автореферат диссертации по энергетике, 05.14.02, диссертация на тему:Разработка системы моделей нагрузок узлов для управления режимами ЭЭС

п ч

; О

1 1 ноя ®

На правах рукописи

КРЮЧКОВ Павел Анатольевич

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ МОДЕЛЕЙ НАГРУЗОК УЗЛОВ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ РЕЖИМАМИ ЭЭС

Специальность 05.14.02 - Электрические станции (электрическая часть), сети, электроэнергетические системы и управление ими

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Екатеринбург - 1996

Работа выполнена на кафедре "Автоматизированные электрические системы" Уральского государственного технического университета - УПИ, г. Екатеринбург.

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор,

Научный консультант - кандидат технических наук, доцент

A.C. Бердин, г. Екатеринбург Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор.

Ведущая организация - ОЭС Урала "Уралэнерго"

Защита диссертации состоится 12 ноября 1996 г. в 14 час. 15 мин. на заседании специализированного совета К 063.14.04 в Уральском государственном техническом университете - УПИ (главный учебный корпус, ауд. Э-406).

Ваш отзыв в одном экземпляре, заверенный гербовой печатью, просим направлять по адресу: 620002, г. Екатеринбург, К-2, УГТУ-УПИ, ученому секретарю совета, телефон 44-84-16.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

академик АИН РФ П.И. Бартоломей, г. Екатеринбург

А.Г. Фишов, г. Новосибирск

кандидат технических наук, заместитель начальника СВТ ОЭС Урала "Уралэнерго" Неуймин В.Г, г. Екатеринбург

Автореферат разослан

Ученый секретарь

специализированного совета К 063.14.04, кандидат тех-

нических наук, доцент

Обоскалов

ОБЩАЯ, ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. Нестабильность потребления и генерации электроэнергии, постоянное изменение структуры обменных потоков мощности между регионами и ряд других факторов осложнили решение задач информационного обеспечения краткосрочного и оперативного управления электрическими режимами. В настоящее время существенно изменяются и критерии управления режимами, увеличивается вес коммерческих функций диспетчеров, что требует организации управления электрическими режимами на интервалах времени, обеспечивая прогнозирование основных параметров режима с упреждением до нескольких часов.

Базовой информацией для решения задач краткосрочного планирования и оперативного.управления являются значения нагрузок узлов расчетной схемы замещения ЭЭС. Традиционно используемые в эксплуатации и при проектировании ЭЭС методы формирования значений нагрузок узлов для моделирования электрических режимов хотя и позволяют решать все основные задачи долгосрочного планирования режимов, в то же время они не предоставляют достаточно гибкого и универсального инструмента для информационного обеспечения ряда задач управления. В первую очередь, речь идет о краткосрочном планировании и оперативном управлении электрическими режимами, включая и функции внутричасового прогноза нагрузок ЭЭС, внешних перетоков, а также энергоузлов, входящих в схему замещения сети.

Таким образом, возрастающие требования к качеству управления электрическими режимами делают актуальной разработку новых информационных технологий, обеспечивающих согласованное и эффек-

тивное управление электрическими режимами в условиях неполноты и недостаточной надежности измеряемой информации об электрическом режиме сети.

Цель работы. Разработка эффективных методов и алгоритмов для повышения качества информационного обеспечения задач краткосрочного планирования и оперативного управления электрическими режимами ОЭС. Разработка структуры, методов и алгоритмов для практической реализации Системы моделей нагрузок узлов (СМНУ).

Объект исследования: Объединенная энергосистема Урала, районные энергосистемы.

Методы исследования. В работе используются основные положения теории управления ЭЭС, теории вероятности и математической статистики, теории распознавания образов, теории специальных функций, анализа временных рядов, функционального анализа, методы вычислительной математики.

Научная новизна

1. Предложен единый подход для представления нагрузок узлов в виде нелинейных аддитивных моделей на интервалах краткосрочного планирования и оперативного управления режимами ЭЭС. В качестве моделей предложено использовать ортогональные функции: полином Лежандра и конечный отрезок ряда Фурье.

