автореферат диссертации по электротехнике, 05.09.03, диссертация на тему:Повышения эффективности функционирования электротехнического комплекса городских электропитающих систем

На правах рукописи

АНДРЕЕВ ДМИТРИЙ ЕВГЕНЬЕВИЧ

ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА ГОРОДСКИХ ЭЛЕКТРОПИТАЮЩИХ СИСТЕМ

Специальность 05.09.03 - Электротехнические комплексы и системы

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

г В СЕН 2013

Тула-2013

005533592

Работа выполнена в Новомосковском институте (филиале) федерального государственного бюджетного образовательного учреждении высшего профессионального образования «Российский химико-технологический университет им. Д.И. Менделеева»

Научный руководитель:

Жилин Борис Владимирович, доктор технических наук, профессор

Официальные оппоненты:

Панарин Владимир Михайлович, доктор технических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «ТулГУ», профессор

Фомин Андрей Васильевич, кандидат технических наук, ЗАО «Нидек АСИ ВЭИ», технический руководитель проектов

Ведущее предприятие:

ФГБОУ ВПО «Национальный исследовательский университет «МЭИ» (Технический университет)

Защита состоится «16» октября 2013г. в 14 час. 00 мин. на заседании диссертационного совета Д 212.271.12 при ФГБОУ ВПО «Тульский государственный университета по адресу: г. Тула, пр. Ленина, 92 (учебный корпус 9, ауд. 101)

С Диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Тульский государственный университет»

Автореферат разослан «13» сентября 2013 г.

Ученый секретарь

Л 212Г7М Г"0™ С0ВЄТа & Р л У Елагин Михаил Юрьевич

Д 212.271.12 Д.Т.Н., проф.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В энергетике России за последние 15 лет произошли большие изменения. Изменились формы собственности, энергетика стала сферой бизнеса, создан и развивается рынок электроэнергии и мощности. Это необходимо учитывать при разработке моделей и методов расчета режимов электропитающих систем, создании гибкой динамики топологии управления ими.

Разработке математических моделей и методам расчета режимов работы электроэнергетических систем, теории и способов управления электроэнергетическими режимами посвящены труды многих ученых: Д.А. Арзамасцева, П.И. Бартоломея, В.А. Веникова, А.З. Гамма, О.Т. Гераскина, В.М. Горниггейна, Журавлева В.Г, Идельчика В.И., Крумма, В.З. Манусова, И.М. Марковича, Т.А. Филипповой, Е.В. Цветкова, А.М., Н.М. Merrill, B.W. Erickson, F.C. Schweppe, M.C.Caramanis.

Усовершенствование существующих и создание новых топологий систем, алгоритмов и программ с учетом современных требований развивают методологию и научный аппарат управления режимами электроэнергитических систем (ЭЭС).

Одной из главных задач управления ЭЭС является составление баланса электрической мощности и энергии. От балансов зависят технические, экономические и коммерческие решения по управлению ЭЭС. К достоверности балансов предъявляются очень высокие требования, так как это влияет на коммерческие результаты многих участников рынка. И на региональном и особенно на оптовом рынках сейчас большое внимание уделяется определению электропотребления и графиков нагрузки, которые являются основой составления энергетических балансов. В настоящее время в практике широкое использование нашли методы прогнозирования графиков нагрузки и электропотребления, что приводит к достаточно большим погрешностям прогнозов. Проблема повышения точности прогнозов является важной научной задачей для энергосистем. Если при управлении технической деятельностью прогнозы графиков нагрузки (ГН) могут иметь погрешности 2-5%, то существующие положения на электроэнергетическом рынке требуют повышения достоверности прогнозов ГН и электропотребления, и на их основе разработка математических методов прогнозирования и создания гибкой топологии управления режимами работы электропитающих систем с использованием современных компьютерных технологий обработки информации является важной научной задачей.

Цель работы - повышение эффективности функционирования электротехнического комплекса городских электропитающих систем путем обоснования их рациональных режимных параметров и гибкой динамики топологии управления, учитывающих характеристики условий его работы на оптовом рынке электроэнергии и мощности.

Для достижения поставленной цели сформулированы и решены следующие задачи исследования:

1. Анализ методов расчета, моделирования, прогнозирования и способов управления режимов работы электропитающих систем и условий их эксплуатации.

2. Разработка математической модели формирования электропитающих систем, учитывающая топологию транзитных потоков мощности не связанных и несмежных участков сетей, сложнозамкнутую конфигурацию сети и требующая информативность исходных данных.

3. Разработка метода оперативного прогнозирования электропотребления, учитывающего ценологические свойства распределения состояния электроэнергетического объекта, и, математического моделирования нагрузок сетевых компаний на основе нейронных сетей.

4. Определение требуемой точности краткосрочного прогноза суточного графика нагрузки, и, разработка системы прогнозирования и управления динамики топологии и формирования управляющих воздействий в электросетевых компаниях на основе нейронных сетей с прямой передачей сигнала при почасовом прогнозировании изменения структуры управления.

5. Разработка декомпозиционного метода расчета режимных параметров электропитающих систем (непосредственный расчет с использованием топологии сетей ВН, СН1, СН2 и НН, расчет по укрупненным показателям), учитывающий уровень изменения гибкой динамики топологии и формирования управляющего воздействия в зависимости от условий их эксплуатации.

6. Обоснование рациональных режимных параметров и гибкой динамики топологии управления электропитающих систем, в комплексе учитывающих характеристики условий их эксплуатации на оптовом рынке электроэнергий и мощности, и, потери электроэнергии с декомпозицией по уровням напряжения.

7. Численное и эксперементальное исследование оперативного прогнозирования суточных графиков нагрузки, режимов работы электропитающих систем и гибкой динамики топологии управления ими, и, оценка нагрузочных потерь электроэнергии для определения эффективности их функционирования.

8. Моделирование режимов электропотребления подстанций 6-10 кВ на основе восстановления недостающей информации с корректировкой баланса ■ по точкам поставки электроэнергии, формирование графиков нагрузки потерь мощности сети и годового расхода электроэнергии на период регулирования методами анализа временных рядов электропотребления.

Идея работы заключается в достижении требуемого уровня функционирования электропитающих систем на основе гибкой динамики топологии управления их режимами работы и эффективных условий реализации рациональных режимных параметров систем.

Объект исследования - электротехнический комплекс городских электропитающих систем.

Предмет исследования - электромагнитные и электромеханические процессы, протекающие в электропитающих системах, и, влияющие на их режимные параметры и потери электроэнергии.

Методы исследования, используемые в работе, основаны на совокупности теории электрических цепей, управления, вероятности и математической статистики, прогнозирования, регрессионного анализа, имитационного проведения вычислительных экспериментов, экспертного анализа, эксперимента с использованием современных компьютерных средств.

Автор защищает:

1. Математическую модель формирования электопитающих систем, учитывающую топологию транзитных потоков мощности, не связанных и несмежных участков сетей, сложнозамкнутую конфигурацию сети и требуемую информативность исходных данных.

