Определение оптимальной компенсации реактивной мощности в системах распределения электрической энергии

1.  Актуальность проблемы компенсации реактивной мощности в системах распределения электрической энергии, пути её решения. Проблема компенсации реактивной мощности (КРМ) в системах распределения электрической энергии (ЭЭ) обусловлена передачей значительных неоптимальных потоков реактивной мощности (РМ) по участкам и повышенным потреблением её из сети. Эффективное управление потоками РМ реализуется путём определения оптимальной загрузки существующих компенсирующих устройств (КУ) и установки новых КУ, в основном, батарей статических конденсаторов, в сетях большинства потребителей и наиболее проблемных по напряжению узлах сетевых организаций, что способствует повышению надёжности функционирования систем распределения ЭЭ, нормализации уровней напряжения и снижению потерь ЭЭ. Все исследования в области КРМ актуальны в настоящее время в связи с введением новых нормативных документов и должны быть направлены на разработку алгоритмов выбора оптимальной мощности и мест установки КУ с учётом всей совокупности режимов.
2. Характеристика задачи и выбор метода решения. Решение данной задачи, относящейся к классу задач нелинейного математического программирования, необходимо вести с учётом всей совокупности режимов (многорежимности) на заданном интервале времени с помощью интегральных характеристик параметров режимов, важнейшей из которых являются потери ЭЭ. Обобщённый метод приведенного градиента (ОМПГ) позволяет наиболее эффективно учесть детерминированные и стохастические свойства данных, балансовые и простые ограничения, особенности целевой функции и основывается на вероятностно-статистической модели электрических нагрузок.
3. Вероятностно-статистическая модель электрических нагрузок. В результате моделирования матрицы корреляционных моментов (МКМ) для суточных, месячных (или для другого интервала времени) графиков нагрузок узлов системы распределения ЭЭ интервалами постоянства получаются ортогональные некоррелированные главные факторы — обобщённые графики нагрузок (ОГН). При этом исходные графики электрических нагрузок, представляются с помощью известных математических ожиданий нагрузок и моделируемых отклонений от ма­тематических ожиданий, в виде линейной комбинации статистически устойчивых главных факторов. Такое представление графиков нагрузок достаточно эффективно, так как для получения модели приемлемой точности достаточно двух-трёх первых ОГН, соответствующих наибольшим собственным значениям МКМ и отражающих до 70-85 % полной дисперсии исходных нагрузок.
4. Особенности формирования и расчёта целевой функции. Задача оптимальной КРМ в частной эксплуатационной постановке предполагает наилучшее распределение РМ существующих источников (известна суммарная мощность КУ), исходя из минимума потерь ЭЭ, с учётом представленной статистической модели.

Для воздушных (кабельных) линий основная и дисперсионная составляющие потерь ЭЭ уточняются с учётом зависящего от режимно-атмосферных факторов активного сопротивления проводов (жил).

Исследование погрешности определения потерь ЭЭ в сетях напряжением 35, 110, 220 кВ на суточном и месячном интервалах времени показало необходимость применения поправочных коэффициентов в диапазоне 1,04-1,05, что способствует снижению погрешности до значения, близкого к нулевому, и повышению ценности интервальной оценки:

• для 36 экспериментов на суточном интервале 5ср. = 0,13 %, Ip = (- 0,72; 0,98) %;
• для 10 экспериментов на месячном интервале 5ср. = 0,00 %, Ip = (- 1,46; 1,46) %.

Для распределительных сетей, эксплуатируемых преимущественно по разомкнутым схемам, применяется комбинированный метод определения потерь ЭЭ.

Для проектной задачи реализуется замена динамического критерия оптимизации статическим с учётом адаптивного подхода, в результате чего целевая функция представляется расчётными затратами на установку КУ, их эксплуатацию и потери ЭЭ.

В выражении — экономический коэффициент, включающий нормы эффективности капиталовложений и эксплуатационных затрат; удельные капитальные затраты установ­ленной мощности регулируемых и нерегулируемых КУ; стоимость 1 кВт-ч потерянной ЭЭ; постоянные параметры, зависящие от технико-экономических характеристик генериру­ющего источника; время работы источника.

Варьируя с одинаковым приращением (например, в интервале от 1,5 до 2,0) моделируем функцию расчётных затрат кривой второго порядка, минимизируя которую получаем оптимальное значение РМ в узлах. Сопоставление с результатами статистических испытаний показало приемлемую точность определения оптимальной РМ в узлах.

Вывод. Алгоритм оптимизации на основе ОМПГ, учитывающий многорежимность посредством вероятностной модели нагрузок, позволяет определить за один расчёт по средним нагрузкам: 1) в задаче эксплуатации (планирование режимов на интервале до одного года) диапазоны и графики загрузки РМ КУ и напряжений в узлах сети, потери ЭЭ в исходном и оптимальном режимах; 2) в проектной задаче (планирование развития системы распределения ЭЭ на 1-5 лет) оптимальное значение устанавливаемой РМ КУ и места их размещения, функцию затрат и её составляющие, потери ЭЭ в оптимальном режиме.

Дата публикации: 09.12.2011

Похожие записи:

• Инновационное развитие энергетики в россии на базе концепции smart grid: оценка возможностей
• Скрытая стоимость энергии
• Солнечные батареи
• Построение и внедрение системы риск-менеджмента для обеспечения комплексной страховой защиты в энергетике
• Страхование промышленных рисков в электроэнергетике
• Проблемы сертификации качества электроэнергии