2. Разработана структура СМНУ как совокупность подсистем, обеспечивающая решение задач по формированию и получению достоверной информации о нагрузках в узлах ЭЭС на заданных интервалах времени.

3. Выполнен статистический анализ поведения параметров и характеристик моделей нагрузок узлов в реальных условиях функционирования ОЭС Урала.

4. Разработаны алгоритмы согласования информации о суммарном потреблении и нагрузках узлов ЭЭС на интервалах времени.

5. Разработаны методы и алгоритмы повышения достоверности информации о нагрузках узлов в рамках СМНУ.

6. Разработан метод нелинейных связей для решения задачи краткосрочного прогноза нагрузок узлов.

7. Разработан метод скользящих суток для повышения качества оперативного прогноза нагрузок узлов.

Практическая ценность-и реализация результатов работы

Разработанные в диссертации методы и алгоритмы позволили создать программный комплекс СМНУ, формирующий информационную базу о поведении нагрузок узлов, для решения задач краткосрочного планирования и оперативного управления режимами ОЭС. В частности, результата краткосрочного прогноза нагрузок узлов используются для решения задачи краткосрочного планирования и оптимизации режимов ОЭС. Результаты оперативного прогноза нагрузки могут использоваться диспетчером при ведении режима, а также для решения ряда задач оперативного характера, например, оценки допустимости предстоящего режима, оперативной дооптимизации текущего режима и т. д.

Представление нагрузки нелинейными моделями на интервалах времени позволило обеспечить компактность (сжатие) информационной базы о нагрузках. Свойство ортогональности предложенных моделей позволяет эффективно выполнить согласование информации (балансировку), относящейся к разным иерархическим уровням управления, а также сократить время обработки информации для работы в режиме реального времени.

Реализация результатов работы. Разработанные методы, алго-

ритмы и программы внедрены в ОДУ ОЭС "Уралэкерго". СМНУ является составной частью КИО (КИО-3) ОЭС Урала. Программный комплекс СМНУ реализован на ПЭВМ локальной сета ОДУ Урала и находится в промышленной эксплуатации, обеспечивая информацией о нагрузках в узлах расчетных схем замещения электрической сети ОЭС Урала. На основе результатов диссертационной работы ведется дальнейшая разработка методов и алгоритмов для реализации распределенной СМНУ, которая позволит обеспечить информационную связь между ОДУ ОЭС Урала и районными ЭЭС.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях: Международной научной конференции "Качество электрической энергии" (Польша, 1991), Международной научной конференции "Optimizarea dezvoltarii si exploataril instalatiilor energetice" (Румыния, 1991), научной конференции "Моделирование электроэнергетических систем" (Каунас, 1991), научно-технических конференциях "Повышение эффективности производства и использование энергии в условиях Сибири" ( г. Иркутск, 1994, 1995), научно-практических конференциях Уральского политехнического института им. С.М. Кирова (Свердловск, 1990, 1995), региональном совещании начальников АСУ (ИВЦ) энергосистем Урала (г. Екатеринбург, 1996).

Публикации. Основное содержание диссертации отражено в 9 печатных работах.

Объем и структура работы. Работа состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка (108 наименований), содержит 23 рисунка, 8 таблиц и 2 приложения. Общий объем диссертационной работы составляет 140 страниц.

■ КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении изложена общая характеристика диссертационной работы: показана ее актуальность, отражена научная новизна и практическая ценность, описана структура работы.

В первой главе рассмотрены основные задачи оперативного цикла управления и пути дальнейшего совершенствования АСДУ ЭЭС.

Существенный резерв повышения эффективности оперативно-диспетчерского управления находится в улучшении качества информационного обеспечения. В частности, для решения задач краткосрочного планирования, и оперативного управления режимами необходимо иметь текущую информацию о нагрузках в узлах расчетной схемы замещения электрической сети ЭЭС. При этом следует иметь в виду, что точность информации влияет на правильность оценки текущего режима и выработку оптимальной стратегии управления.

