P. Zhang // 2011 IEEE Power and Energy Society General Meeting. – Detroit, MI, 2011.
18. Hong Y.-Y., Lee L.-H. Reliability assessment of generation and transmission systems using fault-tree analysis // Energy Conversion and Management. – 2009. – Vol. 50. – P. 2810–2817.
19. Siemens AG and Siemens Industry, Inc. Model Management Module for PSS®E. – URL: https://new.siemens.com/global/en/products/energy/energy-automation-and-smart-grid/pss-software/pss-e.html (accessed: 04.05.2021).
20. Siemens AG and Siemens Industry, Inc. Optimal Power Flow PSS®E. – URL: https://new.siemens.com/global/en/products/energy/energy-automation-and-smart-grid/pss-software/pss-e.html (accessed: 04.05.2021).
21. Siemens AG and Siemens Industry, Inc. PSS®E. High-performance Transmission Planning and Operations Software for the Power Industry. – Art. EMDG-B10125-00-7600--PSSE Brochure. – URL: https://new.siemens.com/global/en/products/energy/energy-automation-and-smart-grid/pss-software/pss-e.html (accessed: 04.05.2021).
22. PSR – Energy consulting and analytics. OPTGEN User Manual, Version 7.4. – Rio de Janeiro: PSR, 2019.
23. ENTSO-E. Mid-term adequacy forecast 2018. Appendix 1: Methodology and detailed results. – URL: https://eepublicdownloads.entsoe.eu/clean-documents/sdc-documents/MAF/MAF_2018_Methodology_and_Detailed_Results.pdf (accessed: 04.05.20210).
24. PLEXOS Market Simulation Software. – URL: https://energyexemplar.com/solutions/plexos/ (accessed: 04.05.20210).
25. Chu K. MARS. Multi-area reliability simulation. EOP – on demand feature. – General Electric Company, 2014.
26. Jirutitijaroen P., Singh C. Reliability and cost trade-off in multi-area power system generation expansion using dynamic programming and global decomposition // IEEE Transactions on Power Systems. – 2006. – Vol. 21, iss. 3. – P. 1432–1441.
27. Зоркальцев В.И., Пержабинский С.М. Модель оптимизации дефицита мощности электроэнергетической системы // Управление большими системами. – 2010. – № 30-1. – С. 300–318.
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 20-08-00550 А.
Якубовский Д.В., Крупенёв Д.С., Бояркин Д.А. Модель минимизации дефицита мощности электроэнергетических систем с учетом ограничений по контролируемым сечениям // Системы анализа и обработки данных. – 2021. – № 2 (82). – С. 95–120. – DOI: 10.17212/2782-2001-2021-
2-95-120.
Yakubovsky D.V., Krupenev D.S., Boyarkin D.A. Model' minimizatsii defitsita moshchnosti elektroenergeticheskikh sistem s uchetom ogranichenii po kontroliruemym secheniyam [A minimization model of the power shortage of electric power systems with regard to restrictions on controlled sections]. Sistemy analiza i obrabotki dannykh = Analysis and Data Processing Systems, 2021, no. 2 (82), pp. 95–120. DOI: 10.17212/2782-2001-2021-2-95-120.
