close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Управление режимами активно – адаптивных электрических сетей на основе моделирования и параметрической идентификации узлов нагрузки

код для вставкиСкачать
На правах рукописи
Ле Конг Зань
УПРАВЛЕНИЕ РЕЖИМАМИ АКТИВНО-АДАПТИВНЫХ
ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЕТЕЙ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ И
ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ УЗЛОВ НАГРУЗКИ
Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими
процессами и производствами (промышленность)
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Иркутск 2015
Работа
выполнена
в
Федеральном
государственном
бюджетном
образовательном учреждении высшего образования «Иркутский национальный
исследовательский технический университет» (ФГБОУ ВО «ИРНИТУ») и
Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего
профессионального образования «Иркутский государственный университет путей
сообщения» (ФГБОУ ВПО «ИрГУПС»)
.
Научный руководитель:
доктор технических наук, профессор
Крюков Андрей Васильевич,
Официальные оппоненты:
Пашков Николай Николаевич, доктор
технических наук, доцент, ФГБОУ ВПО
«Московский
государственный
университет путей сообщения», г.
Москва,
кафедры
«Логистические
транспортные системы и технологии»,
профессор
Игнатьев Игорь Владимирович – к.т.н.,
доцент,
ФГБОУ
ВПО
«Братский
государственный университет», г. Братск,
кафедра «Управление в технических
системах», заведующий кафедрой
Федеральное государственное бюджетное
учреждение науки «Институт систем
энергетики
им.
Л.А.
Мелентьева»
Сибирского
отделения
Российской
академии наук (ИСЭМ СО РАН),
г. Иркутск
Ведущая организация:
Защита диссертации состоится "15" октября 2015 г. в 10.00 часов на заседании
диссертационного совета Д 218.004.01 на базе ФГБОУ ВПО «Иркутский
государственный университет путей сообщения» по адресу: 664074, г. Иркутск, ул.
Чернышевского, 15, ауд. А-803. Тел. 8-(3952)-63-83-11, факс 8-(3952)-38-76-72; email:maknv@irgups.ru.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке и на сайте ФГБОУ ВПО
«Иркутский государственный университет путей сообщения», http://www.irgups.ru
Автореферат разослан "26" августа 2015 г.
Ученый секретарь
диссертационного совета
Данеев Алексей Васильевич
2
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ
Актуальность темы диссертационных исследований. В электрических сетях
могут иметь место сложнонесимметричные режимы, возникающие из-за наличия
большого числа однофазных электроприемников, неравномерно распределенных по
фазам. В наибольшей степени такие режимы проявляются в сетях, питающихся от
районных обмоток тяговых трансформаторов железных дорог переменного тока.
Поэтому задача снижения уровней несимметрии в таких сетях приобретает особую
актуальность. Для корректного решения этой задачи необходимы методы анализа
сложнонесимметричных режимов электроэнергетических систем (ЭЭС). Следует
отметить важность корректного учета узлов нагрузки при расчете таких режимов.
Прежде всего это касается асинхронной нагрузки (АН), так как асинхронные
электродвигатели могут создавать симметрирующий эффект из-за неравенства
сопротивлений прямой и обратной последовательностей. Несмотря на наличие
работ, посвященных вопросам учета нагрузки при расчетах нормальных и
аварийных
режимов
электрических
сетей,
вопрос
количественной
оценки
симметрирующего эффекта асинхронной нагрузки изучен недостаточно.
Современный этап развития электроэнергетики России характеризуется
переходом
на
технологическую
платформу,
основанную
на
концепции
интеллектуальных энергосистем с активно-адаптивными электрическими сетями
(smart grid). Реализация этой концепции невозможна без разработки новых
подходов, обеспечивающих более эффективное решение задач управления
технологическими процессами выработки, передачи, распределения и, особенно,
потребления электрической энергии. Для практической реализации таких подходов
также необходимы эффективные методы моделирования режимов ЭЭС. Они
должны обеспечивать высокую точность, которая может быть достигнута на основе
адекватных математических моделей элементов ЭЭС и низких погрешностей
исходных данных.
Значительный вклад в решение проблемы создания технологий активноадаптивных сетей внесли О.М. Бударгин, В.Н. Вариводов, Н.И. Воропай, В.В.
Дорофеев, Т.В. Иванов, С.Н. Иванов, Б.Б. Кобец, В.Г. Курбацкий, Ю.Н. Кучеров,
Е.И. Логинов, А.А. Макаров, М.Ш. Мисриханов, Ю.И. Моржин, Э.Б. Наумов, В.Н.
3
Рябченко, В.Н. Седунов, В.Ф. Ситников, В.А. Скопинцев, Ю.Г. Шакарян, M. Donnelly, C.W. Gelling, J.M. Guerrero Zapata, N.D. Hatziargyriou, S.A. Papathanassiou, J.A.
Pecas Lopes. J. Schmid, Z. Styczynski, и другие.
Значения параметров элементов ЭЭС, обладающие приемлемой для целей
управления режимами ЭЭС точностью, могут быть получены на основе методов
параметрической
идентификации.