Применяемые в настоящее время в эксплуатации методы расчета значений нагрузок не позволяют найти потокораспределение в электрической сети, адекватное реальному режиму ЭЭС. В оперативно-информационных комплексах (ОЙК) отсутствует необходимое математическое обеспечение для оперативного и краткосрочного прогнозирования узловых нагрузок.

Низкая точность и многообразие используемых на практике методов в определении нагрузок узлов для целей оперативного управления побудило решить данную задачу в рамках единого программного комплекса "Система Моделей Нагрузок Узлов".

Во второй главе рассмотрены вопросы разработки структуры базовой и распределенной СМНУ для ее практической реализации.

В условиях дефицита ТИ параметров режима, характерного для большинства ОИКов ЭЭС, получение информации для полного множества нагрузок узлов предложено разделить на два этапа. Первый этап включает в себя разработку базовой СМНУ, второй - распределенной СМНУ. В-рамках базовой СМНУ решаются задачи, которые используют информацию одного из иерархических уровней управления (ОДУ ОЗС, ЦДС ЭЭС и др.). Распределенная СМНУ является множеством связанных между собой базовых СМНУ с дополнительными функциями меж-уровневого обмена информацией.

Учитывая ряд самостоятельных задач, необходимых для расчета нагрузок узлов, разработана структура СМНУ, которая включает в себя следующие подсистемы:

- формирования нагрузок узлов (ФНУ),

- статистической идентификации нагрузок узлов (СИН),

- достоверизации нагрузок узлов (ДНУ),

- оперативного и краткосрочного прогноза (ОКП).

Кроме функциональных подсистем в структуре СМНУ выделяется информационный блок, состоящий из следующих архивов:

- РМСК. ООО - расчетные значения нагрузок узлов,

- К0ЕР_Г.ООО - параметры моделей нагрузок узлов на суточном интервале,

- К0ЕР_Ь. ООО - параметры моделей нагрузок узлов на интервалах оперативного цикла управления.

Структура и направление информационных потоков между подсистемами и архивами СМНУ представлены на рис.1.

Рис.1. Структура базовой СМНУ

Используемый при разработке структурный принцип построения позволяет расширять функции базовой СМНУ и использовать информацию других уровней управления. Задача распределения функций как между отдельными компьютерами, так и во времени решается с помощью внедрения базовых СМНУ на каждом иерархическом уровне управления и добавления подсистемы обмена моделями нагрузок.

Наиболее достоверную информацию о нагрузках узлов можно получить по данным телеизмерений (ТИ) параметров электрического режима - потоков активной мощности в элементах электрической сети (ЛЭП, трансформаторах и др.). В рамках СМНУ принято использовать, как правило, две схемы расчета нагрузки узла: основную и дублирующую. Выбор схем из множества возможных осуществляется с

точки зрения обеспечения максимальной надежности и точности расчета значений нагрузок. Наличие дублирующей схемы позволяет выполнять контроль достоверности расчетных значений нагрузок.

В третьей главе рассмотрены вопросы статистической идентификации нагрузок узлов с помощью нелинейных аддитивных моделей.

Традиционно в современных АСДУ принята дискретная форма представления непрерывных процессов. Значения ТИ параметров режима, получаемые через равные интервалы времени At, могут отличаться от истинных по следующим причинам: погрешности первичных измерений ( класс точности измерительных трансформаторов тока и напряжения, применяемых в эксплуатации, составляет 0.5-1 %). завышенные аппертуры при квантовании непрерывных процессов и задержки передачи отдельных ТИ, сбои и "шумы" системы сбора и передачи информации. Отсюда следует, что расчетные значения нагрузок, полученные как комбинации нескольких ТИ, также могут содержать существенную ошибку.

