автореферат диссертации по энергетике, 05.14.02, диссертация на тему:Анализ и планирование режимов автономной ветроэнергетической системы в условиях неопределенности энергоносителя

На правах рукописи

СЕДЕЛЬНИКОВ АНДРЕИ ВАЛЕРЬЕВИЧ

,->иои&3024

АНАЛИЗ И ПЛАНИРОВАНИЕ РЕЖИМОВ АВТОНОМНОЙ ВЕТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ЭНЕРГОНОСИТЕЛЯ

Специальность 05.14.02 — Электростанции и электроэнергетические

системы

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Новосибирск - 2007

003053024

Работа выполнена Государственном образовательном учреждении

высшего профессионального образования

"Новосибирский государственный технический университет"

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Манусов Вадим Зиновьевич

Официальные оппоненты, доктор технических наук, профессор

Лукутин Борис Владимирович кандидат технических наук, Могиленко Александр Валерьевич

Ведущая организация: ЗАО «Сибгелиоэкоэнергетика», г. Новосибирск

Защита состоится: " 15 " марта 2007 г. в 10:00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.173.01 при Новосибирском государственном техническом университете по адресу: 630092, Новосибирск - 92, пр. К. Маркса, 20.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Новосибирского государственного технического университета.

Автореферат разослан "12" февраля 2007 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.173.01 к.т.н , доцент Тимофеев И.П.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В настоящее время во многих странах расширились масштабы исследований и разработок, направленных на совершенствование топливно-энергетического баланса, экономии нефти, газа, угля и других невосполнимых энергоресурсов. Это обуславливает необходимость изыскания методов более экономичного энергоснабжения потребителей, привлечения и эффективного использования нетрадиционных источников энергии.

В связи с этим, значительное развитие получила ветроэнергетика.

В отличие от ресурсов традиционных жидких и твердых топлив на добычу и транспортирование энергии ветра затраты не производятся, поэтому часто говорят, что ветер является "даровым" энергетическим источником. Однако нужно достаточно хорошо знать условия, чтобы определить, где и для каких целей выгодно использовать энергию ветра и когда целесообразнее и экономичнее применить энергетические установки других типов. При этом необходимо наиболее полно учесть требования потребителей электрической энергии, особенности ветра как энергоносителя, режимы работы ветроэнергетической станции (ВЭС) и качество производимой энергии. Только комплексное рассмотрение всех факторов, а также создание наиболее эффективных методов управления и оценки эффективности дают объективные результаты, на основании которых можно судить об экономической целесообразности и технических возможностях применения в конкретных условиях той или иной ветроэнергетической установки (ВЭУ).

Необходимо отметить, что скорость ветра - величина не постоянная и является случайным неуправляемым природным процессом.

При рассмотрении задач, связанных с анализом режимов работы ВЭС, управлением и принятием решений в условиях непостоянства энергоносителя, а так же с изменчивостью электрической нагрузки приходится сталкиваться с одним и тем же рядом проблем, плохо пригодных для решения традиционными методами. Это является причиной создания адаптивных интеллектуальных систем, способных подстраиваться под изменения состояния объекта.

Решение технических задач с помощью методов искусственного интеллекта позволяет оперировать информацией неопределенной, и тем самым имеет ряд преимуществ. Одним из таких методов является аппарат теории нечётких множеств, получивший широкое распространение, как в области управления, так и в области математического моделирования, и более известный под названием «нечёткая логика».

Цель и задачи работы. Целью работы является разработка комплексного подхода анализа режимов работы ВЭС с учетом графика электрической нагрузки в условиях неопределенности энергоносителя, с применением теории нечетких множеств. Применение вероятностно - статистических методов в определении эффективности использования ветроэнергии. А также оценка возможности применения методов нечёткого управления вырабатываемой и потребляемой мощности.

При проведении исследований, направленных на разработку алгоритмов

моделирования и управлением ВЭС, решались следующие задачи:

1. Систематизация и теоретический анализ существующих методов расчета мощности, вырабатываемой ВЭС;

2. Разработка методики расчета, учитывающей фактор изменчивости скорости ветра, как энергоносителя, являющимся случайным неуправляемым природным процессом;

3. Разработка системы поддержки принятия решений при анализе режимов работы автономной ветродизельной системы электроснабжения в соответствии с графиком электрической нагрузки в условиях неопределенности энергоносителя, с применением теории нечетких множеств;

4. Оценка эффективности вероятностно — статистических методов расчета ожидаемой выработки электрической энергии с помощью ВЭУ и, на этой основе, разработка методологии, позволяющей скомбинировать положительные стороны рассматриваемых методов и устранить них недостатки;

5. Адаптация теории нечеткого управления при согласовании вырабатываемой и потребляемой мощности в режиме реального времени.

Методы исследований. Разработанные в диссертации научные положения основываются на системном подходе в области анализа и управления автономных источников электроэнергии. При проведении исследований использовались положения теории нечётких множеств, понятие бинарных и условных нечетких отношений, нечёткие выводы, методы математического программирования, теория вероятности, численные методы анализа с применением вычислительной техники.

Научная новизна. Настоящая диссертационная работа посвящена разработке моделей и методов анализа режимов работы автономной ветроэнергетической системы, а также созданию алгоритмов управления направленных на эффективное согласование потребляемой и вырабатываемой мощности на базе нечетких правил.

Научная новизна определяется следующими положениями:

1. Впервые, шкала Боффорта, характеризующая переменную скорости ветра, представлена упорядоченным терм множеством нечетких переменных, позволяющая использовать для описания задачи принятия решений приближенные оценки, выраженных с помощью нечетких понятий, отношений и высказываний;

2. Впервые применены свойства теории нечетких множеств, позволяющие сопоставить вырабатываемую мощность с графиком электрической нагрузки в условии неопределенности, дающее основание сделать вывод об использовании или аккумулировании электрической энергии;

3. Предложен метод расчета выработки электрической энергии, основанный на комбинации функции распределения скорости ветра и реальной технической характеристики ветроэнергетической установки;

4. Предложен алгоритм управления вырабатываемой и потребляемой мощности в автономной ветродизельной системе, основанный на нечеткой логике.

Достоверность результатов, полученных в диссертации, определяется адекватностью математических моделей применяемых для решения поставленных задач, учетом более реальных характеристик ВЭС, апробацией результатов на сравнительном анализе со значениями, определенными с помощью традиционных методов.

Практическая ценность.

1. Выполненные исследования, а также разработанные методики и алгоритмы могут быть использованы в проектных и исследовательских организациях для задач анализа режимов автономных ветроэнергетических систем, поиска оптимального распределения активной мощности.

2. Практическая значимость работы состоит в том, что разработанный системный подход может быть использован в задачах эксплуатации автономных систем электроснабжения в условиях неопределённой информации. Как в вопросах анализа и планирования режимов, так и в методах управления перераспределением потоков мощности в режиме реального времени с помощью нечеткого алгоритма управления, что приводит повышению оперативности и обоснованности принятия решений.

3. При рассмотрении вопросов эффективности использования ВЭУ, предложенная методология прогнозируемой выработки электрической энергии позволяет наиболее точно судить об энергетической эффективности использования системы.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Нечеткая формализация лингвистической переменной скорости ветка, как энергоносителя;

2. Системный подход, позволяющий сопоставить вырабатываемую мощность с графиком электрической нагрузки в условии неопределенности;

3. Степень эффективности расчета ожидаемой выработки электрической энергии с помощью ВЭУ на базе предложенной методологии;

4. Построение алгоритма управления направленных на эффективное согласование потребляемой и вырабатываемой мощности на базе нечетких правил.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на научных семинарах кафедр факультета энергетики НГТУ, на научных конференциях НГТУ с 2004 по 2006 гг., на Международной научно-технической конференции "ACIT - 2005", Новосибирск. На международных научно-практических конференциях Korus 2004, 2005. На международных научно-практических конференциях студентов, аспирантов и молодых ученых "Наука. Техника. Инновации". На всероссийской научно - технической конференции "Электроэнергия: от получения и распределения до эффективного использования", Томск, 2006. На национальной научно-технической конференции национальной конференции по теплоэнергетики, НКТЭ - 2006, Казань.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 9 печатных работ, в числе которых: 1 научная статья в рецензируемом журнале, рекомендованном перечнем ВАК РФ; 6 опубликованных докладов на всероссийских

и национальных научных конференциях; 2 научные статьи в сборниках научных трудов.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 5 глав, заключения и приложения, и содержит: 168 страницы основного текста, 45 рисунков, 16 таблиц и список литературы из 64 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении изложена общая характеристика диссертационной работы, показана ее актуальность, сформулированы цели и задачи исследования, отражена научная новизна и практическая ценность.