Теоретические
основы
и
алгоритмы
идентификации представлены в работах Н.М. Александровского, А.А. Бессонова,
А.М. Дейча, А.Н. Дмитриева, Н.Н. Карабутова, Льюнга Л. С.Н. Музыкина, И.И.
Перельмана, И.В. Прангишвили, Н.С. Райбмана, Э.П. Сейджа, В.В. Солодовникова,
Я.З. Цыпкина, П Эйхскоффа. и других. Разработанные в общей теории
идентификации алгоритмы в основном касаются динамических моделей систем
управления и потому их применение для идентификации элементов ЭЭС в задачах
моделирования стационарных режимов является проблематичным. В работах
Лордкипанидзе В.Д., Файбисовича В.А., Шелюга С.Н. представлены методы
идентификации силовых элементов электроэнергетических систем, основанные на
однолинейном представлении схем замещения, которые сложно применять для
определения режимов при наличии продольной и поперечной несимметрии. Более
эффективные методы идентификации элементов ЭЭС, использующие фазные
координаты, предложены в работах ИрГУПСа. Однако они предназначены только
для нахождения параметров линий электропередачи и трансформаторов на основе
результатов измерений. Вопросы идентификации узлов нагрузки в этих работах не
рассматриваются.
Для решения вопросов управления режимами ИЭСС ААС кроме моделей ЛЭП
и трансформаторов необходимы адекватные модели узлов нагрузки. Причем особое
значение имеют задачи моделирования и идентификации асинхронной нагрузки,
которая в промышленных узлах может быть преобладающей. Повышенную
актуальность
вопросы
моделирования
узлов
нагрузки
приобретают
при
использовании концепции активных потребителей, участвующих в управлении
режимами ИЭЭС ААС.
Вопросам моделирования асинхронной нагрузки в однолинейной постановке,
затрудняющей
решение
задач
моделирования
несимметричных
посвящены работы Гуревича Ю.Е., Либовой Л.Е., Хачатряна Э.А.
4
режимов,
Перечисленные выше работы создают методологический базис для решения
задач моделирования и параметрической идентификации узлов асинхронной
нагрузки.
Целью
диссертационной
работы
является
разработка
методов
моделирования и параметрической идентификации узлов нагрузки ЭЭС для
решения задач
управления
несимметричными режимами интеллектуальных
электроэнергетических систем с активно-адаптивными сетями.
Достижение сформулированной цели возможно на основе решения следующих
задач:
1) разработать метод моделирования узлов комплексной нагрузки в фазных
координатах, включающих стационарные компоненты (электрическое освещение,
нагревательные установки, устройства компенсации реактивной мощности) и
асинхронные электродвигатели;
2) разработать метод параметрической идентификации узлов нагрузки в
фазных координатах;
3) предложить
включающей
в
методику
свой
состав
идентификации
узлов
электроприводы,
асинхронной
оснащенные
нагрузки,
статическими
преобразователями частоты;
4) решить задачу моделирования несинусоидальных режимов, возникающих
при наличии частотно-регулируемых приводов.
Объект исследований. Узлы комплексной нагрузки интеллектуальных
электроэнергетических систем с активно-адаптивными сетями (smart grid).
Предмет
исследований.
Методы
моделирования
и
параметрической
идентификации узлов комплексной нагрузки ИЭЭС ААС.
Методы исследования. Задачи диссертационного исследования решались на
основе
математического
моделирования
электроэнергетических
систем
с
использованием аппарата функционального анализа и численных методов решения
нелинейных уравнений большой размерности. Вычислительные эксперименты
были проведены на основе пакета SimPowerSystem MatLab и программного
комплекса «Fazonord», разработанного в ИрГУПСе и модернизированного в части
реализации алгоритмов параметрической идентификации узлов нагрузки ЭЭС.
5
Научная новизна состоит в том, что в диссертации впервые получены
следующие положения, которые выносятся на защиту:
1) разработан метод моделирования узлов комплексной нагрузки в фазных
координатах, отличающийся от известных применением фазных координат и
применимый
в
задачах
управления
режимами
интеллектуальных
электроэнергетических систем с активно-адаптивными сетями;
2) разработан метод параметрической идентификации узлов нагрузки в фазных
координатах, применимый в задачах управления режимами интеллектуальных
электроэнергетических систем с активно-адаптивными сетями и отличающийся от
известных структурой модели в виде трех источников токов с параметрами,
уточняемыми в процессе итерационного расчета режимов ЭЭС;
3) предложена оригинальная методика идентификации узлов асинхронной
нагрузки, включающей в свой состав электроприводы, оснащенные статическими
преобразователями частоты, применимая в задачах управления режимами ИЭСС
ААС;
4) получено решение задачи моделирования несинусоидальных режимов,
возникающих при наличии частотно-регулируемых приводов, отличающееся от
известных алгоритмом, построенным на основе фазных координат и применимое в
задачах управления режимами ИЭЭС ААС.
Достоверность результатов, представленных в диссертации, обоснована
корректным применением математических методов и алгоритмов. В сопоставимых
случаях выполнено сравнение результатов моделирования узлов нагрузки с
данными, полученными с помощью промышленных программ.
Теоретическая и практическая значимость. Разработана методология
моделирования и параметрической идентификации узлов нагрузки в фазных
координатах, которая может применяться при решении научно-технических задач,
связанных с управлением режимами интеллектуальных электроэнергетических
систем с активно-адаптивными сетями.