Учитывая "плавность" изменения нагрузки в нормальных электрических режимах, можно рассматривать задачу восстановления наиболее вероятной траектории по данным дискретных значений. Для описания поведения нагрузок на интервалах времени тп использован метод декомпозиции исходного процесса P(t) на регулярную (тренд) и нерегулярную составляющие

P(t) = R(t) + Ns(t). t з тт. (1)

Тренд процесса R(t) представлен нелинейной аддитивной функцией „

Rit) = I Ai (t), (2)

обладающей свойством ортогональности. Данное свойство моделей позволяет получить взаимные функциональные зависимости между нагрузками двух узлов относительно простого вида

N

Pi(P3) = 2 tfV^f,. (3)

К = 1

где K1Jk = Ajh/Ajjj, к = 1....N,

и использовать их в решении задач достоверизации и прогнозирования нагрузок узлов. Кроме того, использование ортогональных моделей позволяет сократить вычислительные затраты, необходимые для согласования информации в рамках СМНУ.

При нормальном законе распределения нерегулярной составляющей Ns(t) и достаточно малой величине ее среднеквадратического отклонения бнс выделенную траекторию R(t) можно рассматривать как местоположение наиболее вероятных значений некоторой реализации случайного процесса P(t), а 6НС - в качестве меры разброса случайных величин вокруг тренда. Выполнение данных требований обеспечено аппроксимацией функции (1) в среднеквадратичном смысле, а также выбором набора функций Гх{t), адекватного поведению нагрузки в рассматриваемых циклах управления.

Для идентификации параметров модели (2) использован нерекуррентный метод обучения, суть которого заключается в следующем. Формируется обучающая выборка из q дискретных значений нагрузки P(t) на интервале тт и минимизируется квадратичная форма вида

q кг

Ф = I I P(tK) - 2 Ai fi (tK) I -> min. (4)

К - 1 1=1

Получаемая при этом система линейных уравнений (СЛУ) решается модифицированным методом Гаусса. Данный метод обеспечивает решение для любых СЛУ, в том числе для случаев вырожденных или плохо обусловленных СЛУ. Априорная разрешимость задачи аппроксимации позволила выполнить одно из главных требований, предъявляемых к СМНУ, надежность функционирования системы в реальной информационной среде.

СМНУ предназначена для информационного обеспечения задач управления электрическими режимами энергосистем в краткосрочном и оперативном циклах. В соответствии с этим определены интервалы моделирования нагрузок узлов: суточный гтс и оперативный тгао. А'нализ поведения нагрузок узлов на указанных интервалах позволил определиться с выбором состава моделей и их основных характеристик.

Для представления нагрузки на интервалах длительностью 1-3 часа выбраны ортогональные полиномы Лежандра 2-3 степени:

п

К0 (П = А0 + I А1Р1 (Ь), I = тто, (5)

1 = 1

где п - степень полинома.

?! (1) определяется формулой Родрига:

^ ш = 1 йп аг -1)п . (6)

п! 2" й(;п

Колебательный характер нагрузки на суточных интервалах адекватно отражается гармоническими функциями. Поэтому модель нагрузки для краткосрочного цикла управления представляет собой конечный отрезок ряда Фурье

Rc(t) - A0 v I [ Aj cos(cOj t) + B1sln(to1t) ], (7)

l

где o)j i*2Ji/Tc . частота 1-й гармоники,

Tc = 24 часа - длительность суточного интервала, п - количество гармонических составляющих.

Ортогональность модели (7) обеспечивается приведением аргумента к интервалу [-ж, я].

Статистический анализ суточных реализаций нагрузок узлов, выполненный на множестве нагрузок ОЭС Урала, позволил определить основные характеристики модели Фурье. Для выделения тренда достаточно использовать 4-5 гармонических составляющих, так как дальнейшее усложнение модели не приводит к повышению ее точности. Шаг выборки At на интервале tmc для идентификации модели Фурье^взят равным 2 минуты, как и в моделях для оперативного цикла. Данный выбор определен из условий унификации характеристик моделей, что позволило упростить программную реализацию СМНУ.

Вся информация о потреблении энергосистем должна быть согласована как внутри отдельных иерархических уровней (ЕЭС России, ОДУ ОЭС, ЦДС ЭЭС), так и между ними. Актуальной является задача согласования значений суммарной нагрузки ЭСС и ее узлов. Значения нагрузок узлов, полученные по моделям (5), (7) должны быть сбалансированы по мощности и энергии на интервале моделирования. Данное требование вытекает из условия равенства генерируемой и потребляемой мощности ЭСС для каждого момента времени. Учитывая свойства ортогональности моделей (5), (7), балансировку отдельных значений нагрузки на интервале моделирования можно

обеспечить через коррекцию независимых коэффициентов моделей нагрузок. Условие баланса моделей (2) записывается в виде:

N

Пм = I А^^и) - модель потребления ЭЭС, (8а)

1 = 1

к

?lti = I А^^Ш - модель 3-й нагрузки, 3 н шэс, (86) 1 = 1

ДА! = АП1 - I Дми =0, 3 = ю5с, 1=1____N. (8в)

)

Алгоритмов распределения небаланса ДАХ монет быть несколько. В настоящий момент наиболее рациональной представляется процедура распределения небаланса соответствующих параметров ортогональных моделей пропорционально их величине:

К"и = А"и / I А»и, 3 = шэс, 1=1,..,N. (9а)

з

Ам' = Ами + Кми ДА1; 3 = шэс, 1=1,.., N. (96)

Таким образом, в рамках- СМНУ обеспечен расчет сбалансированных по мощности и энергии моделей нагрузок узлов на контролируемом интервале времени.

В четвертой главе рассмотрены критерии и условия формирования моделей нагрузок для автоматизированного решения задачи повышения достоверности значений нагрузок узлов в СМНУ.

Моделирование нагрузок в виде функциональных зависимостей (2), (3) на интервале времени хт позволяет использовать знания о характере поведения нагрузки для выявления недостоверной информации (задача диагностики). Значения нагрузки, которые сильно отличаются от величин на выделенной траектории ЯШ, можно с

большой вероятностью отнести к малодостоверным. Условия диагностики фактических значений Р как достоверных на интервале тга можно определить следующим образом:

I P(t) - R(t) ! < Кд бнс, t в тт, (10)

где Кд - коэффициент, характеризующий доверие к информации. Расчет нагрузок по моделям (задача восстановления) позволяет получить достоверизированные значения и улучшить качество ретроспективной информации. "Сбойная" информация, попадающая в обучающую выборку, может существенно исказить модель и повлиять на достоверность восстановленных значений нагрузки. Устойчивость модели нагрузки к недостоверным данным характеризуется критическим временем Ткр. Величина Ткр зависит от типа модели и определяется на основе статистического анализа зависимости ошибки модели бнс от длительности интервала недостоверной информации Тнл. Выполненные на множестве нагрузок ОЭС Урала расчеты позволили определить Ткр, которые составили 0.5 и 0.2 длительности интервала ретроспективы соответственно для оперативного и краткосрочного циклов управления.

При длительных интервалах недостоверной информации необходимо использовать специальные алгоритмы для восстановления "потерянных" фрагментов графиков нагрузки. Используя информационную базу СМНУ, можно получить среднестатистические оценки поведения нагрузки

N

Рм (t) = I Ajfj (t), t = tm, (11)

l = i

гдеРм(Ъ) - модель нагрузки, рассчитанная на интервалах стационарного поведения параметров модели.

В пятой главе рассмотрены методы построения краткосрочного и оперативного прогноза узловых нагрузок на базе нелинейных аддитивных моделей.