2. Формализованную методику оперативного прогнозирования элекропотребления, учитывающую ценологическое свойства распределения состояния электроэнергетического объекта, и, закономерности формирования нагрузок сетевых компаний на основе нейронных сетей.

3. Закономерности формирования управляющих воздействий в электропитающих системах для гибкого управления динамикой их топологии на основе нейронных сетей с прямой передачей сигнала при почасовом прогнозировании изменения структуры управления.

4. Декомпозиционный метод расчета рациональных режимных параметров электропитающих систем, в комплексе учитывающих характеристики условий их эксплуатации на оптовом рынке электроэнергии и мощности, и потери электроэнергии с декомпозицией по уровням напряжения путем учета в комплексе характеристик фактов, влияющих на формирование управляющих воздействий для повышения эффективности их функционирования.

5. Установлено, что наибольшую точность расчета рациональных режимных параметров электропитающих систем обеспечивают интеллектуальные адаптивные системы, устанавливающие недостающие исходные данные в соответствии с их условиями эксплуатации.

Научная новизна заключается в обосновании рациональных режимных параметров и гибкой динамики топологии управления электропитающими системами. Она представлена следующими результатами:

- определены зависимости для расчета рациональных режимных параметров электропитающих систем, в комплексе учитывающие характеристики условий их эксплуатации на оптовом рынке электроэнергии и мощности, и, потери электроэнергии с декомпозицией по уровням напряжения;

установлены закономерности формирования управляющих воздействий в электропитающих системах для гибкого управления динамикой их топологии на основе нейронных сетей с прямой передачей сигнала при почасовом прогнозировании изменения структуры управления;

- определены зависимости для оперативного прогнозирования электропотребления, учитывающие ценологические свойства распределения состояния электроэнергетического объекта, и, закономерности формирования нагрузок сетевых компаний на основе нейронных сетей;

- разработан алгоритм формирования электропитающих систем, учитывающий топологию транзитных потоков мощности, несвязанных и несмежных участков сетей, сложнозамкнутую конфигурацию сети и требуемую информативность исходных данных;

- установлено, что наибольшую точность расчета рациональных режимных параметров электропитающих систем обеспечивают интеллектуальные адаптивные системы, устанавливающие недостающие исходные данные в соответствии с их условиями эксплуатации;

- установлены зависимости для определения требуемой точности формирования управляющих воздействий, учитывающие погрешность оценки потерь и расчет режимных параметров сети (коэффициента мощности головного участка, доли потребления промышленной нагрузки, номенклатуры и суммарной длины линий).

Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций диссертационной работы обеспечены физически обоснованными допущениями, адекватностью результатов теоретических и экспериментальных исследований, расхождение между которыми составляет 10,5%.

Практическое значение. Разработаны методика расчета рациональных режимных параметров электропитающих систем и алгоритм гибкого управления динамикой их топологии на основе нейронных сетей с прямой передачей сигнала при почасовом прогнозировании изменения структуры управления, инфорационно-программное обеспечение их реализации, учитывающее в комплексе характеристики условий их эксплуатации на рынке электроэнергии и мощности, и, погрешности электроэнергии с декомпозицией по уровням напряжения.

Реализация результатов работы.

1. Результаты работы используются в ООО «ПромЭнергоСбыт» при формировании рациональных режимов работы и управляющих воздействий в электропитающих системах, в комплексе учитывающих характеристики условий их эксплуатации на оптовом рынке, и, потери электроэнергии с декомпозицией по уровням напряжения.

2. Разработанный комплекс программных средств, предназначенный для расчета параметров установившихся режимов электропитающих систем внедрен в учебный процесс в курсах: «Переходные процессы в СЭС», «Электропитающие сети и системы», в комплексном курсовом проекте по дисциплине «Электроснабжение» на кафедре «Электроснабжение промышленных предприятий ГОУ ВБПО «Российский химико-технологический университет им. Д.И. Менделеева».

Апробация результатов работы. Результаты диссертационной работы докладывались автором и обсуждались: на кафедре "Электроснабжение

промышленных предприятий" национального исследовательского университета «Московский энергетический институт» в 2009-2011 гг., на научно-технических конференциях студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» Московского энергетического института (технического университета) в 2011 и в 2012 гг., V-VTI научно-технической конференции молодых учёных и аспирантов НИ РХТУ им. Д.И. Менделеева (Новомосковск, 2006-11 г.), XXIX сессии Всероссийского семинара «Кибернетика энергетических систем» в ЮРГТУ (НПИ) (Новочеркасск, 2010г.). Результаты диссертационной работы были представлены в конкурсе «Энергетика молодых» в 2012г.

Публикации. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 7 печатных работах, из них 2 в изданиях, рекомендованных ВАК.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы и приложения. Основная часть содержит 125 страниц машинописного текста, 81 рисунок, 20 таблиц. Список использованной литературы включает 127 наименования работ отечественных и зарубежных авторов на 12 страницах.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы цели и задачи исследования, отмечаются научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе проводится обобщение и анализ научно-практической литературы по конструктивным схемам городских электропитающих систем, условиям их эксплуатации, методам моделирования и прогнозирования динамики электропотребления.

Показано, что множество объектов должны рассматриваться как целостная система — электротехнический комплекс, отражающий единство производства, передачи и потребления электроэнергии.

Проанализированы существующие закономерности формирования электротехнических комплексов в современных условиях, учитывающие организационные основы функционирования ОРЭМ, нормативно-технические требования к участникам рынка электроэнергии и технико-экономические управляющие воздействия на потребителей электроэнергии за счет ее распределения коммутационными устройствами электропитающих систем, т.е. между потребителями электроэнергии и субъектами электроэнергетики, сетевыми и сбытовыми компаниями (новые формы и функции отдельных субъектов комплекса, где промышленные предприятия выступают как электроснабжающие организации, и, одновременно, как абоненты).

Обосновано, что для расчета и прогнозирования показателей электропотребления должны быть использованы регрессионные методы и математические модели, учитывающие нестационарность их изменения, где наиболее эффективным периодом прогнозирования является суточный

график нагрузки. При синтезе формирования сетей должны учитываться наличие транзитных потоков мощности, не связанных и несмежных участков сетей, сложнозамкнутые конфигурации сети и требуемая информативность исходных данных, и, что при прогнозировании электропотребления (мощности) и режимов работы элекгропитающих систем наиболее эффективно использовать методы искусственного интеллекта и нейронных сетей.

Вторая глава посвящена разработке прогнозной модели для прогнозирования графиков электропотребления и электрических нагрузок, и, определению динамики топологии управления элекгропотреблением и коммутирующими устройствами электропитающих систем.

Установлена нестационарность рядов электропотребления, что приводит к ограниченной применимости экстраполяционных прогнозных моделей. Сформулированы требования к прогнозам для формирования объемов закупки электроэнергии на ОРЭМ.