С помощью предложенных в диссертации идентификационных моделей
асинхронной нагрузки можно решать следующие практические задачи управления
режимами ИЭЭС ААС:
 увеличение точности моделирования режимов;
6
 обоснованный
выбор
мероприятий
по
снижению
несимметрии
в
электрических сетях с учетом симметрирующего эффекта асинхронной нагрузки.
Реализация результатов работы. Результаты моделирования конкретных
узлов комплексной нагрузки и практические рекомендации по устранению
несимметрии с учетом симметрирующего эффекта АН использованы в научнотехнических
разработках
центра
«Параметр».
Материалы
диссертации
используются в учебном процессе на кафедрах «Электроэнергетика транспорта»
ИрГУПСа и «Электроснабжение и электротехника» ИрГТУ.
На
основе
программного
комплекса
«Fazonord»
и
разработанных
в
диссертации моделей комплексной нагрузки выполнены расчеты несимметричных
режимов питающих сетей города Нья Чанг Социалистической Республики Вьетнам.
Апробация
работы.
диссертационных
Научные
исследований,
результаты,
обсуждались
на
полученные
в
процессе
международных
научно-
практических конференциях «Транспортная инфраструктура Сибирского региона»
(Иркутск, 2012, 2013, 2014 и 2015 гг.); всероссийских научно-практических
конференциях
с
международным
участием
«Повышение
эффективности
производства и использования электроэнергии в условиях Сибири» (Иркутск, 2012,
2013, 2014, 2015 гг.); XVIII и XIX Байкальских всероссийских конференциях
(Иркутск, 2013, 2014 гг.); IV международной научно-технической конференции
«Электроэнергетика
глазами
молодежи»
(Новочеркасск,
2013
г.);
XVII
Межвузовской научно – технической конференции студентов и магистрантов
«Молодая мысль – развитию энергетики» (Братск, 2014).
Публикации. Результаты исследований опубликованы в 23 работах, из них 7
статей в рецензируемых изданиях, рекомендованных ВАК РФ, и одна монография.
В работах, которые опубликованы с соавторами, автору диссертации принадлежит
от 30 до 75 % результатов. Положения, которые определяют научную новизну и
выносятся на защиту, получены автором лично.
Объём и структура диссертации. Диссертация включает следующие разделы:
введение, четыре главы основного текста, заключение, библиографический список
из 170 наименований. Объем диссертации 187 страниц, в тексте содержится 171
рисунков и 32 таблиц.
В процессе диссертационных исследований автор пользовался научными
консультациями доктора технических наук, профессора Закарюкина В.П.
7
СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы
цель и задачи исследования, объект, предмет, методы и средства исследования,
отмечена научная новизна полученных результатов, перечислены научные
положения, выносимые на защиту, сформулирована практическая значимость
работы, кратко описано основное содержание диссертации.
В первой главе работы приведено определение ИЭЭС ААС (рис. 1),
рассмотрена схема синтеза интеллектуальной системы управления (рис. 2),
построенная с использованием концепции К.А. Пупкова и В.Г. Конькова1.
РГ
РГ
Система учета
Измерительная
система
ТГ
Сети
ЕНЭС
Распределительные сети
Потребители
ИСУ
КП
Рис. 1. Структурная схема ИЭЭС ААС:
ТГ – установки традиционной генерации (тепловые, гидравлические и атомные
электростанции); ИСУ – интеллектуальная система управления, работающая в
реальном времени и построенная на базе единой информационной сети; КП –
крупные потребители ЭЭ, например, электрифицированные железные дороги;
ЕНЭС – единая национальная электросеть; РГ – установки распределенной
генерации
1
Пупков К.А., Коньков В.Г. Интеллектуальные системы. М.: МГТУ, 2003.
8
Цель управления
x ,t  Dt ,t  t0
Интеллектуальный
преобразователь
V
Внешняя среда
y
z
ОБЪЕКТ
УПРАВЛЕНИЯ
(ЭЭС)
x  x1
ς
Блок
выработки
управления
... xn 
x2
T
u
Рис. 2. Схема синтеза интеллектуальной системы управления (ИСУ)
Под интеллектуальным преобразователем можно понимать устройство,
которое на основе информации о входных сигналах формирует вектор V,
определяющий вид синтезируемых законов управления; при этом V несет
информацию, которая позволяет формировать законы достаточно общего вида. Для
ИСУ можно записать
x  f x, u, ς, p, t ;


y  Cx ; xt 0   x 0 ; t  t 0 ,
где x  x1
... xn 
T
x2
управляющих
– вектор состояния; u  u1
воздействий;

параметров; p  p1
p2
...
y   y1
y2
... yl 
T
u2
–
... u m 
T
вектор
p j  – вектор параметров; ς   1  2
T
– вектор
измеряемых
...  r  –
T
вектор возмущений; t – время.
Интеллектуальный
преобразователь
является
логико-динамическим
устройством, обеспечивающим обработку текущей информации и формирование
вектора V на основе соотношения V   x, u, ς, p  .