Для краткосрочного прогноза (КСП) узловых нагрузок в настоящее время широко распространен метод пропорционального распределения (МПР) потребления ЭЭС между нагрузками узлов. Коэффициенты пропорциональности определяются по данным обработки контрольных замеров (расчету "базового" режима) для двух сезонов -зима и лето. Данный метод не обеспечивает необходимой точности расчета потокораспределения для всей совокупности режимов в задачах краткосрочного планирования и оптимизации режимов ЭЭС. Более точный КСП, позволяющий сохранить конфигурацию СГН узла, предлагается выполнить методом нелинейных связей (МНС).

МНС основан на предположении о сохранении характера зависимости (3) между нагрузками узлов и потреблением ЭЭС для типовых дней недели (рабочие дни, выходные, праздники) на ближайшей ретроспективе. Нелинейная аддитивная модель КСП нагрузки 1-го узла на суточном интервала тптс представляет собой функцию: и

Р^Ш» I [ К\ Лп;,к 003(0)1(1) + К"к ВПЗК вШа)^) 1, (12) к = о

где К' к = ар 1к/АРзк, К к = ВР4к/В*5зк - коэффициенты связи 1-го узла с потреблением энергосистемы по элементам модели на ретроспективном интервале тр„;

^(ш^), з1п(Шк1;) - коэффициенты и элементы модели опорной нагрузки (прогноз потребления ЭЭС) на интервале прогнозирования тптс, N - количество используемых гармоник из разложения в ряд Фурье.

Необходимо учитывать, что для ряда нагрузок внутрисуточные колебания незначительны, при этом амплитуда некоторых гармоник может быть сопоставима с величиной нерегулярной составляющей бнс модели Фурье (8). Для такого рода нагрузок коэффициенты связи рассчитываются только для значимых параметров модели, т.е. для гармоник, амплитуда которых больше СКО нерегулярной составляющей рассматриваемой модели. Таким образом, при расчете прогноза (12) нагрузки 1-го узла вводится дополнительное условие

К'к = К"к = 0, если Аш1к < б!,с, к = 1____N, (13)

выполнение которого позволяет исключить случаи резкого увеличения амплитуды отдельных гармоник при коэффициентах Ар3к и В15^, близких к нулю.

Для решения задачи оперативного прогноза принят метод аппроксимации значений нагрузки нелинейной аддитивной функцией. Данный подход использовался ранее для оперативного (внутричасо-вого) прогноза суммарных потреблений ЭЭС и показал хорошие результаты на практике. В СМНУ прогнозная траектория описывается ортогональным, полиномом Лежандра на оперативном интервале моделирования тгао, который включает в себе интервал ретроспективных данных тгои интервал упреждения оперативного прогноза тцо. Для определения параметров прогнозной модели в момент времени t0 используются фактические значения нагрузки текущего интервала тго, а также часовые значения КСП нагрузки на интервале упреждения тно. Ожидаемое значение нагрузки , взятое из результатов КСП принято называть "точкой притяжения" (ТПР). Очевидно, что большая ошибка КСП в расчете ТПР приводит к снижению качества оперативного прогноза нагрузки. Учет ретроспективных данных за теку-

щие сутки позволяет уточнить значение ТПР на прогнозируемом участке.

Расчет и коррекцию ТПР предложено выполнить методом скользящих суток (МСС) на базе нелинейных аддитивных моделей. При этом реализован принципиально иной подход, обеспечивающий расчет ТПР с постоянным временем упреждения, что позволяет снизить среднеквадратическое отклонение ошибок прогноза на длительных интервалах.

Метод основан на предположении о цикличности поведения нагрузки с периодом, равным суткам, а также близости поведения нагрузки на характерных интервалах, например, в ночном провале или при утреннем наборе нагрузки. Суть метода - это циклическая аппроксимация значений нагрузки на суточном интервале (модель Фурье). В каждом цикле суточный интервал ттс делится относительно текущего времени на две составляющие: тгсс - интервал ретроспективы, тисс - интервал упреждения. Для идентификации параметров модели используются данные о нагрузке на текущем интервале хгсс, а на интервале упреждения тисс берутся значения нагрузки из прошедших суток (независимый расчет ТПР) либо часовые значения нагрузки из КСП (коррекция ТПР). При длительности интервала тисс не больше 2 часов МСС позволяет рассчитать значение ТПР в пределах текущей величины бнс.