Адаптированы с учетом требований ОРЭМ (формирование суточного ГН за неделю с возможной корректировкой) методы построения моделей. При краткосрочном прогнозировании электропотребления применима модель авторегрессии - проинтегрированного скользящего среднего АРПСС (Р, 4 Я):

Ф(В)У* (Г(О = 0(В)е„ (1)

где Ф(В)= 1 -Ф1В-Ф2В2-.. .-ФрВР - оператор авторегрессии порядка р\ В — оператор сдвига назад Г¥(0=В(УГ(1+1)); ©(В)^-©,^-©^-..- оператор скользящего среднего порядка д; V* - оператор разности порядка <1, V Щ()=Щ1)-Щ1-1); е, - стационарный случайный процесс с нулевым математическим ожиданием и дисперсией стД Случайная величина е, в модели является разностью прогнозного на один шаг вперед и

фактического значений электропотребления Жф(<):

ег^пр(С)-Щ1). (2)

Для оперативного прогнозирования в случаях, когда аналитически невозможно определить вид зависимости параметров электропотребления от каких-либо факторов, использован аппарат искусственных нейронных сетей (НС) с прямой передачей сигнала, к которым, в частности, относятся многослойные персептроны. При этом выбраны влияющие параметры, проведена предобработка входных данных, включающая удаление пропусков, выбросов и требуемое масштабирование данных, выбор количества скрытых слоев, а также количества нейронов в каждом скрытом слое, выбор алгоритма обучения, а также данных, предназначенных для обучения НС.

Методом наименьших квадратов, минимизируется целевая функция ошибки НС:

где у',.р' ~ реальное выходное состояние нейрона j выходного слоя N НС

при подаче на её входы р-го образа; 4р - идеальное (желаемое) выходное состояние этого нейрона. Суммирование ведется по всем нейронам выходного слоя и по всем обрабатываемым сетью образам. Минимизация выполняется методом градиентного спуска:

<4,

где м>у - весовой коэффициент синаптической связи, соединяющей 1-ЫЙ нейрон слоя п-1 су'-ым нейроном слоя п,ц- коэффициент скорости обучения, 0<г[<1.

Формирование начального Приближения

Формирование суточного графика Р1!)

Рис.2. Структура формирования ГН головных участков электропитающих систем

Для повышения достоверности и надежности почасового прогнозирования выбирается типовой график из предыстории. При этом на основании цикличности электропотребления предполагается наличие в предыстории характерных по режиму электропотребления суток. Процедура прогнозирования в этом случае основывается на анализе исходных графиков электропотребления и выявлении устойчивых связей и циклических зависимостей; на основе него разработаны алгоритм моделирования нагрузок комплекса для ГТП и структура формирования ГН головных участков

электропипгающих систем (рис. 2). Формирование графиков головных участков выполнены поэтапно:

1. получение исходных графиков по данным АСКУЭ.

2. формирование графиков нагрузки для характерных дней недели.

3. оценка суточного электропотребления (как лимитирующий фактор для прогноза ГН) и формирование таким образом начального приближения для использования нейросетевого алгоритма.

4. формирование суточного ГН (краткосрочный прогноз с периодом упреждения 7 дней).

5. формирование объемов закупки электроэнергии на ОРЭМ.

Алгоритм формирования ГН у потребителей (не используется при

формировании объемов на ОРЭМ, но необходим при расчете нагрузочных потерь) учитывать как лимитирующий фактор график головного участка. Производится верификация графиков среднего напряжения (СН1 и СН2) по критерию соответствию статистического и расчетного ГН ГТП, на основе чего разработаны структуры формирования ГН потребительских подстанций электропитающих систем и динамика топологии управления электропотреблением предприятия (рис. 3,4). Таким образом, восстанавливается информация для применения более точного метода расчета потерь (оперативных расчетов).

Рис. 3. Структура формирования ГН потребительских подстанций электропитающих систем

1 Е'Е:-11Л Электроэнергия

проданная

Заявки потребителей I "на сутки вперед'

Цена бала»

Равновесная дена

ЭЛЭНЕИГИЯ

РЕЗЕРВ -►

Рис. 4. Динамика топологии управления электропотреблением предприятия

Разработаны методы оперативного прогнозирования

электропотребления, учитывающие ценологические свойства распределения состояния электроэнергетического объекта, и, математического моделирования нагрузок сетевых компаний на основе нейронных сетей, а также способ их реализации в алгоритмически-программном его использовании при управлении динамикой топологии управления электротехническими коммутационными устройствами электропитающих систем.

Установлена требуемая точность краткосрочного прогноза суточного графика нагрузки на основе построения нейронно-сетевого алгоритма прогнозирования изменения структуры управления.

В третьей главе разработана методика определения условий формирования управляющих воздействий в электротехническом комплексе городских электропитающих систем на основе моделирования режимов их работы, динамики функционирования и определения требуемой точности формирования управления изменением ее структуры, с учетом потерь на всех уровнях напряжения при неполноте исходных данных. Для реализации обоснован в качестве объекта исследования ОРЭМ Тульской области (рис. 5.)

а)

б)

Рис.5. Структура ОРЭМ (Тульская обл). а) покупка электроэнергии; б) отпуск

электроэнергии в сеть.

Центральное место в рассматриваемом электротехническом комплексе занимает ОАО «ТГЭС». Основной вид деятельности - передача по электрическим сетям и распределение электроэнергии. Основные показатели приведены на рис.6.

мпн.кВтч, V/ 1400

1200 1000 800 600 400 200

Д V/, %

..-А

*

" - -

-

♦ Посту ГШ ение в сеть м отпуск % —

• Потери ------ Потери,

•

< < *

2011

64,8% ОАО "Тульская сбытовая компания"

16,5%

15% 000"Еврохим-ООО "Алексин- зтерга-энергосбыт"

0.9% ОСЮ"Сибурэнерго-менедаы екг

3,4% ООО "Новомосковск энергосбытовая компания"

12,9% ОАО "Тульская энегосбытовая компания"

Рис.6. Динамика основных показателей ОАО «ТГЭС».

кВА, S 610000 ■ 600000 -S90000 -580000 • 570000 -560000 -550000 ■ 540000 -530000 -

520000 ■

» S, кВА ♦ шт

шт.

- 1650

2010 2011

2012 2013 2014 2015

Рис.7. Динамика количества и установленной мощности силовых трансформаторов.

Сеть «ТГЭС» представлена подстанциями с высшим напряжением 110, 6(10) кВ, содержит одну группу точек поставки электроэнергии на напряжении 110 кВ, 17 ГТТ1 для абонентов. В последнее время наблюдается неуклонный рост числа и мощности трансформаторных подстанций (рис. 7), что отвечает основной тенденции развития региона. По официальным данным завялена неизменная номенклатура и длина воздушных и кабельных линий напряжения СН2.