Цель управления в общем случае может формализована в виде ограничений на
вектор состояния х:
x, t   Dt , t  t 0
где   – оператор, действующий из n в 1 .
Таким образом, ИЭЭС ААС можно рассматривать как совокупность
энергетических и информационных технологий, дающих возможность более
эффективного управления за счет обмена технологической и маркетинговой
информацией.
9
В настоящее время получает распространение концепция потребителей
электроэнергии,
активно
участвующих
в
управлении
процессами
электропотребления и режимами ЭЭС. Задача управления на основе этой
концепции может быть описана следующим образом. Режим ЭЭС в момент
времени t k описывается системой нелинейных уравнений вида:
FXt k , Yt k   0 ,
где X – l-мерная вектор-функция; X – вектор нерегулируемых параметров,
размерностью l; Y – вектор регулируемых параметров размерностью m .
Параметры, входящие в состав вектора Y , могут быть представлены в виде:
Y  Y G   Y  L  ,
где YG  , Y L  – параметры, соответственно относящиеся к генераторам и узлам
нагрузки.
Задача управления активными потребителями состоит в формировании такого
закона изменения нагрузки во времени
Y  L  t k   YI L  t k   dYut k , t k  ,
(1)
который обеспечит минимизацию функции цели ΛX  min и нормативные
показатели качества электроэнергии в контрольных точках сети
Π X   Dnorm ,
где Π X  – вектор ПКЭ; Dnorm – область ограничивающая допустимые значения

ПКЭ; Π  k N 
k 2U  k 2U 1
k U  kU 1
T
k 
dU 
T
T
U

T
k 2U 1 ... k 2Ur  ; k 0U  k 0U 1
T
kU 2
.... kUr  ; dU  dU 1
T

f ; k N  k 2U 
T
k 
;
T T
0U
k 0U 1 ... k 0Ur  ;
T
dU 2
.... dU r  ; k 2U – коэффициент
T
несимметрии по обратной последовательности; k 0U – коэффициент несимметрии по
нулевой последовательности; kU – коэффициент искажения синусоидальности
кривой напряжения.
Из приведенных соотношений видно, что при решении сформулированной
задачи очень важен корректный учет асинхронной нагрузки, которая создает
симметрирующий эффект и изменяет компоненты вектора k 2U .
Кроме того, в главе дан анализ базовых моделей узлов нагрузки.
Во второй главе показано, что при моделировании режимов применяются в
основном однолинейные модели ЭЭС, которые были предложены в прошлом веке.
10
Они основаны на ряде допущений, что было связано с отсутствием в то время
средств,
обеспечивающих
решение
задач
большой
размерности.
Развитие
однолинейных моделей и их применение для решения задач управления ИЭЭС не
позволяет учитывать несимметричные нагрузки и режимы. Поэтому необходимы
новые модели, в частности, основанные на фазных координатах.
В главе подробно рассмотрены предложенные в диссертации модели узлов
нагрузки, реализованные в фазных координатах
адекватному
описанию
многофазных
ЭЭС,
и отвечающие наиболее
характеризующихся
заметной
продольной и поперечной несимметрией. Такие модели могут быть сформированы
на основе решетчатых схем замещения из активных, индуктивных и емкостных
элементов.
Для
моделирования
узлов
нагрузки
в
фазных
координатах
могут
использоваться следующие базовые модели: неизменные отборы мощности P+jQ,
включенные между фазным проводом и землей; низменные отборы мощности,
включенные между фазными проводами; нагрузки, заданные статическими
характеристиками по напряжению PU   jQ U  ; источники тока I '  jI ' ' ; шунты
g  jb , подключенные между фазным проводом и землей; комплексные
сопротивления R  jX , подключенные между фазными проводами; эквивалентный
асинхронный двигатель, моделируемый источниками тока.
На основе перечисленных базовых моделей возможно моделирование узлов
нагрузки любой сложности. Пример модели трехфазного узла нагрузки представлен
на рис. 3.
PH A (U )  jQH A (U )
А
PH( AB) (U)  jQH( AB) (U) PH(CA) (U )  jQH(CA) (U )
 AB 
ZH
CA
ZH
 A
yH
PH B  (U )  jQH B  (U )
В
PH(BC) (U)  jQH(BC) (U)
 BC 
ZH
С
B 
yH
PHC  (U )  jQHC  (U )
C 
yH
Рис. 3. Модель сложного узла высоковольтной нагрузки
11
В третьей главе работы подробно рассмотрены вопросы системного
моделирования асинхронной нагрузки в фазных координатах для решения вопросов
управления
режимами
ИЭЭС
ААС.
Повышенную
актуальность
вопросы
моделирования узлов нагрузки приобретают при использовании концепции
активных потребителей, участвующих в управлении режимами ИЭЭС ААС.
Асинхронный электродвигатель (АЭД) по сравнению со статическими
элементами, такими как ЛЭП и трансформаторы, представляет более сложный
объект. Матрица сопротивлений АЭД является несимметричной, что затрудняет
использование при его моделировании в фазных координатах решетчатых схем
замещения с RLC-элементами. Сложности возникают также из-за наличия двух
магнитных полей, вращающихся в прямом и обратном направлениях. При питании
АЭД от источника с несимметричным напряжением в АЭД имеют место процессы
на трех частотах: f1 = 50 Гц, f2 = s и f 3  100 Гц. Модель АЭД в фазных
координатах может быть реализована в виде трех источников тока (ИТ), которые
соединены
в
звезду
с
изолированной
нейтралью.