Результаты эксперементальной проверки подтверждают эффективность предложенных методов оперативного и краткосрочного прогнозирования. Среднеквадратическое отклонение ошибок бош краткосрочного прогноза нагрузок узлов, выполненного МНС для нагрузок со средней мощностью на суточном интервале от 1000 до 100 МВт, находится в диапазоне от 4 до 15 %.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Для решения задачи формирования и расчета узловых нагрузок на заданном интервале времени разработана структура базовой СМНУ как совокупности функционально и информационно связанных мезкду собой подсистем:

- формирования нагрузок узлов,

- статистической идентификации нагрузок узлов,

- достоверизации нагрузок узлов,

- оперативного и краткосрочного прогноза.

2. Формирование узловых нагрузок, в первую очередь, осуществляется по данным ТИ параметров электрического режима. Для расчета нагрузок, не обеспеченных полным множеством ТИ, используются результаты работы программы ОС.

3. Анализ поведения нагрузок на интервалах временя позволил выявить общие закономерности и получить функциональные зависимости для решения задач повышения достоверности и прогнозирования узловых нагрузок. Для моделирования нестационарных случайных процессов использован метод декомпозиции на регулярную (тренд) и нерегулярную составляющие.

4. Тренд нагрузки представлен нелинейной аддитивной функцией, обладающей свойством ортогональности. Нерегулярная составляющая использована в качестве меры достоверности расчетных значений нагрузки. Определен вид модели для следующих циклов управления: на оперативном интервале управления выбран ортогональный полином Лежандра, на суточном интервале использован конечный отрезок ряда Фурье. Выполнен статистический анализ на множестве нагрузок ОЭС Урала по определению основных характеристик моделей СМНУ.

5. Для идентификации параметров моделей использован модифицированный алгоритм Гаусса, обладающий высокой скоростью получения решений, а также абсолютной, с вычислительной точки зрения, надежностью. При этом обеспечено требование экономичности методов и алгоритмов для использования СМНУ в оперативном цикле управления режимами ЭЭС.

6. Рассмотрены и предложены алгоритмы обеспечения баланса нагрузок ЭЭС по мощности и энергии. Учитывая свойство ортогональности моделей СМНУ, условие баланса нагрузок предложено выполнить через коррекцию коэффициентов моделей нагрузок.

7. На информационной базе о нагрузках ОЭС Урала выполнен статистический анализ параметров нелинейных моделей. Показано, что статистические оценки средних значений параметров моделей достаточно точно характеризуют поведение нагрузок для их использования в алгоритмах достоверизации и прогнозирования нагрузки в узлах.

8. Рассмотрены критерии и условия формирования моделей для автоматизированного решение задачи диагностики и восстановления. В качестве критерия достоверности значений нагрузки узла предложено использовать величину СКО нерегулярной составляющей текущей модели. Недостоверная информация на коротких интервалах восстанавливаются по тренду текущей модели нагрузки. Для оценки нагрузки на длительных интервалах "сбойной" информации предложено использовать среднестатистические величины, полученные из ретроспективной базы данных СМНУ.

9. Предложена единая"концепция построения краткосрочного и оперативного прогноза узловых нагрузок на базе нелинейных аддитивных моделей. Обеспечена связь задач оперативного и кратко-

срочного прогноза: результаты КСП используются для получения более точного прогноза в оперативном цикле управления режимами ЭЭС. Для решения задачи краткосрочного прогноза нагрузки в узлах разработан метод нелинейных связей. В развитие метода оперативного прогноза предложено использовать модель Лежандра, а также разработан метод скользящих суток для коррекции КСП нагрузки, обеспечивающий расчет ТПР с постоянным временем упреждения.