Система учета параметров электропотребления «ТГЭС» в настоящий момент использует электронный процессор MS Excel. Основой для расчета параметров режима являются данные АСКУЭ на ВН, также для абонентов есть графики нагрузки в режимные дни (зимний и летний), а также графики транзитных перетоков. Таким образом, исходными данными для проведения исследования явились ситуационные планы сетей (по ним определена длина воздушных линий и составлены схемы замещения); оперативные схемы подстанций (определено положение коммутационных аппаратов для номинального режима эксплуатации); графики потребляемой мощности головных питающих участков; месячное электропотребление; токовые нагрузки подстанций (на оперативных схемах — токовые нагрузки).

Расчет основных составляющих технологических потерь (нагрузочные потери СН-2; потери, обусловленные погрешностью системы учета) проведен с использованием комплекса РТП-3. Условно-постоянные потери, определяемые номенклатурой электрооборудования, и сводные таблицы рассчитаны в MS Excel (табл.1).

По результатам расчета установлено: 1. Выявлены «аномальные» объекты сети, для которых необходимо первоочередное проведение энергоаудита. В частности, в средних нагрузках следует уточнить токовый замер для подстанции ПС65 «Кремль». Для фидера №108 коэффициент загрузки трансформатора К3=0,93. 2. Различаются в соответствии с разными

документами величины электропотребления различных объектов. Это является объективным свойством сложной в кибернетическом смысле системы. 3. Результаты, полученные с помощью комплекса РТП-З, требуют постоянного анализа. Речь идет о расчете потерь, вызванных погрешностью системы учета, и нагрузочных потерь (на всех уровнях напряжения). 4. Неоднозначность учета потерь, вызванных погрешностью системы учета, обусловленная идеологией, заключающейся в том, что планируемые потери рассматриваются в пределах отчетных потерь - расчетные потери не могут превышать фактические. Если в базовом году технологические потери электроэнергии превышают фактические (отчетные) потери электроэнергии, то в регулируемом году потери электроэнергии, обусловленные допустимыми погрешностями системы учета, принимаются равными нулю. Таким образом, налицо противоречие: потери при более точной системе учета могут учитываться в балансе электроэнергии, при менее точной - игнорироваться.

Таблица 1. Структура технологических потерь для периода регулирования

«п'п Наименование струггп-рнъп состапляюипк

І50-110 кВ 27.5-60 кВ 1-20 кВ 0.4 кВ Всего

тыс. кВт.ч тыс. кВт.п тыс. кВт.ч %* тыс. кВт.ч %•

1 2 3 4 5 6 7 8 9 Ю 11 12

1 Отпуск электроэнергии в сто. (п.5 таолмиы 2)* 2 890.000 -V. V 1 161 089.000 609951.000 1 164230,000

2.1 Холостой ход трансформаторов 34 837.550 3.00 0.00 34 837.550

2.2 Корова в созданных линиях 0,00 0,00

2.3 Токн утечки в воздушных линиях 23.530 0.00 0,00 23.530 0,002

2.4 Изоляция в кабельных лннгах 354,661 0,03 0,00 354,661

2.5 Итиерительнме трансформаторы той 50.540 0,00 450.000 0,07 500.540 0,043

2.6 Измерительные трансформаторы напряжения 353.185 0.03 0.00 353,185

2.7 Окгтчкки прямого включения 0.00 5084,00 0,83 5 084,000 0,437

2.8 Шунтирующие реакторы 0.00 0.00

2.9 Соединительные провода и сборные шины подстанций 0 0.00 0.00

2.10 Вентильные разрядники 0.962 0.00 0,00

2.11 Ограничители перенапряжений 0.030 0,00 0,00 0.030 0,000

2.12 Устройства присоединения ВЧ-связи 18,651 0/30 0,00

2.13 Коиоен-яргкжие ".тройства 0,00 0,00

2.14 Расход электроэнергии на собственные нужды 0.00 1.980 0.00 0.000

2.15 Расход э-тюстроэнергни на плавку гололеда 0.00 0.00

3 Нагруэочтые потери электроэнергии 59 642,180 5.14 55 556,711 14.07 115 198,891 12,493

3.1 Трансформаторы 31 682.420 2.73 31 682,420 2.72

3.2 Линии 27959.760 55 556.711

3.3 Тохоо гр анн ■гаеакчцне реакторы

3.4 Шинопроводм

4 Технические потери электроэнергии (П.2+П.З) 95 281,289 8Д1 61 092,691 10,02 156 373,980 13,43

5 доптстнмьвш погрешностями прмооров учета 5 526.784 0,48 2 903367 0,48 8 430,151 0.72

100808,073 ».68 63 996,058 164 804.131 14.16

/Іриісечание: Проценты справочно определяю/нсх к о/кпчсп- электроэнергии е саль ¡ю уропкм напряжение.

Расчет нагрузочных потерь с сети 6-10 кВ имеет неопределенность, вызванную принятием равенства электропотребления базового и регулируемого периода. Это не отражает основную тенденцию развития региона. Тем не менее, отсутствует легитимная методика перспективной оценки годового электропотребления в условиях неполноты информации. В годовых отчетах компаний ОАО «ТГЭС», ОАО «ТЭК» сказано, что нет данных для оценки на перспективу отпуска электроэнергии в сеть ввиду следующих факторов: 1. Частичная или полная остановка (временная) работы большинства предприятий Тульского региона. 2. Отсутствие фактических данных по потреблению из-за сбоя в работе АНИС КУЭ. 3. Не соответствие фактической погоды прогнозной.

В этой связи применен статистический метод прогнозирования годового злектропотребления (отпуска электроэнергии в сеть) и графиков электрических нагрузок подстанций (узлов нагрузки).

Неопределенность расчета потерь в сети НН вызвана использованием метода обобщенной характеристики сети — использовать метод средних нагрузок не представляется возможным ввиду отсутствия информации, необходимой для составления «поопорной» схемы сети 0,4 кВ, а также громоздкостью схемы и большой трудоемкостью определения ее параметров. В этом случае потери в линиях:

Х.4 V ■(! + '&>) ¿д„. 1+ 2к,

N I ' Р.-366 ' 3к. '

= ^0,4

(5)

где: к0А — коэффициент, учитывающий характер распределения нагрузок по длине линий и неодинаковость нагрузок фаз; Ж038 - суммарный отпуск электроэнергии в N линий, тыс. кВтч; ¿н — доля электроэнергии, потребляемая на расстоянии 1-2 пролета от ТП, по отношению к суммарному отпуску в сеть 0,4 кВ. - коэффициент реактивной мощности; ¿,„ — эквивалентная длина линии, км; К, — среднее сечение головного участка, мм2; к, — коэффициент заполнения графика нагрузки сети 0,4 кВ.

Топология сети 0,4 кВ не является однозначной — одну и ту же ветвь в разных условиях можно рассматривать и как фрагмент магистрального участка, и как ответвление. При различных исходных данные получены кардинально различные значения нагрузочных потерь сети 0,4 кВ (табл.2).