Параметры
этих
ИТ
пересчитываются на каждой итерации вычислительного процесса.
Параметры схемы прямой последовательности можно найти на основе
следующих характеристик АЭД: КПД η, IH , s H и cosφH. В компактном виде
описанная методика определения параметров может быть описана так:
Par  N    N  PT ; Par  P    P  PT  ,
где Par  N    X k
Par  P   X kp
R2
R1  ; PT  I H
T
cos H
sH
 kP
k MP  ;
T
R2 p  ;  N  – оператор, действующий из 6  в 3 ;  P  –
T
оператор, действующий из 6  в  2  .
На каждой итерации выполняется расчет токов ИТ по напряжениям прямой и
обратной последовательностей. Алгоритм сводится к решении. следующей
нелинейной системы уравнений:
 
~
  I U
 , s  0 ,
YU
; U

  U 1
где Y – матрица проводимостей сети; U
     I  J
~
~
I U  I U
T
2 
T
 AED 
U 2
  ; I U~   diag ~1
T
... U 3n  ;

~ ~ ~
S ; S  S1
U
 k
T T
12
~
S2

~ T
... S l ;
~
S k  PHk  jQ Hk ; I  2   I1
I2
T
... Im  ; s  s1

s1 ... s p  ;
T

T
J  AED   J Ak sk  J Bk sk  JCk sk  , k  1... p .
Четвертая глава посвящена вопросам учета стационарных нагрузок при
моделировании режимов систем электроснабжения магистральных железных дорог
переменного тока. Особое внимание уделено задаче количественной оценки
симметрирующего эффекта асинхронных электродвигателей, широко применяемых
на предприятиях железнодорожного транспорта.
Исследование влияния асинхронной нагрузки на режим работы системы
тягового электроснабжения (СТЭ) проводилось на основе моделирования реальной
электрической
сети,
питающей
тяговые
подстанции,
структура
которой
представлена на рис. 4.
Сеть 220 кВ ЭЭС
110 кВ
М
3
ТП1
ТП2
М
3
ТП3
ТП4
ТП5
СТЭ
Рис. 4. Схема тягового и внешнего электроснабжения
Результаты моделирования в виде зависимостей k2U  k2U t  на шинах 10 кВ
тяговых подстанций (ТП) представлены на рис. 5. Интегральные характеристики
несимметрии напряжений приведены в табл. 1 и проиллюстрированы на рис. 5.
Таблица 1
Интегральные показатели несимметрии. Коэффициент несимметрии по обратной
последовательности, %
Показатель
ТП2
ТП3
Асинхронн Нагрузка не Статическа
ая нагрузка учитывается я нагрузка
Асинхрон
Статическ
Нагрузка не
ная
ая
учитывается
нагрузка
нагрузка
Среднее
значение
1.67
2.19
2.17
1.46
2.01
1.91
Максимум
3.89
5.25
5.09
3.93
5.38
5.15
13
Рис. 5. Изменение коэффициента k2U на шинах 10 кВ ТП2
Полученные результаты полностью подтверждают выводы о необходимости
использования фазных координат для корректного учета асинхронной нагрузки.
Использование
упрощенных статических моделей
АН может привести
к
необоснованным решениям по применению дорогостоящих устройств для
снижения уровней несимметрии в ЭЭС, питающих электротяговые нагрузки.
Переход
к
новой
технологической
платформе
электроэнергетики
и
формирование интеллектуальных ЭЭС приводит к существенным изменениям в
управлении отраслью и правилах взаимодействия экономических агентов,
выступавших ранее только в роли потребителей услуг рынка. ИЭЭС создают
условия для кардинального изменения поведения потребителей с «пассивного» на
«активное». Новые роли потребителей заключаются в возможностях управления
спросом и оказания дополнительных системных услуг по регулированию процессов
электропотребления.
С технической точки зрения управление спросом может осуществляться
активным потребителем путем изменения графиков нагрузки с помощью
следующих средств:
– путем регулирования электропотребления, например, с помощью переноса
энергоемких технологических процессов на часы минимальных нагрузок ЭЭС;
– на основе применения автоматически управляемых установок собственной
(распределенной) генерации;
14
– путем внедрения накопителей электроэнергии, например, литий-ионных
аккумуляторных батарей большой мощности.
На рис. 6 приведены результаты моделирования при управлении режимами с
помощью концепции активных потребителей. Моделирование осуществлялось на
основе соотношения (1).
Рис. 6. Зависимость от времени коэффициента несимметрии по обратной
последовательности
Полученные результаты позволяют сделать следующие выводы: на основе
модификации
графика
электропотребления
возможно
не
только
решение
экономических задач, заключающихся в минимизации стоимостной функции
ΛX  min , но и управление качеством электроэнергии; в расчетном примере
модификация графика электропотребления на шинах 6 кВ тяговых подстанций
позволила снизить максимальные значения коэффициентов несимметрии по
обратной последовательности на шинах 6 кВ ТП 1 на 36 %, а средние значения
этого показателя на 26 %.
