Электронная библиотека диссертаций и авторефератов России
dslib.net
Библиотека диссертаций
Навигация
Каталог диссертаций России
Англоязычные диссертации
Диссертации бесплатно
Предстоящие защиты
Рецензии на автореферат
Отчисления авторам
Мой кабинет
Заказы: забрать, оплатить
Мой личный счет
Мой профиль
Мой авторский профиль
Подписки на рассылки



расширенный поиск

Развитие методов идентификации статических характеристик комплексного узла нагрузки Тавлинцев Александр Сергеевич

Диссертация - 480 руб., доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Автореферат - бесплатно, доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Тавлинцев Александр Сергеевич. Развитие методов идентификации статических характеристик комплексного узла нагрузки: диссертация ... кандидата Технических наук: 05.14.02 / Тавлинцев Александр Сергеевич;[Место защиты: ФГАОУ ВО «Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина»], 2018.- 172 с.

Введение к работе

Актуальность темы исследования. Степень её разработанности. Одним из наиболее важных аспектов математического моделирования электрических режимов энергосистем является представление зависимости мощности нагрузки от величины питающего напряжения. Данные зависимости называются статическими характеристиками нагрузки по напряжению (СХН). Большинство математических моделей нагрузки, использующихся в настоящее время, были разработаны несколько десятилетий назад. С тех пор в составе и характере нагрузок произошли значительные изменения, но модели нагрузки адекватно этим изменениям модифицированы не были. Несмотря на то, что в большинстве исследований признаётся важность точности моделирования зависимости мощности нагрузки от величины питающего напряжения, в расчётных моделях по-прежнему используются типовые статические характеристики или применяются некоторые обобщённые СХН.

Существующие результаты исследований показывают, что СХН оказывают влияние на результаты расчётов параметров УР энергосистемы, особенно в области предельных по статической устойчивости режимов. В зависимости от заданной модели нагрузки может изменяться расчётное значение предельных перетоков мощности. Соответственно, для повышения точности расчётов, особенно предельных режимов, необходимо, чтобы модель нагрузки как можно точнее описывала реальный характер зависимости мощности от напряжения.

В процессе создания математической модели нагрузки необходимо учитывать большое множество влияющих факторов: изменение во времени режима работы электроприёмников и сетевых элементов; погрешности измерительных систем; действие систем автоматического регулирования у потребителя и в энергосистеме.

Под комплексной нагрузкой понимается совокупность потребителей, получающих питание от общих шин, и содержащих множество разных типов электроприёмников и сетевых элементов. Модели комплексных узлов нагрузки косвенным образом включают в себя силовые трансформаторы, кабельные линии, различные компенсирующие устройства и средства автоматического регулирования напряжения. Это приводит к значительным трудностям при определении и верификации вида математической модели нагрузки.

Режим работы отдельных электроприёмников и их включённое состояние постоянно изменяется в течение времени. Это приводит к необходимости

периодически обновлять и/или верифицировать параметры СХН для сохранения высокой точности оценок параметров различных режимов работы энергосистемы. Наиболее перспективным подходом в периодической переоценке коэффициентов моделей нагрузки представляется использование текущих измерений параметров режима работы энергосистемы (мощности, напряжения). Верифицировать полученные оценки можно на основе результатов обработки данных измерений, собранных в ходе проведения активного эксперимента или опри возникновении значительных возмущений в электрической сети.

Одной из ключевых проблем стоящих на пути решения задачи оценки СХН является то, что массивы данных текущих измерений содержат информацию о реакции мощности нагрузки на изменение питающего напряжения для различных комбинаций включенных составов и режимов работы электроприёмников и сетевых элементов. Для того чтобы получить оценку параметров модели нагрузки необходимо значительно увеличить степень автоматизации процесса. Это обусловлено не только высокой трудоёмкости поиска интервалов времени стационарности нагрузки, но и значительным объёмом данных измерений даже для одной подстанции (особенно при анализе на небольших интервалах времени). В настоящей работе предложен один из возможных путей развития методов поиска интервалов времени, относящихся к близким комбинациям включенного состава и режима работы электроприёмников и сетевых элементов, входящих в состав комплексного узла нагрузки.

Под СХН по напряжению далее будет пониматься функции описания реакции комплексной нагрузки на изменение напряжения с учётом действий устройств автоматики и персонала на интервале времени в несколько секунд после изменения напряжения. Эти зависимости используются при расчёте и анализе установившихся режимов электрических сетей при медленном, по сравнению со скоростью протекания электромагнитных процессов, изменении напряжения.

В современных условиях функционирования энергосистемы с практически стабильной частотой зависимость мощности нагрузки от частоты можно не учитывать.

Одним из способов сбора информации для определения коэффициентов СХН является проведение активных и пассивных экспериментов. Такие экспериментальные работы были проведены в рамках настоящего исследования и были связаны с оценкой СХН комплексных нагрузок узлов напряжением 110 кВ Урала.