Таблица 2. Результаты расчета нагрузочных потерь сети НН

Сечение головного участка Рп, мм'* 50 50 42,5 35

Количество линий 0,4 кВ И, шт. 3210 3210 3210 3210

Длина магистрали, км 30,5 35 30 40

Длина двухфазных и трехфазных ответвлений, км 1266 1266 1136 1266

Длина однофазных ответвлений, км 5096 5096 5056 5096

Потери электроэнергии АкВтч 56769,572 57938,639 58719,636 83011,054

Потери электроэнергии Д\У, % 9,20 9,39 9,63 13,45

По итогам анализа результатов расчета определена необходимость разделения исходных данных на две качественно отличающиеся группы. В первую входят параметры, которые могут быть определены достаточно точно по статистической отчетности (общая протяженность линий, число линий, доля трехфазных ответвлений) или по смоделированным ГН (коэффициент мощности, коэффициент формы графика). Во вторую — параметры, определение которых вызывает затруднение ввиду неоднозначности схемных характеристик (это объективное свойство системы). Установлено, что из второй группы определяющим для величины потерь (и как следствие, точности расчета) является сечение головных участков. Ввиду несимметрии

нагрузок по фазам и неравномерности распределения нагрузок по длине линий использовать методы, основанные на расчете параметров режима, сложно.

В то же время, необходим совместный расчет электрической сети 610 кВ и всех питающихся от нее сетей 0,4 кВ. Только тогда имеется возможность: уточнить потокораспределение, потери напряжения, мощности и электроэнергии в сети 6-10 кВ за счет более точного знания нагрузок присоединенных ТП; рассчитать баланс нагрузок и электроэнергии по сетям 6(10) 0,38 кВ с учетом технических потерь мощности и электроэнергии в них; определить участки сети с недопустимым небалансом электроэнергии.

Разработан декомпозиционный метод расчета режимных параметров электропитающих систем (непосредственный расчет с использованием топологии ВН, СН1, СН2, и для сети НН по укрупненным показателям), учитывающий уровень изменения динамики топологии и формирования управляющих воздействий, на основе установленной, как большей, точности их расчета, которую обеспечивают интеллектуальные адаптивные системы, восстанавливающие недостающие исходные данные в соответствии с их условиями эксплуатации. Определены условия реализации алгоритма оценки электропотребления и динамики топологии управления на основе нейронных сетей и численного эксперимента по формированию технических потерь, и, установлены зависимости для расчета их требуемой точности, учитывающие погрешности оценки потерь и режимных параметров сети НН (коэффициент мощности головного участка, доли потребления промышленной нагрузки, номенклатуры и суммарной длины линий).

Четвертая глава посвящена повышению эффективности

функционирования электротехнического комплекса городских электропитающих систем на основе оперативного прогнозирования управляющих воздействий с учетом суточных графиков нагрузок, и, при применении эффективной динамики топологии управления, учитывающей нагрузочные потери и графики нагрузок.

Установлено, что графики характерных дней недели являются подобными. Построены суточные га для выходных (суббота, воскресенье, праздники) дней. Коэффициент корреляции в пределах суток близок к 0,99. Это подтверждает правильность разбиения ГН по характерным дням недели (рис.2).

Рассчитывая параметры установившегося режима (использован известный метод узловых уравнений, приводящий при задании нагрузок мощностями к итерационным зависимостям и реализованный программно в МаЙаЬ), получены токи в ветвях схемы и напряжения в узлах, как следствие -потоки мощности и потери мощности. Установлено, что расчетные токи головных участков (ГУ) не соответствуют наблюдаемым (показания АСКУЭ) — рис.8. При этом потери сети СН2, рассчитанные по нагрузкам подстанций составляют 9,2%, по графикам головных участков — 6,6%. При этом учет параметров ГУ реализован гораздо лучше (в соответствии с требованием нормативных документов для выхода предприятия на ОРЭМ в ГТП должны быть установлены АСКУЭ).

шіїші

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 II 12 ІЗ 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Рис.8. Суточный график нагрузки головного участка (данные АСКУЭ).

кВт,

250000 200000 150000 100000 50000 О

Рис.9. Смоделированный суточный график нагрузки головного участка.

Токовые замеры нагрузок НН выполнены в разные моменты времени, поэтому не образуют единого связанного режима, а также погрешностями системы учета. Проведена коррекция параметров нагрузок таким образом, чтобы токи на головных участках были равны фактическим, а токовые нагрузки при этом используются только для соотношений между ними. При схеме с одним источником подобная задача решается однозначно. Для сетей с несколькими источниками использовано моделирование нагрузок сетей с использованием нейронных сетей и применением интеллектуальных адаптивных систем на основе статистического графика нагрузки.

Использование статистического графика нагрузки позволяет применить для расчета потерь сетей метод оперативных расчетов, выстраивая график нагрузки для любого периода наблюдения. Расчет нагрузочных потерь методом контрольных суток был проведен с использованием РТП и

стандартных алгоритмов перехода от потерь мощности к потерям электроэнергии. Расчет потерь в МаНаЬ выполнен при оценке относительных потерь по величине нагрузки головного участка.

Таблица 3. Результата расчета потерь электроэнергии

Метод Инструментальное средство Нагрузочные потери СН-2

Д\У, тыс.кВтч %

Контрольных суток РТП-З 56642,18 5,14**

Контрольных суток МаНаЬ 57413,57 5,21*

Оперативных расчетов МаНаЬ 56091,19 5,09**

* - оценено по графику нагрузки головного участка; ** - оценено по отпуску электроэнергии в сеть.

Таким образом, можно говорить о сопоставимости результатов расчета -всеми тремя методами они находятся в пределах требований к общеинженерной точности расчетов (максимальное расхождение результатов не превышает 10,5%). Соответствует требованиям к точности расчета относительных потерь и их оценка по графику нагрузки головного участка (расхождение 2,33%). Минимальные на1рузочные потери получены методом оперативных расчетов -это согласуется с известными теоретическими положениями.

Разработана гибкая динамка топологии управления режимами работы электропитающих систем и установлены условия формирования эффективных управляющих воздействий на основе реализации программно-информационного обеспечения. Получены результаты оперативного прогнозирования, и, проведенных численного эксперимента и экспериментальных исследований, которые показали, что расхождение между теоретическими и экспериментальными исследованиями составило от 1,5% до 10,5%.

Оценка нагрузочных потерь электроэнергии подтвердила устойчивость гибкой динамики топологии управления на основе суточных графиков и показала, что эффективность режимов работы электротехнических систем повысилась до 30%.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертация представляет собой законченную научно-квалификационную работу, в которой поставлена и решена задача обоснования рациональных режимов работы электропитающих систем и гибкой динамики топологии управления ими на основе оперативного прогнозирования суточных графиков нагрузки, обеспечивающих повышение эффективности их функционирования за счет снижения потерь электрической энергии.

Основные результаты и выводы заключаются в следующем:

1. Разработана математическая модель и алгоритм формирования электропитающих систем, учитывающая топологию транзитных потоков

мощности, не связанных и несмежных участков сетей, смежнозамкнутую конфигурацию сети и требуемую информативность исходных данных.