Кроме того, в главе дано решение задачи моделирования несинусоидальных
режимов, возникающих при наличии частотно-регулируемых приводов, полученное
на основе фазных координат.
В пятой главе описан разработанный автором алгоритм параметрической
идентификации узлов АН, а также результаты моделирования, подтверждающие
его применимость для решения практических задач управления технологическими
процессами передачи и распределения электроэнергии.
Задача структурно-параметрической идентификации узлов нагрузки может
быть
формализована
следующим
образом.
15
Вводится
класс
моделей
  1
2
.... m  , описывающих процессы в узлах нагрузки. Каждая из
моделей представляется в виде
i  i X, Z, P, Σ, L  ,
где xk  X, k  1...n X
– переменные состояния; z k  Z, k  1...nZ – входные
переменные; p k  P, k  1...n P – параметры модели, подлежащие идентификации;
 k  Σ, k  1...n
–
внутренние
связи,
определяющие
структуру
модели;
lk  L, k  1...n X – функциональные зависимости, выступающие как операторы
математических соотношений, позволяющих по входам
z k  Z, k  1...nZ
с
необходимой степенью определенности найти параметры, описывающие состояние
объекта xk  X, k  1...n X .
Тогда можно записать, что
X  LY , P , Σ .
(2)
Эта зависимость называется законом функционирования модели.
Для
  1
формирования
2
зависимости
(2)
необходимо
из
класса
моделей
.... m  выбрать модель k   с законом функционирования
L* : O    k .
Скобки в последнем соотношении означают, что L* является частично
определенным соотношением; при этом не все характеристики оригинала O 
отражаются
моделью,
а
только
те,
которые
значимы
при
решении
сформулированной задачи моделирования режимов ЭЭС.
Функциональное преобразование L* можно выбирать из условия
X  L* Y, P, Σ   min
p P
k
 k Σ
в некотором пространстве выбранного класса функций.
Кроме того, выбор L* может производиться из условия минимума некоторого
критерия рассогласования модели и оригинала
L  min .
*
L* L
16
Выбор функционального преобразования L* , осуществляемый на этапе
структурной идентификации, как правило, субъективен и трудно поддается строгой
формализации.
Эффективное использование модели асинхронной нагрузки, описанной выше,
можно только при условии, что имеются точные данные о параметрах
X k , R2 , X kP , R2 P , X  , которые характеризуют схемы замещения прямой и
обратной последовательностей. Результаты количественного анализа показывают,
что при определении этих параметров по справочным данным разные методики
могут давать отличающиеся результаты.
Параметры
X k , R2 , X kP , R2 P отдельного двигателя можно определить с
помощью измерений комплексов токов и напряжения, а также скорости его
вращения.
Решение
этой
задачи
требует
задания
сопротивления
ветви
намагничивания X  , которое может быть найдено по методике, предложенной в
диссертации.
Для узла нагрузки при известном значении X  параметры схемы замещения
прямой последовательности могут быть определены по измерениям фазоров токов
и напряжений на шинах узла на основе следующего соотношения:
jX  Z D1
,
jX   Z D1
Zk 
где Z k 
U
R2
 jX k ; Z D1  1 ; U 1 , I1 – фазоры напряжения и тока прямой
s
I1
последовательности, которые определяются по измеренным фазным токам IA , IB ,
IC и напряжениям U A , U B , U C . Измерения могут проводиться с помощью
устройств PMU (рис. 7) как в симметричных, так и в несимметричных режимах.
Величина скольжения
s , которое в данном случае является виртуальным
параметром, может быть оценена из инженерных соображений или по данным
эквивалентного АЭД, приведенным в работах Ю.Е. Гуревича, Л.Е. Либовой, Э.А.
Хачатряна.
17
Спутник ГЛОНАСС
Синхронизация
измерений
Электрическая сеть ЭЭС
PMU
ТТ
1  1  1
U HA
,U HB ,U HC
PMU
ТН
ТН
1
1
PHA
 jQHA
ТТ
m 
m 
PHA
 jQHA
1
1
PHB
 jQHB
1
1
PHC
 jQHC
m 
m 
PHB
 jQHB
m 
m 
PHC
 jQHC
m   m   m 
U HA
,U HB ,U HC
Рис. 7. Синхронизированные измерения
Для параметров схемы замещения, отвечающих обратной последовательности,
можно использовать соотношение:
Z kp 
R2 p
jX  Z D 2
U
 jX kp 
; Z D2  2 ,
2s
jX   Z D 2
I2
где U 2 , I2 – фазоры тока и напряжения обратной последовательности, которые
также
вычисляются
по
измеренным
токам
и
напряжениям.
Результаты
вычислительных экспериментов показывают, что приемлемая точность нахождения
параметров пускового режима обеспечивается в несимметричных режимах.
Результаты параметрической идентификации узла асинхронной нагрузки в
виде зависимостей погрешности от класса точности измерительных трактов
устройств PMU представлены на рис. 8, 9.