В работе предложен метод автоматизированной оценки коэффициентов СХН, который базируется на методах математической статистики. Результаты оценки коэффициентов модели были сопоставлены с уже известными оценками коэффициентов СХН.

Целью работы является разработка автоматизированной методики оценки коэффициентов СХН комплексного узла нагрузки по напряжению.

Для достижения поставленной цели были поставлены и решены следующие задачи:

  1. Оценка наиболее часто используемых в расчётах УР математических моделей нагрузки.

  2. Разработка на основе методов математической статистики автоматизированного метода оценки коэффициентов СХН.

  3. Апробация разработанного метода на основе данных вычислительных и натурных экспериментов.

  4. Оценка области применимости разработанного метода оценки коэффициентов СХН по напряжению.

Научная новизна:

  1. Сформулированы актуальные проблемы оценки коэффициентов СХН по напряжению.

  2. Определена возможность оценки коэффициентов модели СХН по напряжению на основе данных телеизмерений.

  3. Предложен метод автоматизированной оценки коэффициентов СХН по напряжению на основе алгоритмов кластерного анализа.

  4. Предложен метод к выявлению статистически равновесных состояний нагрузки.

Теоретическая значимость заключается в описании метода идентификации режимов работы на интервалов времени с близким включенным составом электроприёмников и сетевых элементов в составе комплексного узла нагрузки. Полученные результаты могут быть использованы для решения задачи идентификации СХН по напряжению комплексного узла нагрузки.

Практическая значимость заключается в направленности на совершенствование и автоматизацию методов оценки коэффициентов СХН по напряжению при использовании данных, полученных в процессе выполнения натурных экспериментов. Это позволяет существенно повысить точность расчёта параметров установившегося режима, максимально допустимых перетоков мощности, что важно в практике эксплуатации и проектирования энергосистем.

Дальнейшее развитие предложенных методик может позволить значительно снизить трудоёмкость оценки коэффициентов СХН по напряжению. Увеличение степени автоматизации процесса позволит уточнить математическую модель нагрузок большого количества узлов расчётной модели по данным пассивного эксперимента.

Методология и методы исследования. Поставленные задачи решались с использованием методов и алгоритмов кластерного и регрессионного анализа. Вычислительные эксперименты были выполнены с использованием программного пакета RastrWin 3 v. 1.78. Алгоритмы обработки данных реализованы на языках Python и С^ с использованием библиотек: Framework (С#), NumPy (Python), SkyLearn (Python), Pandas (Python) и statsmodels (Python). Визуализация данных выполнена с помощью библиотек: Matplotlib (Python), Seaborn (Python) и PGFPlots (LaTex).

На защиту выносятся:

  1. Разработанный автором метод оценки коэффициентов СХН по напряжению для статистически равновесных состояний нагрузки.

  2. Методики оценки и верификации коэффициентов СХН по данным реальных измерений и вычислительных экспериментов.

  3. Подходы к оценке статистически равновесных состояний комплексного узла нагрузки на основе методов кластерного анализа данных.

Достоверность полученных результатов обеспечивается сопоставлением оценок СХН вычисленных различными методами. Результаты оценки коэффициентов попадают в доверительный интервал уже известных СХН.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на:

13th International Conference on Environment and Electrical Engineering, EEEIC'13, Вроцлав, Польша, 2013.

Ill Международный молодёжный форум «Интеллектуальные энергосистемы», Томск, 2015.

Международная научно-техническая конференция «Электроэнергетика глазами молодёжи», Иваново, 2015.

Международная научно-техническая конференция «Электроэнергетика глазами молодёжи», Томск, 2014.

IV Международная научно-техническая конференция «Электроэнергетика глазами молодёжи», Новочеркасск, 2013.

III Международная научно-техническая конференция «Электроэнергетика глазами молодёжи», Екатеринбург, 2012.

Международная научно-техническая конференция «Энергетика глазами молодёжи», 21-25 ноября, г.Самара, 2011.

Научные семинары кафедры «Автоматизированные электрические системы», УралЭНИН, УрФУ.

Личный вклад. Автором работы выполнена разработка метода оценки интервалов времени с близким включенным составом и режимом работы электроприёмников и сетевых элементов в составе комплексного узла нагрузки. Принято участие в подготовке и проведении натурных экспериментов на реальных объектах 110-500 кВ энергосистемы Урала. Разработанный метод реализован в виде программного кода. Выполнена обработка массивов данных измерений, полученных в процессе проведения вычислительных и натурных экспериментов.

Публикации. Основные результаты по теме диссертации изложены в 15 печатных работах, в т.ч. 5 - в зарубежных изданиях, входящих в международные базы цитирования Web of Science и Scopus, 4 - в изданиях, входящих в перечень ВАК.