2. Определены рациональные режимные параметры электропитающих систем, учитывающие в комплексе характеристики условий их эксплуатации на оптовом рыке электроэнергии и мощности, и, потери электроэнергии с декомпозицией по уровням напряжения на основе исследования математической модели формирования их топологии.

3. Установлено, что наибольшую точность расчета рациональных режимных параметров электропитающих систем обеспечивают интеллектуальные адаптивные системы, устанавливающие недостающие исходные данные в соответствии с их условиями эксплуатации.

4. Получены зависимости для оперативного прогнозирования электропотребления, учитывающие ценологические свойства распределения состояния электроэнергетического объекта, и, закономерности формирования нагрузок сетевых компаний не основе нейронных сетей.

5. Приведено моделирование режимов электропотребления подстанций 6-10 кВ на основе восстановления недостающей информации с корректировкой баланса по точкам поставки электроэнергии, формирования графиков потерь мощности сети годового расхода электроэнергии на период регулирования и временных рядов электропотребления.

6. Установлены закономерности формирования управляющих воздействий в электропитающих системах для гибкого управления динамикой их топологии на основе нейронных сетей с прямой передачей сигнала при почасовом прогнозировании изменения структуры управления.

7. Установлены зависимости для определения требуемой точности формирования управляющих воздействий, учитывающие погрешность оценки потерь и расчет режимных параметров сети (коэффициента мощности головного участка, доли потребления промышленной нагрузки, номенклатуры и суммарной длины линий).

8. Определена требуемая точность краткосрочного прогноза суточного графика нагрузки на основе построения нейросетевого алгоритма.

9. Получены зависимости для прогнозирования годового электропотребления периода регулирования на основе адаптивных методов расчета составляющих потерь электроэнергии (нагрузочные, технические, технологические) и установленных условий формирования управляющих воздействий в течение базового года и периода регулирования.

10. Определены условия реализации алгоритма оценки электропотребления и динамики топологии управления на основе нейронных сетей, численного эксперимента и экспериментальных исследований по формированию технических потерь, которые показали, что расхождение между теоретическими и экспериментальными исследованиями не превысило 10,5%, и, подтвердили устойчивость гибкой динамики топологии управления, в результате которой достигнуто повышение эффективности режимов работы электропитающих систем до 30%.

Основные результаты диссертации отражены в следующих работах: Статьи в журналах, рекомендованных ВАК

1. Жилин Б.В., Исаев A.C., Андреев Д.Е. Краткосорчное прогнозирование электропотребления сетевой компании // Известия ТулГУ. Технические науки. Вып. 12. Тула: Изд-во ТулГУ, 2012. Ч. 2. - С. 319-325.

2. Исаев A.C., Андреев Д.Е. Опыт использования комплекса РТП-3 для расчета потерь для сетевой компании II Известия ТулГУ. Технические науки. Вып. 12. Тула: Изд-во ТулГУ, 2012. Ч. 2. - С. 314-319.

Статьи в сборниках трудов и периодических изданиях

1. Андреев Д.Е. Перспективная оценка электропотребления химического многономенклатурного предприятия. // научный журнал «Приволжский научный вестник». №12(16). 2012. -С. 13-20.

2. Андреев Д.Е. Разработка методики определения потерь в питающих сетях в условиях неполноты информации // Материалы IX Международной научно-практической конференции «Стратегические вопросы мировой науки - 2013» Том 29. Технические науки.: Изд-во «Наука и студия». - С. 44-51.

3. Андреев Д.Е., Исаев A.C. Проблемы оценки потерь электроэнергии в сетях низкого напряжения. И XIV научно-техническая конференция молодых ученых, аспирантов, студентов. Тез. докл. 4.2. - Новомосковск, (ФГБОУВПО -ТУ ^им. Д.И. Менделеева. Новомосковский институт (филиал)), 2012,

4. Андреев Д.Е., Исаев A.C., Лобзов И.А. Сравнительный анализ методов оценки потерь в сетях 6-10 kB. II X научно-техническая конференция молодых ученых, аспирантов, студентов. Тезисы докладов / ГОУ ВПО РХТУ

-Д-И. Менделеева, Новомосковский институт (филиал). Новомосковск, 2008. — С. 82-84.

5. Андреев Д.Е., Исаев A.C., Казаков P.C. Разработка метода оценки потерь в условиях неполноты исходных данных. // «Ценологические исследования». Вып. 46. - М.: Технетика, 2012. - С.314-319.

6. Андреев Д.Е., Степанов В.М. Интеллектуальная адаптивная система распределения электроэнергии // Патент на полезную модель (per №2013141019 от 06.09.2013) '

Изд. лиц. ЛР №030300 от 12.02.97. Подписано в печать .¡1

Формат бумаги 60x84. Бумага офсетная. Усл-печ. л. 1,1. Уч.изд.л.1,0. Тираж 100 экз. Заказ И?

Тульский государственный университет 300012, г. Тула, просп. Ленина, 92.

Отпечатано в Издательстве ТулГУ 300012, г. Тула, просп. Ленина, 95.

НОВОМОСКОВСКИЙ ИНСТИТУТ (филиал) ФГБОУ ВПО «РОССИЙСКИЙ ХИМИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ им. Д.И. МЕНДЕЛЕЕВА»

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ

ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА^_________

ГОРОДСКИХ ЭЛЕКТРОЛИТАЮЩИХ СИСТЕМ

Специальность 05.09.03 - Электротехнические комплексы и системы

ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель: Доктор технических наук, профессор

Жилин Б.В.

Новомосковск - 2013

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ.................................................................... 4

1 АНАЛИЗ КОНСТРУТИВНЫХ СХЕМ ГОРОДСКИХ

ЭЕКТРОПИТАЮЩИХ СИСТЕМ, УСЛОВИЙ ИХ

ЭКСПЛУАТАЦИИ, МЕТОДОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ И 11

ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДИНАМИКИ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ....

1.1 Конструктивные схемы и условия их эксплуатации......... 11

1.2 Методы моделирования и прогнозирования динамики электропотребления.................................................. 22

1.3 Математические модели и методы краткосрочного прогнозирования электрических нагрузок...................... 33

1.4 Цели и задачи исследования..................................................................39

1.5 Выводы............................................................... 40

2 РАЗРАБОТКА МЕТОДИК ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ГРАФИКОВ

ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ И ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ НАГРУЗОК, 41

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ДИНАМИКИ ТОПОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ

ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ...............................................

2.1 Методика прогнозирования графиков электропотребления для эффективного управления объемами краткосрочной 41 реализации электроэнергии........................................

2.2 Прогнозирование электрических нагрузок при наличии нечёткой информационной базы.................................. 48

2.3 Определение динамики топологии управления электропотреблением................................................ 56

2.4 Выводы................................................................. 63

3 ОПРЕДЕЛЕНИЕ УСЛОВИЙ ФОРМИРОВАНИЯ УПРАВЛЯЮЩИХ

ВОЗДЕЙСТВИЙ В ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКОМ КОМПЛЕКСЕ 64

ГОРОДСКИХ ЭЛЕКТРПИГАЮЩИХ СИСТЕМ................................