В первой главе отменены тенденции развития ветроэнергетики и основные актуальные задачи, направленные на дальнейшее развитие в этой области.

Развитие ветроэнергетики, как отрасли науки и техники, разрабатывающей теоретические основы, методы и средства использования энергии ветра для производства механической, электрической энергии и теплоты, является существенной задачей.

При рассмотрении вопросов эффективного использования энергии ветра на основе ожидаемой выработки электрической энергии в каждом конкретном случае должна быть определенна совокупность ряда факторов: значения среднегодовой скорости ветра и соответствующая повторяемость его режимов, вариации скоростей ветра, техническая характеристика самой ВЭУ. Такое комплексное рассмотрение поставленных задач создает предпосылки создания системного подхода.

Ветер является случайным процессом с достаточно низкой степенью предсказуемости. Данный аспект указывает на то, что, несмотря на кажущуюся простоту автономных ВЭС, она является обманчивой. И в настоящее время не разработано оптимального алгоритма управления энергораспределением для этих систем в условиях дефицита вырабатываемой мощности. Нет общего подхода, который позволил бы достаточно прозрачно описать текущее состояние в условиях неопределенности энергоносителя, что, в свою очередь, создает трудности при принятии решений, относительно ведения режимов, связанных с потреблением и аккумулированием электрической энергии.

В этой ситуации для формализации поставленных задач и их решения должны использоваться современные методы теории нечеткой логики, которые смогут достаточно адекватно описать модель сопоставления вырабатываемой мощности ВЭУ и мощности потребляемой электрической нагрузкой. В силу того, что мощность ВЭУ зависит главным образом от скорости ветра, и при незначительном изменении скорости, вырабатываемая мощность ветроустановки будет изменяться в достаточно ощутимых пределах.

Детерминированный способ решения данной задачи имеет целый ряд недостатков, и это связано с тем, что при проведении расчетов приходится оперировать информацией неопределенной. Объект может принадлежать к классу описываемому данным понятием, отношением или высказыванием, может не относиться к нему, но возможны и промежуточные градации принадлежности.

Поэтому построение содержательной аналитической модели сложного

объекта очень проблематично и, по-видимому, в этом случае может идти речь лишь об интеллектуальных системах. В связи с этим в данной работе проведен анализ методов нечеткой логики с точки зрения исследования особенностей его реализации, а также оценки области применения.

Во второй главе рассмотрены основные положения теории нечетких множеств. Появление новых способов анализа и управления объектами энергосистем обусловлено тем, что при проектировании и эксплуатации сложных систем приходится сталкиваться с одним и тем же комплексом проблем, не всегда полностью поддающихся решению традиционными методами. Неполнота знаний о внешнем мире, неизбежная погрешность датчиков, непредсказуемость реальных ситуаций - все это заставляет людей думать о создании интеллектуальных систем, способных работать в условиях неопределённости и нечёткости исходной информации.

Системы, функционирующие на основе теории нечётких множеств, оказываются в состоянии справиться с вышеизложенными проблемами. В общем виде, нечёткая лотка - это логика, оперирующая лингвистическими переменными с помощью правил, понятных человеку и близких по структуре к обычному разговорному языку. Преимущества Шггу-систем по сравнению с другими:

• возможность оперировать нечеткими входными данными: например, непрерывно изменяющиеся во времени значения (динамические задачи), значения, которые невозможно задать однозначно (результаты статистических опросов, рекламные компании и т.д.);

• возможность нечеткой формализации критериев оценки и сравнения: оперирование критериями "большинство", "возможно", "преимущественно" и т.д.;

• возможность проведения качественных оценок, как входных данных, так и выходных результатов: возможность оперирования не только значениями данных, но и их степенью достоверности и ее распределением;

• возможность проведения быстрого моделирования сложных динамических систем и их сравнительный анализ с заданной степенью точности: оперируя принципами поведения системы, описанными й!22у-методами. Классические методы управления хорошо работают при полностью детерминированном объекте управления и детерминированной среде, а для систем с неполной информацией и высокой сложностью объекта управления оптимальными являются нечеткие методы нечеткой логики.

В третьей главе разработан вероятностно - статистический метод оценки эффективности ветроиспользования. Несомненно, ключевым фактором в оценке эффективности ВЭС является определение выработки электрической энергии на определенном интервале времени. Очень важно учесть все особенности рассматриваемого объекта, что является довольно сложной задачей, в связи с неполнотой исходной информации. В настоящее время существуют достаточно изысканные методы, позволяющее, с определенной долей вероятности, проанализировать ветровой потенциал, а также определять энергию, кото-

рую можно получить, зная техническое состояние ВЭС и информацию о ветроэнергетическом потенциале.

В данной работе предпринята попытка создание системного подхода при анализе технического потенциала. Предлагаемый подход должен предусматривать не только распределение ветровой энергии над данной территорией, но и иметь непосредственную связь с технической характеристикой ВЭУ. Такой взаимодействие даст полное представление о вырабатываемой электрической энергии в течение определенного промежутка времени и ляжет в основу оценки эффективности использования ВЭС.

Анализ методов расчета ветроэнергетического потенциала показывает, что ожидаемая выработка электрической энергии с помощью ВЭУ может быть определена различными способами, которые, в свою очередь, имеют, как и достоинства, так и недостатки.

Метод определения суммарного производства энергии по средне кубической скорости ветра хорошо подходит для определения удельной мощности, но при анализе технического потенциала дает некоторую погрешность, за счет того, что не включает в рассмотрение зависимость коэффициента мощности от скорости ветра. Зная удельную мощность, можно оценить ресурсы региона, но для того чтобы определить эффективность использования конкретной ВЭУ, необходимо учесть техническую характеристику, совместно с функцией распределения скоростей ветра.

Метод определения суммарного производства энергии, используя модель линейного возрастания мощности ВЭУ в отличие от вышеупомянутого, имеет непосредственную связь технической характеристики с дифференциальной вероятностью появления скорости. В первой зоне режима работы ВЭУ зависимость мощности от скорости представлена линейным участком. В связи с тем, что математическое ожидание скорости ветра на большей части территории земного шара попадает именно на этот участок, то основным слагаемым при определении ожидаемой выработки, будет именно участок первой зоны. Поэтому, учитывая кубическую зависимость изменения вырабатываемой мощности от скорости, необходима корректировка рассматриваемой модели.

Метод определения суммарного производства энергии, используя функцию распределения в безразмерных координатах, частично устраняет недостатки двух других методов, но в свою очередь, не может полностью охватить весь спектр рассматриваемых регионов, и оперирует лишь приближенными функциями распределения скорости ветра.

На основе оценки рассматриваемых методов, предлагается подход, позволяющий скомбинировать положительные стороны рассматриваемых методологий и устранить недостатки. Вырабатываемая электрическая энергия с помощью ВЭУ зависит от ветроэнергетического потенциала и от технической характеристики самой установки. Такие характеристики могут быть представлены с помощью математического аппарата.

Метод моментов для определения параметров функции распределения основывается на условии равенства математических ожиданий моментов ско-

ростей M[us] и соответствующих экспериментальных оценок средних значений моментов скоростей (us), что дает систему уравнений:

M[u'] = t^-t,; j = 1,2..........(1)

1=]

Число этих уравнений принимается равным числу независимых параметров функции распределения. Для двух параметрического распределения Вей-булла достаточно использовать два уравнения для первого и второго моментов, которые приобретают вид:

+ = (2) +f)=i>;4. о)

где Г(х) - гамма функция.