18
Рис. 8. Максимальные погрешности определения модулей U и I, а также
коэффициента k2U
Рис. 9. Максимальные погрешности определения энергетических параметров
Таким образом, на основе предложенных алгоритмов параметрической
идентификации можно сформировать модель узла асинхронной нагрузки, которая
обеспечивает достаточно высокую точность определения симметричных и
несимметричных
режимов;
при
этом
обеспечивается
корректный
учет
симметрирующего эффекта АН. Следует также отметить адекватную работу модели
в широком диапазоне вариации параметров режима.
На
современных
производствах
широко
19
применяются
регулируемые
асинхронные электроприводы, оснащенные статическими преобразователями
частоты (СПЧ). Поэтому становится актуальной задача идентификации узлов АН,
содержащих наряду с обычными АЭД частотно-регулируемые асинхронные
электроприводы.
Проверка адекватности и точности предложенной методики идентификации
при наличии в узле нагрузки электроприводов, оснащенных СПЧ, проводилась
следующим образом. На основе пакета SymPowerSystems системы Matlab были
сформированы модели узлов нагрузки с различными типами СПЧ. Соотношение
мощностей регулируемых и нерегулируемых АЭД задавалось коэффициентом

Pspch
.
Paed
где Pspch – активная мощность, потребляемая из сети частотно-регулируемым
приводом; Paed – мощность, потребляемая нерегулируемым АЭД. Результаты
моделирования проиллюстрированы на рис. 10 и 11.
Рис. 10. График зависимости P  P( )
индекс «M» относится к результатам, полученным на основе пакета
SymPowerSystems, индекс «F», к данным, рассчитанным на основе программного
комплекса «Fazonord»
Методика
параметрической
идентификации
в
фазных
координатах,
основанная на замене узла нагрузки эквивалентным АЭД, позволяет получить
высокую точность расчета несимметричных режимов при наличии в узле приводов,
20
оснащенных частотно-регулируемыми приводами. Погрешность в определении
коэффициента несимметрии по обратной последовательности не превышает двух
процентов.
Рис. 11. График зависимости k2U  k2U ( )
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
На основании проведённых в диссертационной работе исследований решена
актуальная научно-техническая задача повышения точности моделирования
режимов электроэнергетических систем на основе адекватной модели асинхронных
электродвигателей
и
метода
параметрической
идентификации
асинхронной
нагрузки для управления технологическими процессами передачи и распределения
электроэнергии. При этом получены следующие результаты.
1. Разработан метод моделирования узлов комплексной нагрузки в фазных
координатах, отличающийся от известных применением фазных координат и
применимый
в
задачах
управления
режимами
интеллектуальных
электроэнергетических систем с активно-адаптивными сетями.
2. Разработан метод параметрической идентификации узлов нагрузки в
фазных
координатах,
применимый
в
задачах
управления
режимами
интеллектуальных электроэнергетических систем с активно-адаптивными сетями и
21
отличающийся от применяемых структурой модели в виде трех источников токов с
параметрами, уточняемыми в процессе итерационного расчета режимов ЭЭС.
3. Предложена оригинальная методика идентификации узлов асинхронной
нагрузки, включающей в свой состав электроприводы, оснащенные статическими
преобразователями частоты, применимая в задачах управления режимами ИЭЭС
ААС.
4. Получено решение задачи моделирования несинусоидальных режимов,
возникающих при наличии частотно-регулируемых приводов, отличающееся от
известных алгоритмом, построенным на основе фазных координат и применимое в
задачах управления режимами ИЭЭС ААС.
5. С помощью предложенных в диссертации идентификационных моделей
асинхронной нагрузки можно решать следующие практические задачи управления
режимами
ИЭЭС
ААС:
увеличение
точности
моделирования
режимов;
обоснованный выбор мероприятий по снижению несимметрии в электрических
сетях с учетом симметрирующего эффекта асинхронной нагрузки.
6. Результаты моделирования конкретных узлов комплексной нагрузки и
практические
рекомендации
по
устранению
несимметрии
с
учетом
симметрирующего эффекта АН использованы в научно-технических разработках
научно-технического центра «Параметр». Материалы диссертации используются в
учебном процессе на кафедрах «Электроэнергетика транспорта» ИрГУПСа и
«Электроснабжение и электротехника» ИрНИТУ.
На
основе
программного
комплекса
«Fazonord»
и
разработанных
в
диссертации моделей комплексной нагрузки выполнены расчеты несимметричных
режимов питающих сетей города Нья Чанг Социалистической Республики Вьетнам.
7. Дальнейшее развитие исследований по моделированию и параметрической
идентификации узлов нагрузки электроэнергетических систем целесообразно
проводить в направлении создания моделей, учитывающих наличие у потребителей
электроэнергии установок распределенной генерации.
22
Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:
– в рецензируемых изданиях, рекомендованных ВАК
1. Крюков А.В., Ле Конг Зань. Учет асинхронной нагрузки при моделировании
режимов систем электроснабжения железных дорог // Современные технологии.
Системный анализ. Моделирование. № 3(35). 2012. С. 116–122.
2. Крюков А.В., Ле Конг Зань. Определение уровней гармонических искажений в
узловых точках электрической сети при дефиците измерительной информации //
Современные технологи. Системный анализ. Моделирование. № 1(37). 2013. С. 96-100.