3.1 Определение динамики функционирования объекта исследования........................................................... 64

3.2 Моделирование режимов работы для определения точности 80

формирования управляющих воздействий......................

3.3 Определение требуемой точности формирования управляющих 88

воздействий. Разработка методики................................

3.4 Выводы.................................................................. 96

4 ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ

ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА ГОРОДСКИХ ЭЛЕКТРОПИТАЮЩИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ 98 ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ ВОЗДЕЙСТВИЙ С УЧЕТОМ ГРАФИКОВ НАГРУЗКИ.......................................

4.1 Прогнозирование эффективных управленческих воздействий

на основе суточных графиков нагрузок........................ 98

4.2 Определение эффективной динамики топологии управления с учетом нагрузочных потерь и графиков нагрузки.................. 106

4.3 Повышение эффективности режимов работы электропитающих систем при применении разработанной гибкой динамики

114

топологии управления...................................................

4.4 Выводы......................................................................................................................................129

ЗАКЛЮЧЕНИЕ....................................................................................................................................130

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ........................................................................................................132

ПРИЛОЖЕНИЕ 1..............................................................................................................................144

ПРИЛОЖЕНИЕ II............................................................................................................................168

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы. В энергетике России за последние 15 лет произошли большие изменения. Изменились формы собственности, энергетика стала сферой бизнеса, создан и развивается рынок электроэнергии и мощности /4/. Это необходимо учитывать при разработке моделей и методов расчета режимов электропитающих систем, создании гибкой динамики топологии управления ими.

Разработке математических моделей и методам расчета режимов работы электроэнергетических систем, теории и способов управления электроэнергетическими режимами посвящены труды многих ученых: Д.А. Арзамасцева, П.И. Бартоломея, В.А. Веникова, А.З. Гамма, О.Т. Гераскина, В.М. Горниггейна, Журавлева В.Г, Идельчика В.И., Крумма, В.З. Манусова, И.М. Марковича, Т.А. Филипповой, Е.В. Цветкова, A.M., Н.М. Merrill, B.W. Erickson, F.С. Schweppe, M.C.Caramanis.

Усовершенствование существующих и создание новых топологий систем, алгоритмов и программ с учетом современных требований развивают методологию и научный аппарат управления режимами электроэнергетических систем (ЭЭС).

Одной из главных задач управления ЭЭС является составление баланса электрической мощности и энергии. От балансов зависят технические, экономические и коммерческие решения по управлению ЭЭС. К достоверности балансов предъявляются очень высокие требования, так как это влияет на коммерческие результаты многих участников рынка. И на региональном и особенно на оптовом рынках сейчас большое внимание уделяется определению электропотребления и графиков нагрузки, которые являются основой составления энергетических балансов. В настоящее время в практике широкое использование нашли методы прогнозирования графиков нагрузки и электропотребления, что приводит к достаточно большим погрешностям прогнозов. Проблема повышения точности прогнозов является важной научной задачей для энергосистем. Если при

управлении технической деятельностью прогнозы графиков нагрузки (ГН) могут иметь погрешности 2-5%, то существующие положения на электроэнергетическом рынке требуют повышения достоверности прогнозов ГН и электропотребления, и на их основе разработка математических методов прогнозирования и создания гибкой топологии управления режимами работы электропитающих систем с использованием современных компьютерных технологий обработки информации является важной научной задачей.

Цель работы - повышение эффективности функционирования электротехнического комплекса городских электропитающих систем путем обоснования их рациональных режимных параметров и гибкой динамики топологии управления, учитывающих характеристики условий его работы на оптовом рынке электроэнергии и мощности.

Для достижения поставленной цели сформулированы и решены следующие задачи исследования:

1. Анализ методов расчета, моделирования, прогнозирования и способов управления режимов работы электропитающих систем и условий их эксплуатации.

2. Разработка математической модели формирования электропитающих систем, учитывающая топологию транзитных потоков мощности не связанных и несмежных участков сетей, сложнозамкнутую конфигурацию сети и требующая информативность исходных данных.

3. Разработка метода оперативного прогнозирования электропотребления, учитывающая ценологические свойства распределения состояния электроэнергетического объекта, и, математического моделирования нагрузок сетевых компаний на основе нейронных сетей.

4. Определение требуемой точности краткосрочного прогноза суточного графика нагрузки, и, разработка системы прогнозирования и управления динамикой топологии и формирования управляющих воздействий в

электросетевых компаниях на основе нейронных сетей с прямой передачей сигнала при почасовом прогнозировании изменения структуры управления.

5. Разработка декомпозиционного метода расчета режимных параметров электропитающих систем (непосредственный расчет с использованием топологии сетей ВН, CHI, СН2 и НН, расчет по укрупненным показателям), учитывающего уровень изменения гибкой динамики топологии и формирования управляющего воздействия в зависимости от условий их эксплуатации.

6. Обоснование рациональных режимных параметров и гибкой динамики топологии управления электропитающих систем, в комплексе учитывающих характеристики условий их эксплуатации на оптовом рынке электроэнергии и мощности, и, потери электроэнергии с декомпозицией по уровням напряжения.

7. Численное и экспериментальное исследование оперативного прогнозирования суточных графиков нагрузки, режимов работы электропитающих систем и гибкой динамики топологии управления ими, и, оценка нагрузочных потерь электроэнергии для определения эффективности их функционирования.

8. Моделирование режимов электропотребления подстанций 6-10 кВ на основе восстановления недостающей информации с корректировкой баланса по точкам поставки электроэнергии, формирование графиков нагрузки потерь мощности сети и годового расхода электроэнергии на период регулирования методами анализа временных рядов электропотребления.

Идея работы заключается в достижении требуемого уровня функционирования электропитающих систем на основе гибкой динамики топологии управления их режимами работы и эффективных условий реализации рациональных режимных параметров систем.

Объект исследования - электротехнический комплекс городских электропитающих систем.

Предмет исследования - электромагнитные и электромеханические процессы, протекающие в электропитающих системах, и, влияющие на их режимные параметры и потери электроэнергии.

Методы исследования, используемые в работе, основаны на совокупности теории электрических цепей, управления, вероятности и математической статистики, прогнозирования, регрессионного анализа, имитационного проведения вычислительных экспериментов, экспертного анализа, эксперимента с использованием современных компьютерных средств.

Автор защищает:

1. Математическую модель формирования электропитающих систем, учитывающую топологию транзитных потоков мощности, не связанных и несмежных участков сетей, сложнозамкнутую конфигурацию сети и требуемую информативность исходных данных.

2. Формализованную методику оперативного прогнозирования электропотребления, учитывающую ценологическое свойства распределения состояния электроэнергетического объекта, и, закономерности формирования нагрузок сетевых компаний на основе нейронных сетей.

3. Закономерности формирования управляющих воздействий в электропитающих системах для гибкого управления динамикой их топологии на основе нейронных сетей с прямой передачей сигнала при почасовом прогнозировании изменения структуры управления.