Зная фактическую повторяемость скоростей ветра, легко определить коэффициенты функции распределения с и к.

При определении суммарной годовой выработки электрически энергии необходимо установить связь между функцией распределения

/(и) = |— j-f — 1 и зависимости Р = Сс одной стороны, а

также учесть характерные зоны технической характеристики ВЭУ.

Выражение вырабатываемой мощности на характерных участках технической характеристики ВЭУ:

Рм(к) = 0; и<иш1П; u>um.dX, (4)

А -С • о и"от

Рг (и) =-f-^ ■ i Ru) -и3-du; итт <и< ипот, (5)

wmin

wmax

Рз («) = Рпоп, ■ [/(") ■ du ; 11 пот — U — "шах . (6)

ипот

где А - Площадь ометаемой поверхности ветроколеса, м2; р - плотность воздуха (1,225 кг/ мЗ). Тгод = 8760 ч; и - скорость ветра, м/с; СР - коэффициент мощности ВЭУ.

В таком случае, выражение для определения ожидаемой выработки электрической энергии будет иметь вид:

E = ZP,(u)-T. (7)

i=i

Подставляя значения мощности (4 - 6) в (7):

Е =

шал

\m-du

А .С ■ п 1'пот

+ ^ /(и), ¿.¿и

год •

(8)

Таким образом, показана зависимость вырабатываемой электрической энергии ВЭУ от функции распределения скорости ветра и технической характеристики самой установки.

Для анализа эффективности предложенного алгоритма проведем сравнение результатов расчета (таблица 1) ожидаемой электрической энергии различными способами. Результаты будут сравниваться с расчетами, полученными непосредственно производителем самой установки (эталонное значение).

Таблица 1

Методы расчета ожидаемой выработки Энергия, кВт-час/год Погрешность, %

Метод на основе модели линейного возрастания мощности ВЭУ 4,477 -106 8,41

Метод на основе функции распределения в безразмерных координатах 4,316-106 4,50

Метод средне кубической скорости ветра 6,801-Ю6 64,7

Предложенная методология 4Д32-106 0,07

Эталонное значение 4,129-106

Расчеты были выполнены для ВЭУ ТГ-1000, данные о дифференциальной повторяемости - характеристики ветроэнергетических ресурсов г. Барабинска. В исследованиях погрешностей результатов расчета, были приняты допущения, связанные с возрастанием скорости ветра с высотой, поскольку этот фактор не оказывал влияния на окончательные выводы.

Проведенные исследования различных методов расчета ожидаемой выработки электрической энергии позволяют аналитически моделировать зависимость вырабатываемой мощности от скорости ветра. В результате исследований были рассмотрены их особенности, приведены достоинства и недостатки Предложенная модель, которая объединяет положительные стороны рассматриваемых способов, позволяет наиболее правильно связать функцию распределения скорости ветра с технической характеристикой ветроустановки.

Анализ результатов расчета показывает, что такое представление позволяет максимально точно определять зависимость вырабатываемой мощности от скорости ветра в течение года. Существенно было бы заметить, что результат такого алгоритма имеет наименьшую погрешность по сравнению с результатами при решении задачи традиционными методами.

Четвертая глава посвящена методам нечеткой логики в задачах эксплуатации автономной ветродизельной системы. При рассмотрении задач электроснабжения автономных систем, удаленных от централизованного электроснабжения, важнейшим вопросом, определяющим ведение режимов, является непостоянство во времени энергоносителя и потребности в энергии. Например, по-

требность в электроэнергии максимальна в утренние и вечерние часы и минимальна в ночное время. Традиционные тепловые электростанции могут подстраиваться под эти колебания спроса на энергию, регулируя расход топлива. При использовании же возобновляемых источников энергии колеблется не только спрос на энергию, но и мощность этих источников, поэтому работающие на этих источниках энергоустановки должны учитывать оба эти фактора, которые часто противоречат друг другу.

Краткосрочное прогнозирование режимов работы данного объекта, с учетом фактора изменчивости скорости ветра и графика электрической нагрузки, является важной эксплуатационной задачей. Поэтому для создания системы поддержки принятия решения (ППР) о ведении режима, необходимо ввести в рассмотрение модель, которая позволила бы решать следующие задачи:

1. Моделирование вырабатываемой мощности с учетом неопределенности энергоносителя;

2. Создание системного подхода согласования вырабатываемой и потребляемой мощности в суточном интервале времени;

3. Рассмотрение аспектов, связанных с вопросом аккумулирования (резервирования) электропитания.

С этой точки зрения, существование достаточно нового и гибкого алгоритма, основанного на принципах искусственного интеллекта, наряду с традиционными классическими методами представляется очень важным и перспективным.

Процесс нечеткого моделирования основывается на количественном представлении переменных системы в форме нечетких множеств.

Представляя шкалу Боффорта характерными функциями принадлежности лингвистических переменных ветра, для пограничных интервальных значений каждой переменной присваиваем значение принадлежности ц - 0.5, в этих точках значения скоростей ветра будут иметь равноценный вес по отношению к соседней переменной. При ¡л = 1 значение скорости в каждом диапазоне будет равна (утах

Графически, такие характеристики, могут быть представлены семейством нечетких треугольных функций (рис. 1). Отсюда можно увидеть, что в сечении ц = 0.5, данная характеристика описывается интервальными значениями, как и обозначено Боффортом.

Умерен -

Легкий Слабый ный Свежий Сильный Крепкий Очень крепкий

0 2 А 6 8 10 12 И 16 18 20 22

Рис. 1. Нечеткие значения ветра. Каждая из этих функций может быть описана аналитически:

\ /

к/

ю

\

\

\

24 М/С

и

О, с, <х<а,

М*|) =

а, <х<Ь,, (9)

с,-х

Ь, <х<с,

с,-Ь,

где й, , Ь, и с, - числовые параметры (Ь - Я) - функций.

В дальнейших исследованиях, всю область принадлежности от 0 до 1 необходимо разбить на множество уровней. Зная заданный уровень принадлежности и соответствующую ему скорость ветра, можно вычислить мощность, вырабатываемой ВЭУ относительно данной скорости, которая будет иметь место на том же а - уровне.

В общем случае, на всей области определения принадлежности ц -(0...1), имеем совокупность нечетких множеств X/, где I - количество лингвистических переменных скоростей ветра (Легкий, Слабый,... Очень Крепкий).

X, ={<И1, цх{т)>, < и2, МХ{и2> ,-,< Щ(ип) >}, (Ю)

где п - количество уровней принадлежности су.

Можно отметить, что мощность ВЭУ является функцией скорости ветра,

тогда:

Ук=Л*д =/{<«/. М{М1>,< "2, .....< Un.MYf.Un) >}, (П)

где к - количество лингвистических переменных мощности ВЭУ (Очень малая, Малая,... Максимальная).

В основу анализа режима работы ВЭУ в нечетко - определенных условиях положен принцип построения нечеткой модели, основанной свойствах бинарных и условных нечетких отношения. Первое из этих нечетких отношений строится на двух базисных множествах X и У, а второе - на двух базисных множествах У тл X. Здесь X - описывает множество характеристик силы ветра, взятые по шкале Бофорта, У - множество характеристик вырабатываемой мощности, а 2 - множество интервалов нагрузки на суточном промежутке времени. Нечеткое отношение Ь - описывает выработку мощности ВЭУ при определенном ветре, а N - покрытие суточного графика нагрузки при соответствующей мощности ВЭУ. Р - покрытие суточного графика нагрузки при соответствующей скорости ветра.

Пусть {*), XI, х[}~ лингвистические переменные скорости ветра, У = {УЬ УЪ ■ ■ > У к) - лингвистические переменные мощности нагрузки.

Элементы универсумов имеют следующий содержательный смысл:

1. - "легкий", х-1 - "слабый", хт, - "умеренный", хц - "свежий", х$ -"сильный", х(у - "крепкий", ху - "очень крепкий".

2. у\ - "очень малая", >>2 - "малая", уу - "средняя", >>4 - "больше среднего", - "большая", уб - "очень большая", У7 - "максимальная".

Пусть 2= 22, —, 2ОТ}, где т - количество интервалов (разбиений) на суточном интервале времени.

Для построения нечеткого отношения N покрытия суточного графика нагрузки можно воспользоваться понятием условного нечеткого подмножества.

N = Ц(<У1 2у>) = тах(тт(/Л> | | г), /Лу)), (12)

где индексы / и} - количество лингвистических переменных мощности ВЭУ и интервалов суточного графика.

Для каждого уровня принадлежности а/ рассчитывается отношения мощности ВЭУ к мощности нагрузки (рис. 2):

РВЭУVI]

Ь„ =-

1 Р ,

* ыагр 1

РвЭУд, л нагр 1

(14)

где РвЭУ и Рвэу - мощность ВЭУ в зависимости от скорости ветра и уровня принадлежности су, Рнагр\ - мощность нагрузки на первом интервале.

Рвэу

РВЭУ«

вэщ

Рис. 2. Мощность ВЭУ в зависимости от скорости ветра и уровня принадлежности.

Таким образом, для первого значения принадлежности.

( «1А-1 А, " \

пи = тах тт «2.6*2 А «2 ,Ьп

ч }

(15)

Аналогичным образом рассчитываются остальные значения иу, в зависимости от коэффициентов Ь^ и , которые в свою очередь определяются отношением мощностей РЮУЧ/, Рвэу^ и Рнагр.

Для построения нечеткого отношения Ь выработки мощности ВЭУ при заданной скорости ветра, отношение, задающее нечеткое подмножество определится как I = /¿(<х/,>у>).

Очевидно, что "легкий" ветер вызовет "очень малую" мощность, "слабый" - "малую", "очень крепкий" - "максимальную". В таком случае, Ь будет представлена единичной матрицей, диагональ которой равна единице, осталь-

ные значения равны нулю.

Результат операции нечеткой композиции отношений N и Ь может быть представлен в виде нечеткого отношения:

Р = MN®L(<xnzJ >) = тахтт{^н(.<у1>гу >),^lL(<x„yJ >)}. (16) Здесь, Р представляет собой принадлежность покрытия электрической нагрузки в определенный момент времени, при известном лингвистическом значении скорости ветра.

В основе анализа режимов, связанных с аккумулированием энергии, производимой ветроустановкой, рассматривается построение модели, содержащую информацию о недоиспользованной вырабатываемой мощности, с учетом покрытия графика нагрузки.

Для расчета, график электрической нагрузки разобьем на количество интервалов т = 6 (рис. 3), 2\ - "0-4 ч.", 22 ~ "4-8 ч.", 23 - "8-12 ч.", - "12-16 ч.", ¿5 - " 16-20 ч.", гб - "20-24 ч.".

Р кВт 1000 •

6СС1 400 200

Рис.3 График нагрузки.

Требуемая максимальная мощность соответствует номинальной мощности автономной ВЭУ 1000 кВт.

Используя методику построения нечетких отношений, предоставлена возможность сопоставления вырабатываемой мощности с графиком нагрузки, на основании чего можно сделать вывод об использовании (табл.2) или аккумулировании (табл.3) электрической энергии.

Таблица 2

0-4 ч. 4-8 ч. 8-12 ч. 12-16ч. 16-20 ч. 20-24 ч.

Легкий 0.067 0.033 0.016 0.019 0.013 0.033

Слабый 0.250 0.128 0.064 0.073 0.051 0.128

Умеренный 0.500 0.308 0.194 0.222 0.155 0.308

Свежий 0.931 0.562 0 334 0.382 0.267 0.562

Сильный 1 0.981 0.584 0.668 0.500 0.981

Крепкий 1 1 0.935 1 0.75 1

Очень крепкий 1 1 1 1 1 1

Полученные модели могут выступать в качестве системы поддержки принятия решений в задачах эксплуатации автономной системы электроснабжения. Можно предположить какую роль играет ВЭУ в покрытии суточного графика нагрузки, провести энергобалансовый расчет ожидаемого поступления и потребления электроэнергии.

Таблица 3

"Избыточная" энергия относительно мощности, вырабатываемой ВЭУ

0-4 ч 4-8 ч. 8-12 ч. 12-16ч. 16-20 ч. 20-24 ч.

Легкий 0 0 0 0 0 0

Слабый 0 0 0 0 0 0

Умеренный 0 0 0 0 0 0

Свежий 0 0 0 0 0 0

Сильный 0.57 0 0 0 0 0

Крепкий 0 75 0.53 0 0.29 0 0.53

Очень крепкий 0.80 0.60 0.20 0.30 0 0.60

В пятой главе представлено нечеткое регулирование электроэнергии в автономной ветродизельной системе

Одним из наиболее важных вопросов, возникающих при появлении нового подхода или метода решения, является полное и всестороннее изучение и описание его фундаментальных теоретических основ. При этом, как правило, приводится общая характеристика метода, рассматриваются базовые математические законы и правила, положенные в основание алгоритма, принципы формирования вычислительной процедуры.

В данной работе рассматривается применение нового алгоритма управления вырабатываемой и потребляемой мощности в автономной ветродизельной системе, существование которого, основанного на принципах искусственного интеллекта, что представляется очень важным и перспективным.

Объект управления представляет собой систему, элементами которой являются:

• ветроэнергетическая установка;

• дизельная электростанция

• накопитель энергии;

• потребитель, состоящий из нагрузок разного уровня приоритетности;

• систему автоматизированного управления (САУ).

Целью САУ является наиболее полное и бесперебойное снабжение потребителей электроэнергией при ее неравномерном поступлении в условиях нормального эксплуатационного режима всех элементов энергосистемы. Таким образом, цель САУ дуальна: это наиболее полное и качественное обеспечение как текущих, так и будущих потребностей потребителя в электроэнергии.

Цель управления достигается путем выбора наиболее рационального режима энергораспределения:

1. При избытке вырабатываемой электроэнергии подключаются все потребители и накопитель, если он разряжен.

2. При недостатке вырабатываемой электроэнергии: подключаются все группы нагрузок или нагрузки, имеющие наивысший приоритет, накопитель при этом может работать как на разряд, так и на заряд, в зависимости от его состояния и прогноза поступления первичных энергоресурсов: если прогноз положительный, накопитель использовать допустимо, если нет - то это нежелательно.

В качестве нечёткого алгоритма был выбран алгоритм Мамдани. Данный алгоритм является наиболее часто применяемым на практике, т.к. очень хорошо себя зарекомендовал в ряде задач управления в режиме реального времени. Математически он может быть описан следующей последовательностью шагов:

1. Нечеткость: находятся степени истинности для предпосылок каждого правила;

2. Нечеткий вывод: находятся уровни «отсечения» для предпосылок каждого из правил (с использованием операции min);

3. Композиция: с использованием операции max (обозначаемой как «v») производится объединение найденных усеченных функций, что приводит к получению итогового нечеткого подмножества для переменной выхода с функцией принадлежности;

4. Наконец, приведение к четкости проводится, например, центроидным методом (как центр тяжести для кривой).

Все входные и выходные величины являются чёткими значениями, поскольку снимаются с реальных приборов автоматики и телеуправления, которые выдают чёткие значения измеряемых параметров. Далее, в самом контроллере, эти величины уже преобразуются к нечётким значениям. После срабатывания нечётких правил полученные выходные переменные вновь преобразуются к чёткому (нормальному) виду.

Модель автономной системы создана в пакете Simulink для реализации алгоритма нечеткого регулирования мощности представлена на рисунке 4.

В процессе работы были опробованы различные варианты работы контроллера. Проверялась целесообразность применения тех или иных лингвистических переменных, в частности, переменная "Скорость ветра". На основании проведенных исследований, были выбраны оптимальные функции принадлежности, отвечающие стабильностью работы нечеткого контроллера. По вышеприведённым переменным было составлено 33 правила нечёткого вывода для данной системы.

Ниже приведены некоторые их правил:

1. Если (Accum есть Малый), тогда (Accum есть Charge);

2. Если (Accum есть Большой), тогда (Accum есть Discharge);

3. Если (Wind есть Слабый) и (Accum есть Малый), тогда (Diesel есть on) (from WPP to Load 1 есть off) (from WPP to Load 2 есть off);

4. Если (Wind есть Слабый) и (Accum есть не Малый), тогда (Diesel есть off) (from WPP to Load 1 есть on) (from WPP to Load 2 есть off) (Accum есть Discharge);

5. Если (Wind есть Свежий) и (Load 1 есть Малая) и (Accum есть Малый), тогда (Diesel есть off) (from WPP to Load 1 есть on) (from WPP to Load 2 есть off). ___

top-»»

Fuzzy Controller

IKonir&iste-»

Fuzzy Control

♦KID

□

Control Output ►<Unti!>s I fr-<C<intiP1 I

KHÜ53

►<Ч,ОпЬУС I

IIContrfMfa-»

Wind curve [ГТГШГга>->.

Wind Power Plant

■ »4ph

■ Load curve

iMS

-►

Accumulator unit

Control \npui 1 ,

-КЕН

¡jg)»—»■

1 Real PI

Pineal , Ft

P2real Real " P2 Real Diesel

Рис. 4. Имитационная модель автономной ветродизельной системы.

В результате моделирования выяснилось, что нечёткий контроллер под управлением алгоритма Мамдани справляется с возложенными на него целевыми функциями. В режиме «реального времени» контроллером находятся оптимальные значения выходных управляющих воздействий в зависимости от скорости ветра и потребляемой нагрузки. При этом решение для каждой ситуации находится за очень короткие сроки, т.е. в режиме «On - line».

Можно выделить такие достоинства как гибкость системы управления. В процессе управления, контроллер не допускает преждевременных переключений (отметка 0.5) за счет того, что тот или иной параметр внезапно оказал на это влияние.

В процессе исследований было выяснено, что при более неравномерном суточном ходе ветра и графика электрической нагрузки увеличивается количество переключений, что, в свою очередь, ухудшает техническое состояние коммутационной аппаратуры. Поэтому, снижение нежелательных переключений, в данном случае, представляется актуальным.

Исследуемые алгоритмы нечёткого регулирования распределения мощности отличаются возможностью лёгкого расширения при появлении необходимости в дополнительных функциональных требованиях. При изменении целевой функции управления или элементов системы достаточно скорректировать правила нечеткого управления. На основании проведенных исследо-

ваний можно утверждать что, предлагаемые нечёткие алгоритмы являются достаточно мощной вычислительной процедурой при неопределённости входной информации.

Заключение. К новым, наиболее ценным и существенным полученным в работе результатам следует отнести:

1. Проведен анализ фундаментальных теоретических основ теории нечетких множеств, с целью особенностей применения нечеткой логики в задачах управления при неопределенности исходной информации.

2. Показано, что шкала Бофорта, характеризующая интервальную интерпретацию скорости ветра, может быть представлена нечетким терм множеством. Такое представление позволяет учесть фактор неопределенности энергоносителя. Предложенная формализация обеспечивает переход от словесных описаний, не поддающихся точному количественному описанию элементов задачи принятия решений к числовым.

3. Разработана система поддержки принятия решений при анализе режимов работы автономной ветродизельной системы электроснабжения в соответствии с графиком электрической нагрузки в условиях неопределенности энергоносителя. Такой подход позволяет сопоставить вырабатываемую и потребляемую мощность с учетом изменчивости скорости ветра и создает предпосылки целесообразности ведения режима на суточном интервале времени.

4. Прогнозирование вырабатываемой и потребляемой мощности в автономной системе электроснабжения влечет за собой задачу аккумулирования электрической энергии. В зависимости от покрытия графика электрической нагрузки был предложен подход, позволяющий сделать заключение о том, какую часть энергии должна будет поглотить аккумулирующая станция, резервируя питания ответственных потребителей.

5. На основе вероятностно - статистических методов были рассмотрены вопросы, определяющие эффективность использования ветроэнергетики в той или иной местности, связанные с определением ожидаемой выработки электрической энергии с помощью ВЭУ за год. Предложен новый подход определения годовой энергии, вырабатываемой с помощью ВЭУ, с учетом функции распределения скорости ветра и технической характеристики самой установки. В отличие от рассматриваемых методов, предложенная методология обладает минимальной погрешностью, равной 0,07% от эталонного значения.

6. Показано поведение функции распределения Вейбулла при различных коэффициентах с и В процессе исследований, выявлено, что распределение Вейбулла имеет характер экспоненциальной зависимости, закона распределения Релея или нормального закона при коэффициентах к = 1, 2 и 3 соответственно.

7. Составлен алгоритм нечеткого регулирования потоками мощности автономной системы электроснабжения. На базе сконструированной имитационной модели был апробирован алгоритм нечеткого управления по 33 правилам. При задании целевой функции экономии органического топлива и обеспечения качеством электрической энергии нечеткий контроллер успешно справился со

своей задачей. Разработаны программные средства в системе MATLAB, позволяющие имитировать автономную систему электроснабжения в режиме «Оп -line».

Основные положения диссертации опубликованы в работах:

1. Седельников А В. Вероятностно - статистические методы в задачах оценки эффективности использования ветроустановок / А.В. Седельников // «Наука. Технологии. Инновации». Материалы всероссийской научной конференции молодых ученых, часть 1 - Новосибирск, 2006. - С. 68 - 70.

2. Sedelnikov A.V. Application of fuzzy logic for the coordination of operating modes of the wind-driven powerplant with the schedule of electric loading / V.Z.Manusov, S.N.Udalov, A.V. Sedelnikov / Korus - 2005, 9,h KOREAN-RUSSIAN INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON Science & Technology. - C. 234 - 238. [Анализ режимов работы ветроэнергетическиой установки с применением теории нечеткой логики].

3. Sedelnikov A.V. The analysis of operating modes wind - driven powerplant with application of fuzzy logic / V.Z. Manusov, A.V. Sedelnikov // Acit - 2005 Novosibirsk, Russia. - C. 486 - 489.

4. Седельников А.В. Применение нечеткой логики для согласования режимов работы ветроэнергетической установки с графиком электрической нагрузки / В.З. Манусов, А.В. Седельников // Известия Томского политехнического университета, том 308, №5, - Томск, 2005. - С. 161 -164.

5. Седельников А.В Анализ режимов работы ветроэнергетической установки с применением теории нечетких множеств / В.З. Манусов, А.В. Седельников // Материалы докладов национальной конференции по теплоэнергетики, НКТЭ - 2006, - Казань, том 2, 2006. - С. 169 -174.

6. Седельников А.В. Нечеткий регрессионный анализ при оценке потерь электрической энергии / В.З. Манусов, А.В. Седельников // Избранные труды НГТУ - 2004, - Новосибирск, 2004. - С. 153 -158.

7. Sedelnikov A.V. The estimate of loss of electric power under conditions of uncertainty by using fuzzy regression analisys with asymmetrical triangular coefficients / V.Z. Manusov, A.V. Sedelnikov // Korus - 2004, 8,h KOREAN-RUSSIAN INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON Science & Technology, - Tomsk, 2004. - C. 287 - 290. [Оценка потерь электрической энергии в условиях неопределенности с помощью нечеткого регрессионного анализа использующего несимметричные треугольные коэффициенты].

8. Седельников А.В. Согласование вырабатываемой и потребляемой мощности в автономной ветродизельной системе в режиме On - line / В.З. Манусов, А.В. Седельников // Материалы всероссийской научно — технической конференции, Электроэнергия: от получения и распределения до эффективного использования, - Томск, 2006. - С. 102 - 104.

9. Седельников А.В. Согласование вырабатываемой и потребляемой мощности в автономной ветродизельной системе на основе нечеткой логики в режиме On - line / А.В. Седельников // «Наука. Технологии. Инновации». Материалы всероссийской научной конференции молодых ученых, часть 3 - Новосибирск, 2005. - С. 128 - 130.

Опечатано в типографии Новосибирского Государственного технического университета 630092, г. Новосибирск, пр. К. Мркса, 20, тел./факс (383) 346-08-57 формат 60х84х/16, объем 1,25 п.л., тираж 100 экз., заказ № , подписано в печать й. о 2. О

Введение.

1. Современное состояние проблемы ветроэнергетики.

1.1. Состояние и перспективы развития ветроэнергетики.

1.2. Характерные особенности ветроэнергетических установок.

1.3. Условия определяющие эффективность ветроэнергетики.

1.4. Обоснование применения методов нечеткой логики в задачах проектирования и эксплуатации ветроустановок.

2. Основные положения теории нечетких множеств.

2.1. Общая характеристика теории нечетких множеств.

2.2. Основы теории нечетких множеств.

2.3. Характеристика нечетких отношений.

2.3.1. Нечеткое отношение и способы его задания.

2.3.2. Основные характеристики нечетких отношений.

2.3.3. Операции над нечеткими отношениями.

2.3.4. Композиция бинарных нечетких отношений.

2.3.5. Условные нечеткие подмножества.

2.4. Общие понятия нечёткого управления.

2.5. Применение теории нечётких множеств, при прогнозировании и обработке данных.

3. Вероятностно - статистические методы в задачах оценки эффективности использования ветроустановок.

3.1. Постановка задачи.

3.2. Методы расчета ветрового потенциала при оценке эффективности ветроэнергетики.

3.2.1. Распределение скорости ветра.

3.2.2. Особенности методов расчета ожидаемой выработки.

3.2.3. Анализ методов расчета ветроэнергетического потенциала и ожидаемой выработки электрической энергии.8G

3.2.4. Предложенная методология.

3.3. Анализ проведенных исследований.

Выводы.

4. Методы нечеткой логики в задачах эксплуатации автономной ветродизельной системы.

4.1. Постановка задачи.

4.2. Выбор нечетких переменных энергоносителя.

4.3. Анализ режимов работы ВЭС в условиях неопределенности.

4.4. Анализ режимов, связанных с аккумулированием энергии.

Выводы.

5. Нечеткое регулирование выработки и потребления электроэнергии в автономной ветродизельной системе.

5.1. Постановка задачи.

5.2. Общие принципы согласования энергораспределением в автономной ветродизельной системе.

5.3. Математическая модель автономной ветродизельной системы.

5.4. Алгоритм нечеткого регулирования энергораспределением в автономной ветродизельной системе.

Выводы.

Актуальность темы. В настоящее время во многих странах расширились масштабы исследований и разработок, направленных на совершенствование топливно-энергетического баланса, экономии нефти, газа, угля и других невосполнимых энергоресурсов. Это обуславливает необходимость изыскания методов более экономичного энергоснабжения потребителей, привлечения и эффективного использования нетрадиционных источников энергии.

В связи с этим, значительное развитие получила ветроэнергетика.

В отличие от ресурсов традиционных жидких и твердых топлив на добычу и транспортирование энергии ветра затраты не производятся, поэтому часто говорят, что ветер является "даровым" энергетическим источником. Однако нужно достаточно хорошо знать условия, чтобы определить, где и для каких целей выгодно использовать энергию ветра и когда целесообразнее и экономичнее применить энергетические установки других типов. При этом необходимо наиболее полно учесть требования потребителей электрической энергии, особенности ветра как энергоносителя, режимы работы ветроэнергетической станции (ВЭС) и качество производимой энергии. Только комплексное рассмотрение всех факторов, а также создание наиболее эффективных методов управления и оценки эффективности дают объективные результаты, на основании которых можно судить об экономической целесообразности и технических возможностях применения в конкретных условиях той или иной ветроэнергетической установки (ВЭУ).

Необходимо отметить, что скорость ветра - величина не постоянная и является случайным неуправляемым природным процессом.

При рассмотрении задач, связанных с анализом режимов работы ВЭС, управлением и принятием решений в условиях непостоянства энергоносителя, а так же с изменчивостью электрической нагрузки приходится сталкиваться с одним и тем же рядом проблем, плохо пригодных для решения традиционными методами. Это является причиной создания адаптивных интеллектуальных систем, способных подстраиваться под изменения состояния объекта.

Решение технических задач с помощью методов искусственного интеллекта позволяет оперировать информацией неопределенной, и тем самым имеет ряд преимуществ. Одним из таких методов является аппарат теории нечётких множеств, получивший широкое распространение, как в области управления, так и в области математического моделирования, и более известный под названием «нечёткая логика».

Цель и задачи работы. Целью работы является разработка комплексного подхода анализа режимов работы ВЭС с учетом графика электрической нагрузки в условиях неопределенности энергоносителя, с применением теории нечетких множеств. Применение вероятностно -статистических методов в определении эффективности использования ветроэнергии. А так же оценка возможности применения методов нечёткого управления вырабатываемой и потребляемой мощности.

При проведении исследований, направленных на разработку алгоритмов моделирования и управлением ВЭС, решались следующие задачи:

1. Систематизация и теоретический анализ существующих методов расчета мощности, вырабатываемой ВЭС;

2. Разработка методики расчета, учитывающей фактор изменчивости скорости ветра, как энергоносителя, являющимся случайным неуправляемым природным процессом;

3. Разработка системного подхода для согласования мощности, вырабатываемой ВЭУ, в условиях изменяющейся скорости ветра, с мощностью нагрузки и возможностью аккумулирования энергии, с применением теории нечетких множеств;

4. Оценка эффективности вероятностно - статистических методов расчета ожидаемой выработки электрической энергии с помощью ВЭУ и, на этой основе, разработка методология, позволяющая скомбинировать положительные стороны рассматриваемых методов и устранить них недостатки;

5. Адаптация теории нечеткого управления при согласовании вырабатываемой и потребляемой мощности в режиме реального времени.

Методы исследований. Разработанные в диссертации научные положения основываются на системном подходе в области анализа и управления автономных источников электроэнергии. При проведении исследований использовались положения теории нечётких множеств, в частности, аппарат нечёткой логики, вероятностно - статистические методы.

При решении задач, соответствующих поставленным целям, использовались элементы теории нечётких множеств, понятие.бинарных и условных нечетких отношений, нечёткие выводы, методы математического программирования, теория вероятности, численные методы анализа с применением вычислительной техники.

Научная новизна. Настоящая диссертационная работа посвящена разработке моделей и методов анализа режимов работы автономной ветроэнергетической системы, а также созданию алгоритмов управления направленных на эффективное согласование потребляемой и вырабатываемой мощности на базе нечетких правил.

Научная новизна определяется следующими положениями:

1. Впервые, шкала Бофорта, характеризующая переменную скорости ветра, представлена упорядоченным терм множеством нечетких переменных, позволяющая использовать для описания задачи принятия решений приближенные оценки, выраженных с помощью нечетких понятий, отношений и высказываний;

2. Впервые применены свойства теории нечетких множеств, позволяющие сопоставить вырабатываемую мощность с графиком электрической нагрузки в условии неопределенности, дающее основание сделать вывод об использовании или аккумулировании электрической энергии;

3. Предложен метод расчета выработки электрической энергии, основанный на комбинации функции распределения скорости ветра и реальной технической характеристики ветроэнергетической установки;

4. Предложен алгоритм управления вырабатываемой и потребляемой мощности в автономной ветродизельной системе на основе искусственного интеллекта.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Нечеткая формализация лингвистической переменной скорости ветка, как энергоносителя;

2. Системный подход, позволяющий сопоставить вырабатываемую мощность с графиком электрической нагрузки в условии неопределенности;

3. Степень эффективности расчета ожидаемой выработки электрической энергии с помощью ВЭУ на базе предложенной методологии;

4. Построение алгоритма управления направленных на эффективное согласование потребляемой и вырабатываемой мощности на базе нечетких правил.

Достоверность результатов, полученных в диссертации, определяется адекватностью математических моделей применяемых для решения поставленных задач, учетом более реальных характеристик ВЭС, апробацией результатов на сравнительном анализе со значениями, определенными с помощью традиционных методов.

Практическая ценность. Практическая значимость работы состоит в том, что разработанный системный подход может быть использован ь задачах эксплуатации автономных систем электроснабжения в условиях неопределённой информации.

Выполненные исследования, а также разработанные методики и алгоритмы могут быть использованы в проектных и исследовательских организациях для решения задач ведения режимов автономных ветроэнергетических систем, поиска оптимального распределения активной мощности.

При рассмотрении вопросов эффективности использования ВЭУ, предложенная методология прогнозируемой выработки электрической энергии позволяет наиболее точно судить об энергетической эффективности использования системы.

Апробация работы. Основные результаты работы представлялись, докладывались и обсуждались на научных семинарах кафедр факультета энергетики НГТУ, на научных конференциях НГТУ с 2004 по 2006 гг., на Международной научно-технической конференции "ACIT - 2005", Новосибирск. На международных научно-практических конференциях Korus

2004, 2005. На международных научно-практических конференциях студентов, аспирантов и молодых ученых "Наука. Технологии. Инновации",

2005, 2006. На всероссийской научно - технической конференции "Электроэнергия: от получения и распределения до эффективного использования", Томск, 2006. На национальной научно-технической конференции национальной конференции по теплоэнергетики, НКТЭ - 2006, Казань.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 9 печатных работ, в числе которых: 1 научная статья в рецензируемом журнале, рекомендованном перечнем ВАК РФ; 7-опубликованных докладов на всероссийских и национальных научных конференциях; НтучнЗЯ статья в сборниках научных трудов.

Объём и содержание работы. Диссертационная работа состоит из введения, 5 глав, заключения. И содержит: 168 страницы основного текста, 46 рисунков, 16 таблиц и список литературы из 64 наименований.

158 Выводы

Проведенные исследования принципиальной возможности применения алгоритма нечеткого управления в задачах распределения мощности в автономной системе электроснабжения, были получены на базе имитационной модели, сконструированной при помощи прикладных программ Simulink системы MATLAB.

Нечёткий контроллер работал под управлением алгоритма Мамдани. Настройка алгоритма производилась автоматически исходя из параметров системы, по четырем входных лингвистических переменных и четырем выходных было составлено 33 правила нечеткого управления.

В результате моделирования выяснилось, что нечёткий контроллер под управлением алгоритма Мамдани справляется с возложенными на него целевыми функциями. В режиме «реального времени» контроллером находятся оптимальные значения выходных управляющих воздействий в зависимости от скорости ветра и потребляемой нагрузки. При этом решение для каждой ситуации находится за очень короткие сроки, т.е. в режиме «Оп -line».

Можно выделить такие достоинства как гибкость системы управления. В процессе управления, контроллер не допускает преждевременных переключений (отметка 0.5) за счет того, что тот или иной параметр внезапно оказал на это влияние.

В процессе исследований было выяснено, что при более неравномерном суточном ходе ветра и графика электрической нагрузки увеличивается количество переключений, что, в свою очередь, ухудшает техническое состояние коммутационной аппаратуры. Поэтому, снижение нежелательных переключений, в данном случае, представляется актуальным. Исследовавшиеся алгоритмы нечёткого регулирования распределения мощности отличаются возможностью лёгкого расширения при появлении необходимости в дополнительных функциональных требованиях. При изменении целевой функции управления или элементов системы достаточно скорректировать правила нечеткого управления. Сущность нечётких алгоритмов такова, что позволяет производить такие изменения без глубокой переделки основ. На основании проведенных исследований можно утверждать что, предлагаемые нечёткие алгоритмы являются достаточно мощной вычислительной процедурой при неопределённости входной информации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Направленность диссертационной работы связана с теоретическим обоснованием, разработкой и исследованием новых научных моделей и методов анализа, управления и планирования режимов автономной ветродизельной системы электроснабжения, на основании вероятно -статистических методах, а также таких методов искусственного интеллекта, как теория нечётких множеств и аппарат нечёткой логики в задачах управления.

К наиболее ценным и существенным полученным в работе результатам следует отнести:

1. Проведен анализ фундаментальных теоретических основ теории нечетких множеств, с целью особенностей применения нечеткой логики4в задачах управления при неопределенности исходной информации.

2. Показано, что шкала Бофорта, характеризующая интервальную интерпретацию скорости ветра, может быть представлена нечетким терм множеством. Такое представление позволяет учесть фактор неопределенности энергоносителя. Предложенная формализация обеспечивает переход от словесных описаний, не поддающихся точному количественному описанию элементов задачи принятия решений к числовым.

3. Разработана система поддержки принятия решений при анализе режимов работы автономной ветродизельной системы электроснабжения в соответствии с графиком электрической нагрузки в условиях неопределенности энергоносителя. Такой подход позволяет сопоставить вырабатываемую и потребляемую мощность с учетом изменчивости скорости ветра и создает предпосылки целесообразности ведения режима на суточном интервале времени.

4. Прогнозирование вырабатываемой и потребляемой мощности в автономной системе электроснабжения влечет за собой задачу аккумулирования электрической энергии. В зависимости от покрытия графика электрической нагрузки был предложен системный подход, позволяющий сделать заключение о том, какую часть энергии должна будет поглотить аккумулирующая станция, резервируя питания ответственных потребителей.

5. На основе вероятностно - статистических методов были рассмотрены вопросы, определяющие эффективность использования ветроэнергетики в той или иной местности, связанные с определением ожидаемой выработки электрической энергии с помощью ВЭУ за год. Предложен новый подход определения годовой энергии, вырабатываемой с помощью ВЭУ, с учетом функции распределения скорости ветра и технической характеристики самой установки. В отличие от рассматриваемых методов, предложенная методология обладает минимальной погрешностью, равной 0,07% от эталонного значения.

6. Показано поведение функции распределения Вейбулла при различных коэффициентах с и к. В процессе исследований, выявлено, что распределение Вейбулла имеет характер экспоненциальной зависимости, закона распределения Релея или нормального закона при коэффициентах к -1,2 и 3 соответственно.

7. Составлен алгоритм нечеткого регулирования потоками мощности автономной системы электроснабжения. Выбраны оптимальные функции принадлежности скорости ветра и мощности электрических нагрузок, составлены правила нечеткого управления на основе алгоритма Мамдани. На базе сконструированной имитационной модели был апробирован алгоритм нечеткого управления по 33 правилам. При задании целевой функции экономии органического топлива и обеспечения качеством электрической энергии нечеткий контроллер успешно справился со своей задачей.

Разработаны программные средства в системе MATLAB, позволяющие имитировать автономную систему электроснабжения в режиме «On - line».

1. Дж. Твайделл, А. Уэйр. Возобновляемые источники энергии (Пер. с англ.). М., Энергоатомиздат, 1990. - С. 57 - 69.

2. Безруких П.П. Экономика и возможные масштабы развития нетрадиционных возобновляемых источников энергии / РАН. Институт народнохозяйственного прогнозирования. М.: 2002. - С. 42 - 45.

3. Могиленко А.В. Энергия солнца и ветра. Крупные мировые проекты. // Новости электротехники, 2005. №6. 34 35 с.

4. Multi-Megawatt-Windkraftanlagen fordern neue Hoechstleistungen // Bulletin SEV/VSE, № 10, 2004. C. 23 - 23.

5. Могиленко А.В. Новости мира возобновляемой энергетики. // Энергетика и промышленность России, 2005. №9 (61). 17 с.

6. Могиленко А.В. Перспективы использования крупных солнечных и ветряных электростанций. // Электроинфо, 2005. №8. С. 8 9.

7. Пугач JI. И. Нетрадиционная энергетика возобновляемые источноки, использование биомассы, термохимическая подготовка, экологическая безопасность: учеб. пособие. - Новосибирск: НГТУ, 2006. - С. 66-72.

8. Дробышев А.Д., Леженин А.А. Ветроэнергетические ресурсы Сибирского региона. Проблемы энергосбережения и рационального использования энергоресурсов в Сибирском регионе: Сборник научных докладов. Новосибирск, 1999.- 45 с.

9. Шефтер Я.И. Использование энергии ветра. 2-е изд., перераб. и. доп. М.: Энергоатомиздат, 1983. 200 с.

10. Шефтер Я.И. Использование энергии ветра. М.: Энергия, 1975.176 с.

11. Удалов С. Н. Возобновляемые источники энергии. 4.1: Конспект лекций. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 1998. 60 с.

12. Алиев Р.А., Церковный А.Э., Мамедова Г.А. "Управление производством при нечеткой исходной информации". М. Радио и связь, 1982.-432 с.

13. Орловский С.А. "Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации". М. Наука, 1981. 206 с.

14. Богатырев JT.JT. "Решение электроэнергетических задач в условиях неопределенности" Екатеринбург: УГТУ-УПИ 1995.- 115 с.

15. Терехов В.М. Алгоритмы фаззи-регуляторов в электротехнических системах. // Электричество, 2000, №12 С. 55 - 63.

16. Дьяконов В. Simulink 4. Специальный справочник. СПб.: Питер, 2002.-528 с.

17. Круглов В.В., Дли М.И., Голунов Р.Ю. Нечёткая логика и искусственные нейронные сети: учебное пособие. М.: Издательство Физико-математической литературы, 2001. - 224 с.

18. Kasztenny, В., Rosolowski, Е., Izykowski, J., Saha, М.М., Hillstrom, В. Fuzzy logic controller for on-load transformer tap changer. // IEEE Transactions on Power Delivery, Volume 13, January 1998. Page(s): 164 -170.

19. Yuan-Yih Hsu, Feng-Chang Lu. A combined artificial neural network-fuzzy dynamic programming approach to reactive power/voltage control in a distribution substation. // IEEE Transactions on Power Systems, Volume 13, November 1998. Page(s): 1265 -1271.

20. Feng-Chang Lu, Yuan-Yih Hsu. Fuzzy dynamic programming approach to reactive power/voltage control in a distribution substation. // IEEE Transactions on Power Systems, Volume 12, May 1997. Page(s): 681-687.

21. Kramer, J. Ruff. Transformers for Phase Angle Regulation Considering the Selection of On-Load Tap-Changers. // IEEE Transactions on Power Delivery, Volume 13, April 1998. Page(s): 518 -525.

22. Yorino N., Danyoshi M., Kitagawa M. Interaction among multiple controls in tap change under load transformers. // IEEE Transactions on Power Systems, Volume 12, February 1997. Page(s): 430 435.

23. Bansal, R.C. Bibliography on the fuzzy set theory applications in power systems 1994-2001. // IEEE Transactions on Power Systems, Volume: 18, November 2003. Page(s): 1291- 1299.

24. Zade L. A. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning. Part 1, 2, 3 // Information Sciences, n. 8 pp.199-249, pp.301-357; n. 9 pp. 43-80.

25. Smidth F. L. Computing with a human face. New Scientist, 6 may, 1982. Page(s): 345-352.

26. Sangalli A., and Klir G.R. Fuzzy logic goes to market, New Scientist, 8 Feb., 1992. Page(s): 27-31.

27. Манусов В.З. и др. Моделирование режимов систем электроснабжения в условиях неполной информации. / В.З. Манусов, С.И. Моисеев, И.Л. Озерных. Новосибирск: НЭТИ, 1985. - 75 с.

28. Богатырев Л.Л., Манусов В.З., Содномдорж Д. Математическое моделирование режимов электроэнергетических систем в условиях неопределенности. Улан Батор: Изд-во типографии МГТУ, 1999.-348 с.

29. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближённых решений. Пер. с англ. Н.И. Ринго. Под ред. Н.Н. Моисеева и С.А. Орловского. М.: Мир, 1976. - 165 с.

30. Кофман А., Хил Алуха X. Введение теории нечетких множеств в управлении предприятиями, Минск: Вышэйшая школа, 1992. 224 с.

31. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств М.: Радио и связь, 1982.-432 с.

32. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения./ Под ред. Р.Р.Ягера. М.: Радио и связь, 1986. - 408 с.

33. Дьяконов В., Круглов В. Математические пакеты расширения MATLAB. Специальный справочник. СПб.: Питер, 2001. - 480 с.

34. Дьяконов В. Simulink 4. Специальный справочник. СПб.: Питер, 2002.-528 с.

35. Riad В. Chedid. Adaptive fuzzy control for wind diesel weak power systems/ IEEE Transactions on Energy Conversion, Volume: 15, no. 1, March 2000. Page(s): 71- 78.

36. Дробышев А.Д. Учет климатических характеристик скорости ветра для оптимизации режимов работы ветроэнергетических установок //Труды Зап.Сиб.НИИ.- 1987.- Вып.80. С. 11 - 21.

37. Борисенко М.М. Основные направления клиатических исследований для целей энергетики //Прикладная климатология.- Сборник трудов Всесоюзного совещания.-Труды ГГО. 1990. - С. 239-241.

38. Ресурсы и эффективность использования возобновляемых источников энергии в России/ под ред. П.П. Безруких СПб.: Наука, 2002. 314 с.

39. Елистратов В.В., Кузнецов М.В. Теоретические основы нетрадиционной и возобновляемой энергетики. 4.1. Определение ветроэнергетических ресурсов региона.- СПб.: СПбГПУ, 2004. С. 60 - 66.

40. Рекомендации по определению климатических характеристик ветроэнергетических ресурсов. JL: Гидрометеоиздат, 1989. 80 с.

41. Вентцель Е. С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1964. 575 с.

42. Методика определения ветроэнергетических ресурсов и оценки эффективности использования ветроэнергетических установок на территории России и стран СНГ // Рекомендации по стандартизации. Нетрадиционная энергетика. Ветроэнергетика. М., 1994. 78 с.

43. Wind Energy Resource Atlas of the United States. Pasific Northwest Laboratory. Richland. Washington 99352. DOE/CH 10094 4.1987. Page(s): 8286.

44. Sedelnikov A.V. The analysis of operating modes wind driven powerplant with application of fuzzy logic / V.Z. Manusov, A.V. Sedelnikov // Acit - 2005 Novosibirsk, Russia. - C. 486 - 489.

45. Руководящие материалы по проектированию электроснабжения сельского хозяйства. М., Сельэнергопроект, 1981. - С. 61 - 67.

46. Седельников А.В. Нечеткий регрессионный анализ при оценке потерь электрической энергии / В.З. Манусов, А.В. Седельников // Избранные труды НГТУ 2004, - Новосибирск, 2004. - С. 153 - 158.

47. Таранов М.А., Воронин С.М., Воронин А.С. Правила приведения случайных величин. В сб: Адаптивные технологии и технические средства в олеводстве и животноводстве. Зерноград: ВНИПТИМЭСХ, 2000. С. 287289.

48. В.И. Обрезков, A.M. Гохман. Гидроэлектрические станции в электроэнергетических системах. М.: Издательство Энергия, 1973. - 328 с.

49. Веников В.А., Веников Г.В. Теория подобия и моделирования.- М.: Высшая школа, 1984.-439 с.

50. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. М.: Высшая школа, 1999.-271 с.

51. Симанков B.C., Зангиев Т.Т. Системный анализ при решении структурных задач альтернативной энергетики / Институт современных технологий и экономики. Краснодар, 2001. - 151 с.

52. Математическое моделирование: Методы, описания и исследования сложных систем / Под ред. А.А. Самарского. М.: Наука, 1989. - 271 с.

53. А.В. Пиковский. Системы электрооборудования ветроэнергетических установок за рубежом. М.: Информэлектро, 1991. -135 с.

54. R.Poore, T.Lettenmaier. WindPACT advanced wind turbine drive traindesigns study.-NREL/SR-500-33196, 2002. Page(s): 23 25.

55. W.Musial, S. Butterfield, and A.Boone. Feasibility of floating platform syatems for wind turbines. NREL/SR-500-34874, 2004. Page(s): 14 - 18.

56. Heronemus, W.E., and Stoddard, F. Simple Arrays of Wind Turbines as a Practical Alternative to the Single Large Rotor Machines.- Poster Presentation for Windpower 2003 Conference & Exhibition, May 18 21, Austin, TX. Page(s): 68 - 75.