10. СМНУ реализована в виде комплекса программ и включена в действующий комплекс информационного обслуживания (КИО-3) ОЗС "Уралэнерго" как подсистема расчета достоверной информации о нагрузках ОЭС и ее узлах. Представление нагрузок в виде моделей на интервалах времени, а также их автоматический расчет в составе циклической подсистемы ОИК ОДУ Урала, позволили создать компактную сбалансированную информационную базу о поведении нагрузок для эффективного решения задач оперативного управления и краткосрочного планирования.

Основные положения диссертации изложены в следующих работах:

1. Бартоломей П. И., Грудинин Н.И., Крючков П.А. Задачи и методы оперативной коррекции режимов ЭЭС в АСДУ // Тез. докл. X Юбилейной научн.-практ. конф. Уральского политехнического института им.С.М.Кирова.Свердловск, 1990. С.60-61.

2. Бартоломей П.И., Грудинин Н.И., Крючков П.А. Управление режимами энергосистем с учетом критерия качества электроэнергии по частоте // Качество электрической энергии: Тез. докл. Международной научн. конф. Польша, г. Спала, 1991. С. 215-221.

3. Грудинин Н.И., Крючков П.А. Ввод режима в допустимую область на основе обобщенного метода множителей Лагранжа // Моделирование электроэнергетических систем: Тез. докл. X научн. конф. Каунас. 1991. С. 76-77.

4. Методы решения задач оперативного управления послеава-рийными режимами ЭЭС / П.И. Бартоломей, Л.Л. Богатырев, Н.И.Грудинин, П.А. Крючков, Т.Я. Окуловская, A.B. Паздерин, В.А. Шемпе-лев // AL III-LEA SIMPOZION "OPTIMIZAREA DEZVOLTARII SI EXPL0A-TARII INSTALATIILOR ENERGETICE". Румыния. Яссы, 1991. С. 16-19.

5. Информационное обеспечение задач краткосрочного и оперативного управления электрическими режимами / П. И. Бартоломей,

A.C. Берлин, С.И. Демидов, П.А. Крючков, A.B. Паздерин, В.И. По-рошин В.И., С.Н. Шелюг // Повышение эффективности производства и использования энергии в условиях Сибири: Тез. докл. Всероссийской научн.-техн. конф. Иркутск, 1994. С. 69-72.

6. Бердин А. С., Крючков П.А. Вопросы идентификации и диагностики нагрузок узлов ЭЭС // Современные проблемы энергетики, электромеханики и электротехнологии. Ч. 1: Вестник Уральского государственного технического университета. Екатеринбург: УГТУ, 1995. С.63-67.

7. Оперативно-технологический информационный комплекс (ОТИК) для оперативного и краткосрочного управления электрическими режимами / A.C. Бердин, С.И. Демидов, П.А. Крючков,

B. И. Порошин // Современные проблемы энергетики, электромеханики и электротехнологии. Ч. 1: Вестник Уральского государственного технического университета. Екатеринбург: УГТУ, 1995. С.68-71.

8. Берлин A.C., Крючков П.А. Идентификация, диагностикам восстановление нагрузок узлов на основе функциональных зависимостей // Тез. докл. Всероссийской науч.-техн. конф. Благовещенск, 1995. С. 20-22.

9. Бердин A.C., Крючков П.А., Порошин В.И. Подсистема оперативного и краткосрочного прогноза нагрузок узлов ОЭС для задач управления электрическими режимами // Повышение эффективности производства и использования энергии в условиях Сибири: Тез. докл. науч.-техн. конф. Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 1995. С. 138-139.

Подписано в печать 7.10.96 Формат 60x84 1/16

Бумага типографская Плоская печать Усл. п.л. 1,39

Уч.-изд.л. 1,09 Тираж 100 Заказ 363 Бесплатно

Редакционно-издательский отдел УГТУ 620002, Екатеринбург, Мира, 19 Ротапринт УГТУ. 620002, Екатеринбург, Мира, 19