4. Декомпозиционный метод расчета рациональных режимных параметров электропитающих систем, в комплексе учитывающих характеристики условий их эксплуатации на оптовом рынке электроэнергии и мощности, и потери электроэнергии с декомпозицией по уровням напряжения путем учета в комплексе характеристик фактов, влияющих на формирование управляющих воздействий для повышения эффективности их функционирования.

5. Установлено, что наибольшую точность расчета рациональных режимных параметров электропитающих систем обеспечивают

интеллектуальные адаптивные системы, устанавливающие недостающие исходные данные в соответствии с их условиями эксплуатации.

Обоснованность и достоверность. Сформулированные в диссертации научные положения, выводы и рекомендации обоснованы приведенными теоретическими положениями, экспериментальными расчетами (по соответствию с практикой аналогичных исследований), расчетами для объекта исследования (по соответствию результатов расчета эмпирическому материалу), реальным опытом применения полученных результатов, апробацией результатов на конференциях и семинарах.

Научная новизна заключается в обосновании рациональных режимных параметров и гибкой динамики топологии управления электропитающими системами. Она представлена следующими результатами:

- определены зависимости для расчета рациональных режимных параметров электропитающих систем, в комплексе учитывающие характеристики условий их эксплуатации на оптовом рынке электроэнергии и мощности, и, потери электроэнергии с декомпозицией по уровням напряжения;

установлены закономерности формирования управляющих воздействий в электропитающих системах для гибкого управления динамикой их топологии на основе нейронных сетей с прямой передачей сигнала при почасовом прогнозировании изменения структуры управления;

определены зависимости для оперативного прогнозирования электропотребления, учитывающие ценологические свойства распределения состояния электроэнергетического объекта, и, закономерности формирования нагрузок сетевых компаний на основе нейронных сетей;

- разработан алгоритм формирования электропитающих систем, учитывающий топологию транзитных потоков мощности, несвязанных и несмежных участков сетей, сложнозамкнутую конфигурацию сети и требуемую информативность исходных данных;

- установлено, что наибольшую точность расчета рациональных режимных параметров электропитающих систем обеспечивают интеллектуальные адаптивные системы, устанавливающие недостающие исходные данные в соответствии с их условиями эксплуатации;

- установлены зависимости для определения требуемой точности формирования управляющих воздействий, учитывающие погрешность оценки потерь и расчет режимных параметров сети (коэффициента мощности головного участка, доли потребления промышленной нагрузки, номенклатуры и суммарной длины линий).

Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций диссертационной работы обеспечены физически обоснованными допущениями, адекватностью результатов теоретических и экспериментальных исследований, расхождение между которыми составляет 10,5%.

Практическое значение. Разработаны методика расчета рациональных режимных параметров электропитающих систем и алгоритм гибкого управления динамикой их топологии на основе нейронных сетей с прямой передачей сигнала при почасовом прогнозировании изменения структуры управления, информационно-программное обеспечение их реализации, учитывающее в комплексе характеристики условий их эксплуатации на рынке электроэнергии и мощности, и, погрешности электроэнергии с декомпозицией по уровням напряжения.

Реализация результатов работы.

1. Результаты работы используются в ООО «ПромЭнергоСбыт» при формировании рациональных режимов работы и управляющих воздействий в электропитающих системах, в комплексе учитывающих характеристики условий их эксплуатации на оптовом рынке, и, потери электроэнергии с декомпозицией по уровням напряжения.

2. Разработанный комплекс программных средств, предназначенный для расчета параметров установившихся режимов электропитающих систем внедрен в учебный процесс в курсах: «Переходные

процессы в СЭС», «Электропитающие сети и системы», в комплексном курсовом проекте по дисциплине «Электроснабжение» на кафедре «Электроснабжение промышленных предприятий ГОУ ВБПО «Российский химико-технологический университет им. Д.И. Менделеева».

Апробация результатов работы. Результаты диссертационной работы докладывались автором и обсуждались: на кафедре "Электроснабжение промышленных предприятий" национального исследовательского университета «Московский энергетический институт» в 2009-2011 гг., на научно-технических конференциях студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» Московского энергетического института (технического университета) в 2011 и в 2012 гг., V-VII научно-технической конференции молодых учёных и аспирантов НИ РХТУ им. Д.И. Менделеева (Новомосковск, 2006-11 г.), XXIX сессии Всероссийского семинара «Кибернетика энергетических систем» в ЮРГТУ (НПИ) (Новочеркасск, 2010г.). Результаты диссертационной работы были представлены в конкурсе «Энергетика молодых» в 2012 г.

Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 6 печатных работах, из них 2 в изданиях, рекомендованных ВАК.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы. Основная часть содержит 131 страницу машинописного текста, 81 рисунок, 20 таблиц. Список использованной литературы включает 127 наименований работ отечественных и зарубежных авторов на 12 страницах.

1 АНАЛИЗ КОНСГРУТИВНЫХ СХЕМ ГОРОДСКИХ ЭЕКТРОПИТАЮЩИХ СИСТЕМ, УСЛОВИЙ ИХ ЭКСПЛУАТАЦИИ, МЕТОДОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДИНАМИКИ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ

1.1 Конструктивные схемы и условия их эксплуатации

Объединенная энергосистема (ОЭС) образует отдельную синхронную зону, точки раздела которой по транзитам 220 кВ с ОЭС Сибири устанавливаются оперативно в зависимости от складывающегося баланса обоих энергообъединений (рис. 1.1.1).

ЕХ РОССИИ Выработка .сто = 10Ш-(и

ТХ - 691008.6 ГХ .1М4'8.-АЭС = 1":888.0 1р<4л«жк« = 1<Ж<069.? (чш = -Ш0М .<8.8 _--

ох града

Выработка

кко ' ^Ч'М."

тх =

гх = 4-65.5

АХ «4М9.9 ПотрЛии» = :5459".5 Салкл© =-1189.:

-ОХ СЕЙО>0}АПЛЛА Выработка

к »г. « 105850.4 ; ТХ«551.<9.9

гэс = 1:048.:

АХ = .<366:„< Потр»бл..о. • 4:554.1

с »лыю =].<;«..< /

--- - 4.1

ОХ востока

Выработка ■ого = <1841.9

тх «:1\<5.8

ГХ • 10Ш.1 АХ «0.0 П©тр*бл#ШП* = <•>?: 1.4 Салюо = 1.<:».5

ОХ ЦЕНТРА

Выработка «с«го = 139:80.5

ТХ « 15+105.8 ГХ - .<480.1 АХ =81 <94.9 пспр,б.1»«о» = ::.<«■ Сатио» 15604.:

ОХ СИБИРИ

Выработка к»го - 11-41)4.:

тх «нош.: гх - г:9.< о

АХ - 0.(1 Потроб.1«« = :04966..< Сии»« •«:.!

/О X СРЕДНП1ВОЛП1 Выработка

•