3. Закарюкин В.П., Крюков А.В., Ле Конг Зань. Моделирование несимметричных
режимов электроэнергетических систем с учетом асинхронной нагрузки // Современные
технологи. Системный анализ. Моделирование. № 2(38). 2013. С. 124-132
4. В.П. Закарюкин, А.В. Крюков, Ле Конг Зань. Идентификация асинхронной
нагрузки // Системы. Методы. Технологии. № 2(22). 2014. С. 56-61.
5. В.П. Закарюкин, А.В. Крюков, Ле Конг Зань. Определение параметров
асинхронной нагрузки // Вестник ИрГТУ. № 6 (89). 2014. С. 172-178.
6. Ле Конг Зань. Учет асинхронной нагрузки при моделировании несимметричных
режимов электроэнергетических систем // Вестник ИрГТУ. № 2 (97). 2015. С. 206-213.
7. Закарюкин В.П., Крюков А.В., Ле Конг Зань. Моделирование несинусоидальных
режимов электрических сетей // Системы. Методы, Технологии. № 1(25). 2015. С. 78-86.
– монография
8. Закарюкин В.П., Крюков А.В., Ле Конг Зань. Математические модели
узлов
нагрузки электроэнергетических систем, построенные на основе фазных координат.
Иркутск: ИрГУПС, 2013. 176 с.
– в других изданиях
9. Закарюкин В.П., Крюков А.В., Ле Конг Зань. Учет стационарных нагрузок при
моделировании режимов систем тягового электроснабжения железных дорог переменного
тока // Електрификацiя траспорту. №5. 2013. С. 78-86.
10.Крюков А.В., Ле Конг Зань. Анализ несимметричных режимов электрических
сетей при наличии асинхронной нагрузки // Повышение эффективности производства и
использования энергии в условиях Сибири. Иркутск: ИрГТУ, 2012. С. 348-353.
11. Крюков А.В., Ле Конг Зань. Влияние двигательной нагрузки на уровень
несимметрии в электрических сетях // Транспортная инфраструктура Сибирского региона.
Т.2. Иркутск: ИрГУПС, 2012. С. 51-57.
12. Крюков А.В., Закарюкин В.П., Ле Конг Зань. Математические модели узлов
нагрузки электроэнергетических систем // Информационные и математические технологии
в науке и управлении. Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2013. С. 84-89.
13. Закарюкин В.П., Крюков А.В., Ле Конг Зань. Моделирование узлов
комплексной нагрузки в фазных координатах // Транспортная инфраструктура Сибирского
региона. Иркутск: ИрГУПС, 2013. С. 42–47.
14. Крюков А.В., Ле Конг Зань. Влияние коэффициента загрузки на
симметрирующий эффект асинхронного электродвигателя // Повышение эффективности
производства и использования энергии в условиях Сибири. Иркутск: ИрГТУ, 2013. Т.2. С.
130-135.
15. Ле Конг Зань, Закарюкин В.П., Крюков А.В. Моделирование узлов нагрузки в
фазных координатах // Электроэнергетика глазами молодёжи. Т.1. Новочеркасск: Лик,
2013. С. 169-172.
16. Крюков А.В., Ле Конг Зань. Деформация статических характеристик
асинхронной нагрузки при несимметрии напряжения питающей сети // Энергетика в
современном мире. Чита: Забайкальский гос. ун-т, 2013. С. 10-14.
17. Закарюкин В.П., Крюков А.В., Ле Конг Зань. Параметрическая идентификация
модели асинхронного двигателя в фазных координатах // Повышение эффективности
23
производства и использования энергии в условиях Сибири. Иркутск: ИрГТУ, 2014. Т.2. С.
230-235.
18. Крюков А.В., Ле Конг Зань, Чан Суан Чыонг. Влияние асинхронной нагрузки на
уровень потерь мощности в электрической сети // Повышение эффективности
производства и использования энергии в условиях Сибири. Иркутск: ИрГТУ, 2014. Т.2. С.
275-279.
19. Закарюкин В.П., Крюков А.В., Ле Конг Зань. Параметрическая идентификация
моделей узлов асинхронной нагрузки // Транспортная инфраструктура Сибирского
региона. В 2-х т. Т.2. Иркутск: ИрГУПС, 2014. С. 20-26.
20. Закарюкин В.П., Крюков А.В., Ле Конг Зань. Параметрическая идентификация
модели асинхронного электродвигателя в фазных координатах // Информационные и
математические технологии в науке и управлении. Ч. 1. Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2014. С.
115-123.
21. Ле Конг Зань. Идентификация узлов асинхронной нагрузки // Молодая мысль –
развитию энергетики. Братск: БрГУ, 2014. С. 251-256.
22. Ле Конг Зань. Учет асинхронной нагрузки при моделировании несимметричных
режимов электрических сетей // Информационные системы контроля и управления в
промышленности и на транспорте. Иркутск: ИрГУПС, 2014. Вып. 24. С.43-48.
23. Крюков А.В., Ле Конг Зань. Идентификация узлов нагрузки с частотнорегулируемыми электроприводами // Повышение эффективности производства и
использования энергии в условиях Сибири. Иркутск: ИрНИТУ, 2015. Т.2. С. 146-151.
24
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа