Оптимизация режимов работы технических систем. Основы оптимизации режимов электрических станций и энергосистем

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Реферат по теме:

Основы оптимизации режимов электрических станций и энергосистем

1. Задачи и критерии оптимизации режимов энергосистем

Оптимизация режимов энергосистем и электростанций является одним из разделов теории и методов управления электроэнергетических систем (ЭЭС). Имеются официальные документы по решению следующего ряда режимных задач в ЭЭС:

Составление плановых балансов мощности и выработки электроэнергии для различных периодов (от минут до года) и для различных объектов.

Определение объемов и цен на долгосрочную, краткосрочную и оперативную продажу электроэнергии, мощности и резервов.

Расчет сетевых тарифов с учетом потерь электроэнергии.

Определение стоимости электроэнергии по зонам графика нагрузки и по сезонам года.

Определение режима работы тепловой электростанции (ТЭС).

Определение режима использования водных ресурсов гидроэлектростанции (ГЭС).

Построение обобщенных энергетических, экономических и стоимостных характеристик для электрических станций и зон электроснабжения.

Регулирование реактивной мощности и напряжения.

Выбор и размещение резервов мощности.

Перечисленные задачи не являются полным списком задач, в которых рассчитывается режим ЭЭС, а лишь показывают важность оптимизации режимов.

Для практического решения и программной реализации любой режимной задачи требуется ее формализация, которая включает пять этапов.

Составление математической модели.

Выбор метода решений.

Разработка алгоритма решения.

Информационное моделирование.

Программная реализация.

Каждая постановка задачи поиска оптимального решения должна удовлетворять как минимум двум требованиям:

Задача должна иметь не менее двух возможных решений;

Должен быть сформулирован критерий для выбора наилучшего решения.

С точки зрения классификации можно выделить следующие задачи оптимизации: управление функционированием системы, управление развитием системы и управление технологическими процессами.

Математическое моделирование. Остановимся кратко на тех положениях моделирования электроэнергетических задач, которые используются для их решения. При построении модели следует учитывать только важнейшие характеристики системы. Необходимо также сформулировать логически обоснованные допущения, выбрать форму представления модели, уровень ее детализации и метод реализации. В оптимизационных исследованиях обычно используются модели двух основных типов: аналитические и регрессионные.

Аналитические модели включают в себя уравнения материального и энергетического балансов, соотношения между техническими характеристиками и уравнения, описывающие физические свойства и поведение системы на уровне технических принципов.

При моделировании важно четко определить границы изучаемой системы. Они задаются пределами, отделяющими систему от внешней среды. В процессе решения задачи может возникнуть вопрос о расширении границ системы. Это повышает размерность и сложность модели. В инженерной практике следует стремиться к разбиению больших систем на относительно небольшие подсистемы. При этом необходимо иметь уверенность в том, что такая декомпозиция не приведет к излишнему упрощению реальной ситуации.

Если свойства системы определены и ее границы установлены, то на следующем этапе моделирования задачи оптимизации выбирается критерий (целевая функция), на основе которого можно оценить поведение системы и выбрать наилучшее решение. В инженерных приложениях обычно применяются критерии экономического характера. Критерием могут быть и технологические факторы: продолжительность процесса производства, количество потребляемой энергии и др. Часто ситуация осложняется тем, что в решении задачи необходимо обеспечить экстремальные значения нескольких противоречивых критериев. В этом случае говорят о многокритериальных задачах.

На следующем этапе моделирования задачи оптимизации необходимо выбрать независимые и зависимые переменные, которые должны адекватно описывать функционирование системы.

При выборе независимых переменных следует:

Провести различие между переменными, значения которых могут изменяться в достаточно широком диапазоне, и переменными, значения которых фиксируются в процессе оптимизации;

Выделить параметры, которые подвержены влиянию внешних и неконтролируемых факторов;

Независимые переменные выбрать таким образом, чтобы все важнейшие технико-экономические решения нашли отражение в математической модели задачи.

Неверный выбор независимых переменных может привести к получению псевдооптимальных решений.

Для зависимых переменных должна быть установлена связь с независимыми. Зависимые переменные, как правило, являются параметрами выхода модели и определяются требованиями к результатам функционирования объекта. Например, расход топлива - независимая переменная, а активная мощность электрической станции - зависимая. Их связь отражается в энергетической характеристике электрической станции.

В общем виде оптимизационная математическая модель включает: формальное описание задачи; критерий решения задачи; независимые и зависимые переменные; уравнения связи между независимыми и зависимыми переменными; ограничения на переменные в форме равенств и неравенств (обычно они определяются верхними и нижними границами изменения параметров системы).

Принятие решения в условиях определенности характеризуется однозначной (детерминированной) связью между принятым решением и его исходом. Детерминированной можно считать систему, в которой элементы взаимодействуют точно предвидимым образом.

Детерминированная модель отражает поведение системы с позиций полной определенности в настоящем и будущем. Поведение такой системы предсказуемо, если известны текущие состояния ее элементов и законы преобразования информации, циркулирующей между ними.

Большинство режимных задач в ЭЭС лишь условно можно считать детерминированными. Однако на практике многие из них решаются именно в этой постановке, что объясняется необходимостью иметь однозначные решения для управления режимами и сложностью, а иногда и невозможностью учета вероятностных свойств ЭЭС, связанных с самой природой событий и технологических процессов

Математическая модель задачи оптимизации в общем виде включает следующие компоненты.

Целевая функция - критерий оптимизации

F(X, Y) extr (1)

2. Уравнения связи, определяющие зависимость между переменными:

Эта связь часто имеет вид определенных характеристик объекта, например, энергетических характеристик. Связь между Х и Y может быть явная или неявная.

3. Уравнения ограничений показывают допустимые условия изменения независимых и зависимых переменных и функций от них:

Хmin ? Х? Хmаx (3)

Ymin ? Y ? Ymаx (4)

hmin ? h"(X,Y) ? hmax (5)

После формулирования задачи оптимизации необходимо выбрать метод оптимизации и методы учета ограничений, подробно изложенные в .

В режимных задачах используются различные критерии оптимизации: технические, экономические и коммерческие. Могут рассматриваться объединения, энергосистемы, электрические станции, предприятия электрических сетей. Это обусловливает разнообразие задач и критериев оптимизации режимов.

Критерии оптимизации внутристанционных режимов электростанции. Для электростанций решается задача внутристанционной оптимизации режимов и чаще всего используются технические критерии, такие как издержки или минимум расхода топлива станции (для ГЭС минимум гидроресурса)

либо максимум КПД

Оптимизация режимов направлена на выбор оптимального состава работающего оборудования, активных Pi и реактивных Qi мощностей агрегатов. Задача решается на любых временных интервалах от минут до года. По этим критериям строится эквивалентная энергетическая характеристика станций.

Критерий оптимизации режимов электрической сети. Электрическая сеть может включать одно или несколько сетевых предприятий. При оптимизации режима электрической сети критерием могут быть потери энергии (или мощности) в сети, т. е. минимум потерь активной мощности:

и минимум потерь электроэнергии

По этим критериям можно получить эквивалентную оптимальную характеристику потерь электроэнергии.

Критерии оптимизации режимов электроэнергетической системы.

При оптимизации режима ЭЭС необходимо учитывать ее технические и хозяйственные особенности: территориальный масштаб и возможности производства электроэнергии. В настоящее время оптимизация режимов имеет важное значение для субъектов, функционирующих на оптовом рынке электроэнергии и мощности. Управление оптовым рынком ведется Администратором торговой системы, который на основе торгов формирует ценовую политику рынка на всех временных интервалах. Субъектами оптового рынка являются электростанции, сетевые предприятий (СП) и крупные потребители. Цены, заявленные электрическими станциями (поставщиками энергии), определяют востребованность их мощности и электрической энергии (товара). Если цены велики, то товар может быть полностью или частично не востребован. Оптимизация режима может проводиться в различных задачах по критериям минимума цены по ЭЭС, минимума издержек или максимума благосостояния субъектов рынка.

Режим влияет на издержки и оптимальным будет при

Но если использовать критерий минимума цены на электроэнергию

то энергетические балансы в ЭЭС изменятся. На практике чаще применяется критерий (11).

2. Планирование режимов работы электрических станций

Эксплуатационные затраты на производство, передачу и распределение электрической энергии зависят не только от внешних факторов, главными из которых являются характеристика и значение подключенной нагрузки, но и от режима электрической системы, на который можно воздействовать через систему управления. Существует определенная связь между эксплуатационными затратами 3 и управлением режимами электрической системы, которую можно охарактеризовать соотношением

В составляющую 30 входят такие компоненты, как затраты на заработную плату эксплуатационного персонала, затраты на комплекс мероприятий по повышению надежности и экономичности работы электроэнергетического оборудования за счет повышения КПД устройств преобразования и передачи энергии (парогенераторов, турбин, генераторов и т.д.). Эти затраты почти не зависят от режима электрической системы, и их уменьшение достигается усилиями эксплуатационного персонала электростанций и сетевых предприятий.

Вторая составляющая 3(Р) характеризует затраты на энергоресурсы и зависит от режима энергосистемы, состава и загрузки включенного в работу оборудования. При этом основными носителями энергии являются топливо для ТЭС и вода для ГЭС. Величина 3(P) определяется затратами на топливо с учетом его добычи и транспортировки. Решение задачи управления режимами энергосистемы заключается в определении управляющих воздействий, обеспечивающих минимум суммарных затрат на производство, передачу и распределение электроэнергии. Таким образом, эта задача сводится к минимизации затрат на энергоресурсы 3(Р). В свою очередь, минимум затрат на топливо может быть достигнут лишь при полном оптимальном использовании ограниченных запасов гидроресурсов.

Значение суммарной активной нагрузки энергосистемы Рн определяется поведением потребителей электроэнергии и рассматривается в энергосистеме как заданный параметр, характеризующий внешнее воздействие. С учетом потерь мощности в элементах сети для каждого момента времени должно выполняться условие баланса мощности

где PH(t) - суммарная нагрузка потребителей; - активная мощность i-го источника в момент времени t; - суммарные потери активной мощности в электрической системе в момент времени t. Невыполнение условия (13) приведет к отклонению частоты от номинального значения.

Условие (13) должно выполняться для поддержания номинальной частоты. Оптимальное управление нормальными режимами энергосистемы заключается в экономичном распределении нагрузки системы между источниками, т.е. в определении значений Pi(t), обеспечивающих минимум затрат на энергоресурсы. При этом располагаемый запас гидроресурсов Wj определяется природными условиями водотока (площадью бассейна, количеством осадков и др.), а также дополнительными условиями судоходства, сплава леса, прохождения рыбы и т.д.

Можно ли осуществить оптимальное управление только на основании текущей информации PH(t) о нагрузке в данный момент времени? Для этого рассмотрим взаимосвязь текущего и последующих режимов ЭЭС через критерий оптимальности. Суточный график суммарной нагрузки (включая потери мощности) для каждой энергосистемы в текущем сезоне года имеет достаточно устойчивый вид для рабочих, нерабочих, праздничных и предпраздничных дней. Характер такого графика показан на рис. 1 Суточный график электропотребления аппроксимируется ступенчатым видом с временным шагом, равным 1 часу. Развитие автоматизированной системы диспетчерского управления привело к переходу от =1 час к получасовой и даже 15-минутной аппроксимации графика электрической нагрузки Рн(t).

Рис. 1 - График суммарной нагрузки ЭЭС

Разница между дневным максимумом Рmax и ночным минимумом Рmin в большей степени зависит от доли промышленного электропотребления и климатических условий. Часть нагрузки P6(t) покрывается базовыми электростанциями, к которым относятся наиболее экономичные блоки конденсационных ТЭС, атомные станции, ГЭС в период паводков, режим которых по тем или иным соображениям считается заданным. Например, для ТЭЦ электрический режим зависит от графика выработки тепловой энергии. Оставшуюся часть графика электрической нагрузки делят на полупиковую и пиковую. Покрытие нагрузки в полупиковой части выполняют КЭС средних параметров и в пиковой части - ГЭС, ТЭС среднего давления и гидроаккумулирующие станции (ГАЭС). Отнесение станций к базовой, полупиковой и пиковой частям графика электрической нагрузки определяется их маневренностью и экономичностью.

Поскольку разница между Рmax и Рmin оказывается большой (иногда она доходит до 50% от Рmax), то состав генерирующего оборудования не может быть неизменным в течение суток. Моменты включения и отключения генераторов электростанций и их загрузка зависят от графика электропотребления и определяются не только значением PH(t) в текущий момент времени. Следовательно, задача оптимизации имеет интегральный характер.

Считая, что гидроэнергоресурсы природа дает нам бесплатно, то режимная составляющая 3(Р) определяется затратами на топливо на интервале времени Т в виде

где: Bi(t) - расход топлива (функция времени) i-й тепловой электростанции, число электростанций составляет NT; d: - коэффициент, учитывающий стоимость топлива, включая его транспортировку до i-й станции.

Задача заключается в определении такого режима работы тепловых электростанций PТi(t) на интервале T, чтобы обеспечить минимум З(Р). Чаще всего в качестве интервала времени Т рассматриваются сутки (24 часа). Если не учитывать интегральный характер оптимизационной задачи, то с позиции данного момента времени всегда выгодно полностью загрузить все ГЭС, что, естественно, приведет к сокращению топливных затрат на ТЭС. Однако быстрое исчерпание гидроресурсов приведет к последующим явно неоптимальным режимам ЭЭС (без участия ГЭС). Поэтому минимизация функции (14) должна выполняться с учетом интегральных ограничений вида

где: - расход воды (функция времени) на j-й гидростанции (в час t); Wj - планируемый запас (попуск) воды на ГЭС; NГ - число ГЭС. Если интегральный расход воды больше, чем объем воды Wj, поступающей в водохранилище, то это приведет к снижению уровня ниже допустимого, если меньше - это приведет к накоплению воды и необходимости сброса ее, минуя гидротурбины, что явно нерационально (заданная для энергосистемы выработка электроэнергии в этом случае достигается за счет дополнительного сжигания топлива на ТЭС).

Интегральный характер задачи оптимизации определяется не только ограничениями (15) по гидроресурсу, но и условиями выбора состава генерирующего оборудования. Обусловливается это тем, что оптимальный состав оборудования не может быть найден только на основании текущей информации о нагрузке энергосистемы. Необходимо оценить ее поведение за некоторое время Т вперед. Представим себе, что для экономии топлива желательно отключить тот или иной агрегат. Однако целесообразность этого может быть определена только с учетом решения следующего вопроса. Окажется ли экономия топлива от отключения агрегата больше дополнительных расходов на последующий его пуск, необходимость которого может быть выяснена лишь с учетом дальнейшего поведения нагрузки и износа оборудования от дополнительных пусков?

На практике задачу оптимизации режима энергосистемы решают в два этапа. Па первом этапе планируют состав оборудования и загрузку ГЭС на основании прогноза о поведении потребителя. На втором этапе решают задачу экономичного распределения нагрузки для заданного состава оборудования. При этом расходные характеристики Вi = f(Pi) соответствуют выбранному составу генерирующего оборудования (парогенераторов, турбин, блоков).

Таким образом, задача оптимизации режима ЭЭС состоит в отыскании минимума функции 3(Р) согласно (14) при выполнении условий баланса мощности (13) и баланса воды (15). Интегральный характер задачи оптимизации предопределяет многоэтапность ее решения через прогнозирование нагрузки PH(t), планирование режима тепловых и гидроэлектростанций на сутки PTi(t), PГi(t), т.е. планирование так называемых диспетчерских графиков работы электростанций, и оперативную коррекцию этих графиков в связи с возникающими ошибками в прогнозе нагрузки и внеплановыми аварийными изменениями в составе как генерирующего оборудования, так и в электрической сети (отключения ЛЭП, (авто)трансформаторов). Приведенная формулировка задачи оптимизации оказывается неполной, так как в ней не оговорены условия надежного и качественного питания электропотребителей. Эти условия задаются в виде ряда режимных ограничений в форме неравенства.

Перечислим наиболее часто встречающиеся режимные ограничения:

Активные мощности станций изменяются в пределах

определяемых, с одной стороны, перегрузочной способностью генераторов, а с другой - устойчивостью работы теплового оборудования (например, горением факелов в парогенераторах) при пониженных нагрузках.

Располагаемая реактивная мощность генераторов в общем виде зависит от загрузки активной мощностью, но для упрощения задачи обычно задается жесткими границами:

Напряжения узлов также должны задаваться в допустимых пределах с учетом регулировочной способности трансформаторов:

Перечисленные ограничения часто называются узловыми, так как они относятся к параметрам узлов электрической схемы системы. Наряду с ними в некоторых случаях необходимо учитывать линейные ограничения на токи и потоки мощности линий электропередачи или трансформаторных ветвей электрической схемы

из условий нагрева проводов и сохранения устойчивости системы.

Контроль напряжений узлов и перетоков мощности в линиях электропередачи или в их совокупности, называемых сечениями, приводит к необходимости включения в задачу оптимизации уравнений установившегося режима:

электрический сеть станция контроль

где: Si - полная узловая мощность, равная Si = SГj - SHi; SГj - вырабатываемая полная мощность ТЭС или ГЭС; SHi - полная мощность электропотребления; Yij - взаимная проводимость i и j узлов электрической схемы; п - число узлов в ЭЭС без балансирующей электростанции, напряжение на шинах которой Un+1 должно быть задано.

В уравнениях (20) индекс t опущен, но надо иметь в виду, что все параметры электрических режимов являются переменными во времени - Uj(t), SHi(t) и т.д.

Полная задача оптимизации больших энергосистем столь сложна, что несмотря на высокое совершенство вычислительных средств ее приходится упрощать, естественно, в такой мере, чтобы не допустить существенной погрешности решения. В первую очередь, это касается разделения этой задачи на этапы:

Выбор состава оборудования (определение графика состояния генерирующего оборудования в течение суток);

Оптимизация режима ЭЭС при заданном составе оборудования.

В свою очередь, оптимизация режима ЭЭС, содержащей тепловые и гидравлические станции, разделяется на:

независимое планирование режима гидроэлектростанций;

независимое планирование режима тепловых электростанций.

В некоторых случаях для достижения требуемой точности оптимизации эти два процесса связываются в итерационный циклический процесс, но редко, когда таких циклов делается более двух. Для первоначального графика работы ГЭС (например, взятого из предшествующих суток) определяется оптимальный режим ТЭС. После этого уточняется режим ГЭС и еще раз режим ТЭС.

Интегральные ограничения (15) вносят существенное усложнение в задачу оптимизации, т.к. она должна рассматриваться в целом как интегральная, т.е. с отысканием минимума суммарных затрат на интервале планирования, чаще всего, суточном. Если суточный график нагрузки аппроксимируется с шагом 1 час, то Т=24. В ряде энергосистем рассматриваются получасовые интервалы и Т=48.

Здесь следует обратить внимание на следующее важное обстоятельство. Если в ЭЭС гидростанции отсутствуют (систему можно рассматривать как тепловую, состоящую только из ТЭС), то, записывая функцию (14) в виде

получаем, так называемое, свойство сепарабельности, для которого выполняется равенство «минимум суммы равен сумме минимумов»:

Это означает, что оптимальный режим первого часового интервала не зависит от режима второго интервала и т.д. Следовательно, сложная интегральная задача оптимизации распадается на Т (количество интервалов) самостоятельных более простых задач, в каждой из которых отыскивается свой минимум.

Выполнив оптимизацию режима ЭЭС для каждых из Т интервалов, в конечном итоге получаются диспетчерские графики работы всех электростанций в виде, представленном на рис. 2.

Рис. 2 - Диспетчерский график работы электрической станции

С задачей планирования режима работы электростанций по активной мощности тесно связана с задачей определения уровней напряжения контрольных точек энергосистемы. Дело в том, что величина потерь мощности Р, водящих в баланс, зависит не только от, но и от генерируемой реактивной мощности, которая, в свою очередь, определяет уровни напряжения и токовую загрузку линий. Совместное решение обеих задач называется комплексной оптимизацией режима ЭЭС.

Литература

1. Оптимизация режимов энергосистем: Учебное пособие / П.И. Бартоломей, Т.А. Паниковская. Екатеринбург: УГТУ - УПИ, 2008. - 164 с.

2. Макоклюев Б.И. Анализ и планирование электропотребления. - М.: Энергоатомиздат, 2008. - 296 с.

3. Т.А. Филиппова и др. Оптимизация режимов электростанций и энергосистем: Учебник /Т.А. Филиппова, Ю.М. Сидоркин, А.Г. Русина; - Новосиб. гос. техн. ун-т. - Новосибирск, 2007. - 356 с.

4. Иерархические модели в анализе и управлении режимами электроэнергетических систем / О.А. Суханов, Ю.В. Шаров - М.: Издательский дом МЭИ, 2007. - 312 с.

5. Лыкин А.В. Электрические системы и сети: Учеб. пособие. - М.: Университетская книга; Логос, 2006. - 254 с.

6. Филиппова Т.А. Энергетические режимы электрических станций и электроэнергетических систем: Учебник - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2005. - 300 с.

Размещено на Allbest.ru

Подобные документы

Характеристика основных методов решения задач нелинейного программирования. Особенности оптимизации текущего режима электропотребления по реактивной мощности. Расчет сети, а также анализ оптимальных режимов электропотребления для ОАО "ММК им. Ильича".

магистерская работа , добавлен 03.09.2010


Моделирование различных режимов электрических сетей нефтяных месторождений Южного Васюгана ОАО "Томскнефть". Расчет режима максимальных и минимальных нагрузок энергосистемы. Качество электрической энергии и влияние его на потери в электроустановках.

дипломная работа , добавлен 25.11.2014


Выбор номинального напряжения сети, мощности компенсирующих устройств, сечений проводов воздушных линий электропередачи, числа и мощности трансформаторов. Расчет схемы замещения электрической сети, режима максимальных, минимальных и аварийных нагрузок.

курсовая работа , добавлен 25.01.2015


Расчет источника гармонических колебаний. Определение резонансных режимов электрической цепи. Расчет переходных процессов классическим методом. Определение установившихся значений напряжений и токов в электрических цепях при несинусоидальном воздействии.

курсовая работа , добавлен 18.11.2012


Исследование линейной электрической цепи: расчет источника гармонических колебаний и четырехполюсника при синусоидальном воздействии; определение параметров резонансных режимов в цепи; значения напряжений и токов при несинусоидальном воздействии.

курсовая работа , добавлен 30.08.2012


Устройства и характеристики энергосистем. Системы электроснабжения промышленных предприятий. Преимущества объединения в энергосистему по сравнению с раздельной работой одной или нескольких электрических станций. Схема русловой гидроэлектростанции.

презентация , добавлен 14.08.2013


Формирование узловых и контурных уравнений установившихся режимов электрической сети. Расчет утяжеленного режима, режима электрической сети по узловым и нелинейным узловым уравнениям при задании нагрузок в мощностях с использованием итерационных методов.

курсовая работа , добавлен 21.05.2012


Суть технического и экономического обоснования развития электрических станций, сетей и средств их эксплуатации. Выбор схемы, номинального напряжения и основного электрооборудования линий и подстанций сети. Расчёт режимов работы и параметров сети.

курсовая работа , добавлен 05.06.2012


Общая характеристика Юго-Восточных электрических сетей. Составление схемы замещения и расчет ее параметров. Анализ установившихся режимов работы. Рассмотрение возможностей по улучшению уровня напряжения. Вопросы по экономической части и охране труда.

дипломная работа , добавлен 13.07.2014


Модели нагрузки линии электропередачи. Причины возникновение продольной несимметрии в электрических сетях. Емкость трехфазной линии. Индуктивность двухпроводной линии. Моделирование режимов работы четырехпроводной системы. Протекание тока в земле.

Введение. 5

1.1. Параметры режима ЭС. 6

1.4.2. Градиентный метод. 11

1.11.1. Графический метод. 24

2.2. Подсистемы АСУ ТП. 53

2.3.2. Счетчики. 56

2.5. АСУ ТП ТЭС. 67

2.6. АСУ ПЭС.. 70

2.7. АСУ ТП подстанций. 70

Введение

X

Y – вектор параметров режима;

U – вектор управления.

Функциональные зависимости Y(X,U), Z(X,Y,U).

Параметры режима ЭС

Математическая модель режима – это система нелинейных алгебраических уравнений, как правило, узловых.

где - матрица узловых проводимостей, имеет порядок n ;

Вектор напряжений в узлах;

Вектор узловых мощностей;

n – количество независимых узлов.

Для решения системы должны задаваться независимые параметры , к числу которых относятся узловые мощности и напряжения в балансирующем узле. Имея эти параметры можно однозначно определить режим (если он существует) путем решения системы (1).

Все остальные параметры режима, получаемые на основе расчета: напряжения в узлах ЭС – U S , потоки по линиям –P l , Q l , токи в ветвях –I l , потери – DP и др., называют зависимыми параметрами режима .

Часть независимых параметров (узловые мощности) в нормальных условиях не подчиняются диспетчеру (нагрузки в узлах). Остальные (мощности источников) должны оптимизироваться. К числу независимых параметров относятся и коэффициенты трансформации автотрансформаторов связи сетей разных напряжений (К Т), которые могут регулироваться с помощью РПН.

Своеобразным независимым параметром является и состав включенного в работу оборудования, который характеризуется графом G.

Независимые параметры режима, оптимизация которых должна проводиться при диспетчерском управлении, можно рассматривать как вектор X = { P i , Q i , K T , G, } , где индекс i определяет источники.

По аналогии вектор зависимых параметров объединяет все остальные параметры режима, однозначно определяемые при фиксированных допустимых значениях всех независимых параметров:

Y = {U S , P l , Q l , I l , d, DP,… }

Для определения Y при заданных X используются различные методы и программы расчета стационарных режимов.

Градиентный метод

Возможное направление выбирают противоположным градиенту:

Основное уравнение:

.

Составляющие градиента находятся через конечные приращения (рис.1.7):

.

Так как tgb ¹ tga, то этот метод имеет погрешность в определении градиента, которая зависит от величины приращения аргумента.

Для снижения погрешности используют метод центрированных приращений .

Градиентный метод часто сочетается с выбором оптимального шага. Для выбора используется пробный шаг t 0, в конце которого определяются координаты Х1 и составляющие градиента. По значениям градиента в точках Х и Х1 определяется шаг близкий к оптимальному. Алгоритм метода приведена рис.1.8.:

1. Исходное приближение Х = Х (0) ;

2. Определение градиента ÑF | X ;

3. Сравнение |ÑF| < eps;

4. t 0 и определение ;

5. Определение t ОПТ;

6. Определение ;

Метод широко используется в программах оптимизации режимов.

Метод случайного поиска

В данном методе возможные направления определяются с помощью генератора псевдослучайных чисел с равномерным распределением в диапазоне -1,…,1.

Для этого в исходной точке Х (0) рассматривается куб с гранью 2×dx (рис.1.9) и считается значение функции F 0 . Случайным образом выбирается точка в кубе , где g i – псевдослучайное число (-1 £ g i £ 1). В точке Х (1) считается значение функции F 1 .

Если F 1 < F 0 , то исходная точка Х (0)­­­ переносится в точку Х (1) и процедура повторяется. Если F 1 > F 0 , то выбранная точка Х (1) считается неудачной, и вместо нее отыскивается новая точка. Вдали от минимума вероятность попадания в область возможных направлений близка к 50%. По мере приближения к решению величина dx уменьшается.

Достоинства метода: простота алгоритма, не требующего вычисления производных. Недостаток - большое число итераций.

Метод прямой оптимизации

Данный метод используется, когда G(X) представлена простыми функциями, например линейными. В этом случае m неизвестных из n можно аналитически выразить через остальные k = n – m и подставить эти выражения в F(X). Тогда получим новую функцию ,

условие минимума которой будет иметь k уравнений:

Решение этих уравнений позволяет найти все k составляющих вектора c. Остальные переменные находятся подстановкой в ранее найденные выражения.

Рассмотрим пример:

F(X) = 5 + x 1 2 + x 2 2 ® min;

g(X) = x 1 + x 2 – 2 = 0;

f(c) = f(x 2) = 5 + (2 – x 2) 2 + x 2 2 ® min,

, –2(2 – x 2) + 2x 2 =0, x 2 = 1;

x 1 = 2 – 1 = 1.

Метод прямой оптимизации прост, но может быть использован для решения только аналитически заданных функций сравнительно простого вида.

Характеристики блоков

Рассмотрим упрощенную схему основных потоков энергии в блоке

Полагаем, что известны следующие расходные характеристики:B(Q K), Q т (P), Q CH (P), P CH (P). При этом часовые расходы на собственные нужды отнесены на выработку электроэнергии.

При построении ХОП блока различают удельный прирост расхода топлива брутто и нетто .

Прирост брутто относят к полной выработке

где – относительный прирост расхода тепла на собственные нужды.

Прирост нетто относят к полезно отпущенной выработке

так как. ,

где – относительный прирост расхода электроэнергии на собственные нужды.

Для приблизительного расчета можно не учитывать собственные нужды. Тогда: .

Для примера на рис 1.24 показана ХОП блока 200 МВт.

Корректировка ХОП в процессе эксплуатации требует учета всевозможных факторов, влияющих на КПД основного оборудования блока, изменения внешних условий, таких как температура наружного воздуха, температура циркуляционной воды, изменение характеристик топлива и т.п.

Маневренные свойства блока

КЭС участвуют в регулировании частоты и перетоков мощности в системе, что требует иногда быстрого изменения их мощности. При этом различают нагрузочный диапазон P min £ P £ P max и регулировочный диапазон, в котором нагрузка может меняться автоматически без изменения состава вспомогательного оборудования (числа горелок, питательных насосов и т.д.).

Сброс нагрузки производится быстро, а подъем – медленно по несколько процентов в минуту, особенно при включении блока после простоя. Время пуска из холодного состояния определяется плавным подъемом температуры в элементах конструкции турбины и котла, например, в барабане котла на 2,5…3,0 °С/мин, и может достигать нескольких часов, а для мощных блоков и более 10 часов. Контроль за состоянием, например, турбины при пуске осуществляется по приборам, фиксирующим относительное удлинение и осевой сдвиг ротора; разность температур между верхом и низом цилиндров, по ширине фланцев, между фланцами и шпильками; искривление вала и вибрацию; тепловое расширение паропроводов и корпуса турбины и т. п.

При плановых простоях в часы снижения потребления продолжительность пуска зависит и определяется временем простоя блока. Пуск сопровождается дополнительными пусковыми расходами топлива, которые также зависят от длительности простоя, и от номинальной мощности блока, определяющей его массогабаритные показатели. При пуске из холодного состояния мощного пылеугольного блока они могут достигать нескольких сотен тонн.

Графический метод.

Графический метод используется, когда ХОП всех блоков e(P) заданы в виде графиков (рис.1.25). Все ХОП строятся в одном масштабе по оси приростов. Затем строится характеристика станции путем суммирования мощностей блоков при фиксированных значениях прироста по условию .

После этого на оси мощности ХОП электростанции откладывается значение ее нагрузки Р о и определяются соответствующие мощности блоков при выполнении баланса .

Оптимизация надежности

Предлагаемый раздел не претендует на глубокое изложение проблемы надежности, являющейся одной из ключевых при управлении режимами и изучаемой в рамках специальной дисциплины. Здесь лишь рассматривается подход к оценке оптимального уровня надежности на примере выбора аварийного резерва в системе.

Уровень надежности при этом рассматривается как экономическая категория, так как связан с затратами З на повышение надежности и сокращением при этом затрат у потребителя при полной или частичной потере питания, определяемых как ущерб У от недоотпуска электроэнергии (рис.1.48). Оптимальный уровень надежности Н опт определяется по минимальным общим затратам.

При оценке надежности используется статистический материал, позволяющий определить вероятности нерабочего q и рабочего p состояния.

q + p = 1 .

,

где l – показатель потока отказов, определяющийся по типу оборудования, выбирается путем сбора статистики.

Рассмотрим пример выбора одноцепной или двухцепной ЛЭП для электроснабжения потребителя:

n = 1: ,

где у 0 – удельный ущерб руб/кВт×ч,

T – расчетный срок.

Двухцепная ЛЭП выгодна, если .

Подсистемы АСУ ТП.

АСУ ТП делятся на подсистемы:

1. элементные;

1) включают подсистемы технического обеспечения (ТО) – все технические средства;

2) информационное обеспечение (ИО) – вся информация;

3) программное обеспечение (ПО);

4) организационное обеспечение (ОО), определяющее порядок подготовки данных, обмена между подразделениями, сроки подготовки информации, формы выходных документов и т.п.;

5) кадровое – штатное расписание, должностные инструкции, система повышения квалификации и т.п.

2. функциональные:

1) управление текущим режимом (REAL TIME);

2) планирование:

· текущее – на 1 ч, 1 сутки, неделю,

· перспективное – на 1 месяц и более;

3) материально-техническое снабжение (МТС) – новое оборудование, детали для ремонта, топливо и т.п.;

4) управление сбытом тепловой и электрической энергий;

6) бухгалтерский учет (заработная плата).

Счетчики.

В настоящее время очень актуальна задача учета электроэнергии. Для этой цели используются различные счетчики:

· индукционные, для автоматизации дополняются устройством формирования импульса (УФИ);

· электронные счетчики, очень перспективные, сегодня выпускаются в достаточном количестве;

· АББ Альфа – многофункциональный счетчик (W P , W Q , P­ MAX , четырех тарифная зона, контроль или выдача в виде электрического сигнала уровня напряжения, допускают воздействие на отключение, имеют высокую точность 0,2 % , чувствительность 1000 [????], на порядок дороже).

Срок службы 20¸30 лет. Эти счетчики являются основой АСКУЭ.

2.3.3. Устройства преобразования информации.

1. АЦП бывают различными видами преобразования:

– развертывающее,

– с поразрядным уравновешиванием.

Развертывающее преобразование:

При U BX > U П запускается счетчик импульсов.

Недостаток данного вида преобразования: время преобразования зависит от частоты сигнала.

Поразрядное уравновешивание:

Данное преобразование работает следующим образом:

С помощью компаратора K через устройство управления УУ на триггерах поочередно, начиная со старшего разряда 2 n выставляется 1. Если при этом U OC > U BX , то 1 сбрасывается. В противном случае – сохраняется. Например:

1 × 2 3 = 8 , U OC = 8 > U BX = 7 .

1 × 2 2 = 4 , U OC = 4 > U BX = 7 .

U OC = 2 2 × 1 + 2 1 = 6 < U BX = 7 .

U OC = U BX Þ код 0111 .

2. ЦАП : ,

Схема на операционном усилителе.

Регистраторы событий.

В настоящее время электронные осциллографы заменяются специальными регистраторами событий, которые позволяют записывать все процессы (мгновенные токи и напряжения i t , U t ) в аварийных ситуациях, а также в момент срабатывания устройств РЗиА. Это позволяет анализировать аварии, достоверно определять причины и способствует повышению надежности. Источником информации являются электронные преобразователи ЭП, практически безинерционные, позволяющие без искажения в прямом виде снимать кривые i t и U t . Обычное число точек на период – 20. Примерами таких регистраторов являются: РЭС ПРСОФТ и НЕВА (позволяет регистрировать до 90 сигналов, большое значение имеет развитое программное обеспечение). НЕВА является основой для построения АСУ ТП на мощных системных подстанциях.

Информационное обеспечение.

Информационное обеспечение содержит всю информацию, которая используется при управлении. Эта информация делится на количественную и смысловую.

Смысловая информация – это разного рода документы, инструкции, правила устройства и т.п.

Количественная информация – это информация о параметрах системы и технологического процесса.

Источниками технологической информации являются УТМ. Они осуществляют циклический опрос датчиков с периодом t (5 с, 1 с). Если время обработки первого опроса Dt , то число точек опроса . Цикл опроса t зависит от скорости изменения параметров ().

Любой измеряемый параметр y t представляется в цифровом виде целым числом квантов , где m – масштаб кванта.

Масштаб кванта определяется разрядностью АЦП устройства ТМ и номинальными параметрами первичных преобразователей.

При n = 8 (8 разрядов) максимальное значение Y = 256

Например, если прибор имеет номинальный ток I H = 600 А , то

А/квант .

При измерении напряжения: U H = 110 кВ

.

При измерении мощности:

Для U H = 500 кВ и I H = 2000 А

.

Единицами измерения информации является бит и его производные:

байт = 8 бит,

кбайт = 1024 байт, Мбайт, Гбайт и т.д.

Информация – мера устранения нашей неопределенности об объекте, поэтому единица измерения и оценивает меру снижения неопределенности. Один бит позволяет снизить неопределенность в 2 раза. При представлении информации используется система кодирования с помощью равномерных и неравномерных ходов. Равномерное проще, т.к. ходы имеют постоянную длину.

Один байт позволяет закодировать 2 8 = 256 различных символов. Обычно хватает n = 7 . Один лишний используется для аппаратной проверки достоверности. Это бит четности. Содержимое его (0 или 1) дополняют до четного. Например:

Для повышения достоверности используется:

1) разделение информации на блоки с определением контрольной суммы и передача их в пункт приема,

2) контрольная сумма по всему сообщению.

Для сокращения объема передаваемой информации по линиям связи используют классификаторы. По этой системе все предприятия, объекты, их продукты производства представляются цифрованными кодами.

При работе с этой информацией, которая представляется массивами однотипных данных, широко используются системы управления базами данных (СУБД), позволяющие проводить первичную загрузку, обновление, корректировку и надежное хранение данных.

АСУ ТП ТЭС.

Управление режимом ТЭС осуществляет дежурный инженер, который подчиняется диспетчеру АО Энерго и управляет работой оперативного персонала блоков и отдельных механизмов С.Н., которые размещаются на БЩУ или местных ЩИТАХ. В соответствие с этой структурой строится и система автоматизации управления. Здесь имеется общестанционный уровень (ОВК – общестанционный вычислительный комплекс) и уровни отдельных блоков (ПВК – хххххххххх ВК). Источники информации – датчики технологических параметров (тепловая часть) и электрических, а также, положение аппаратов с двумя устойчивыми состояниями. ТМ здесь в полной мере не используется. ТМ используется только для выдачи информации диспетчеру электростанции (энергосистемы).

При управлении ИВК могут использовать в различных режимах:

1) режим советчика

Здесь U – управляющее воздействие.

2) супервизор (надсмотрщик)

ИВК используется:

может менять уставки регуляторов y i и параметры настройки. Решения принимаются на основе анализа.

3) цифровое управление:

ЛПР принимает решение на основе знаний технологического процесса, опыта и информации.

ИВК принимает решение только на основе математических моделей. На ТЭС реализованы функционально-групповое управление, т.е. комплексное управление группой объектов, выполняющих различные функции.

Котел:

– подача топлива, где согласуется работа подачи сырого угля, мельницы, формирования пылевоздушной смеси и подача её в горелки;

– подача воды: питательные насосы ПН, конденсационные насосы КН, деаэратор, насос химически чистой воды;

– подача воздуха: воздухоподогреватель, дутьевые вентиляторы и т.п.

Синхронный генератор:

– система возбуждения (СВ): трансформатор, тиристоры, охлаждение тиристоров, регулятор возбуждения;

– система охлаждения генератора:

а) водяное: подготовка дистиллята, насосы, система контроля утечки, температуры на входе и выходе, устройство охлаждения нагретой воды.

Для контроля отдельных групп могут использоваться различные технические средства и программы. Например, для водяного охлаждения обмоток статора используется система “Нептун”, включающая сотни датчиков температуры, установленных в каждом стержне обмотки. Эти датчики опрашиваются с цикличностью в несколько секунд и контролируются компьютером. При обнаружении превышения температуры вырабатывается звуковой сигнал.

Аналогичная система действует для контроля работы подшипников.

Функции АСУ ТП на ТЭС:

1. сбор информации о параметрах технологического процесса, проверка достоверности и исправности датчиков и связей их с ЭВМ;

2. контроль параметров технологического процесса и сигнализация о выходе за допустимую область или решительном приближении к ней;

3. определение технико-экономических показателей (ТЭП) и ведение ведомости с циклом Dt = 15 мин, считаются удельные расходы, расходы на С.Н. тепла и электроэнергии с итогом по вахтам, суткам до месяца;

4. контроль за экономичностью работы отдельных агрегатов С.Н.;

5. оценка ресурса паропроводов, экранных трубок котла и других элементов. Для оценки ресурса используется информация о температуре;

6. по электрической части: контроль за работой электрической части системы возбуждения, нагрузки по активной и реактивной мощностям генератора;

7. контроль за системой охлаждения обмоток, контроль работы подшипников;

8. контроль частичных разрядов изоляции (осуществляется с помощью датчиков температуры путем контроля высокочастотных сигналов.

На разных ТЭС по инициативе персонала реализуются и другие функции. Например на ТЭЦ-3 в электрической части разработана система по контролю за сборкой схемы блока.

На общестанционном уровне АСУ ТП контролирует работу ОРУ, РУ СН, при этом:

1. отрабатываются бланки переключений;

2. контролируется ресурс выключателей в зависимости от величины тока отключения;

3. оптимизируется распределение нагрузки между блоками;

4. планирование ремонтов;

5. ведение ведомостей ТЭП в целом по станции;

6. контроль за работой общестанционных цехов (хим-водоочистка, топливо-подача и т.п.)

Сегодня используются разные схемы АСУ ТП. В эксплуатации находятся еще первые системы ИВ-500 на блоках 500 МВт (Троицкая ГРЭС), отечественный двухмашинный комплекс на базе СМ.

В настоящее время появилось много поставщиков систем АСУ ТП, в том числе заграничных фирм. Сегодня предпочтение отдается отечественным разработкам. Наиболее продвинутые системы поставляются фирмой КОСМОТРОНИКА (Сургутская ГРЭС, Нижневартовская ГРЭС, Пермская ГРЭС). В системе выполняются функции контроля пуска блоков с автоматизацией некоторых функций, функции оптимизации работы отдельных механизмов С.Н., функции экологического контроля и т.п. Контроль за пуском позволяет сократить время пуска при сохранении допустимых температур напряжений в металле.

АСУ ПЭС

Используется принципиальная схема, как и для электростанций. Источником информации являются УТМ. Среди объектов отсутствует ЭС. УТМ устанавливаются на подстанциях. На важнейших подстанциях – устройства типа ГРАНИТ, на простых – более простые устройства. ОИК обслуживается таким же программным обеспечением, что и в ЭС. Здесь решается специфические для сетей задачи:

– анализ режима (стационарного, расчет токов КЗ, планирование режимов). При этом осуществляется контроль фактического состояния оборудования, учитывающий ресурсы выключателей с учетом контроля нагрева оборудования с помощью тепловизоров;

– задачи оптимизации режима по минимуму потерь в сети;

– задачи контроля достоверности информации, проверки параметров на допустимость.

АСУ ТП подстанций.

Автоматизация их производится в последнюю очередь. Есть несколько путей для автоматизации:

1. Применяется на системных подстанциях, где устанавливается КП УТМ, а для информирования персонала оставлены старые технические средства, т.е. стрелочные приборы. Здесь с помощью специальной техники можно “подслушать” информационную шину и всю информацию ввести в компьютер. Это путь не получил большого распространения.

2. Для создания АСУ ТП подстанций могут использоваться регистраторы электрических сигналов типа “Нева”. Основа регистраторов – блок регистрации и контроля нормальных и аварийных режимов и учета электроэнергии. Этот регистратор позволяет подключать от 16 до 64 сигналов для осциллографирования при сканировании 20-ти точек на период. От 32 до 96 замеряемых действующих значений от преобразователей типа E. От 24 до 288 дискретных сигналов от блок-контактов выключателей, от промежуточных и выходных реле релейной защиты. Дискретные входы могут использоваться и для учета электроэнергии как счетчики импульсов. Это позволяет подключать электронные счетчики с импульсным выходом и индукционные, если они достроены устройством формирования импульсов (УФИ). Регистратор связан с компьютером и через модем информация может передаваться на диспетчерский пункт энергосистемы. Используются средства графического редактирования. Специфические задачи – проверка баланса мощности и энергии, определяется ТЭП, т.е. потерь технических и коммерческих, затрат на обслуживание и себестоимости передачи, или преобразования единицы электрической энергии. Задачи автоматизации регулирования напряжения, аварийной статистики.

Введение. 5

1. Оптимизация режимов энергосистем. 6

1.1. Параметры режима ЭС. 6

1.2. Формулировка задачи оптимизации. 7

1.3. Особенности задачи нелинейного программирования. 8

1.4. Методы безусловной оптимизации. 9

1.4.1. Метод покоординатного спуска. 10

1.4.2. Градиентный метод. 11

1.4.3. Метод случайного поиска. 12

1.4.4. Метод деформированного многогранника. 13

1.5. Оптимизация с учетом ограничений в форме равенств. 13

1.5.1. Метод прямой оптимизации. 13

1.5.2. Метод приведенного градиента. 14

1.5.3. Метод неопределенных множителей Лагранжа. 15

1.6. Оптимизация с учетом ограничений в форме неравенств. 16

1.7. Условия оптимального распределения нагрузки между параллельно работающими блоками. 18

1.8. Характеристики основного оборудования ТЭС. 20

1.9. Характеристики блоков. 23

1.10. Маневренные свойства блока. 24

1.11. Методы распределения нагрузки между блоками на КЭС. 24

1.11.1. Графический метод. 24

1.11.2. Распределение с помощью ЭВМ. 25

1.12. Влияние погрешностей в определении e на пережег топлива. 26

1.13. Условие оптимального распределения в системе с ТЭС. 27

1.14. Условия распределения с учетом федерального оптового рынка энергии и мощности (ФОРЭМ). 28

1.15. Определение удельных приростов потерь. 29

1.16. Мероприятия по снижению потерь в сети. 31

1.17. Распределение нагрузки в системе с ГЭС. 32

1.18. Определение характеристик ГЭС. 33

1.19. Распределение нагрузки в системе с ГЭС. 35

1.19.1. Применение динамического программирования для выбора графика сработки водохранилища для ГЭС. 35

1.20. Оптимизация реактивной мощности в системе. 38

1.21. Комплексная оптимизация режима. 38

1.22. Выбор состава включенного в работу оборудования. 40

1.23. Применение ЭВМ для оптимизации. 41

1.24. Оптимизация надежности. 43

1.24.1. Выбор оптимального резерва. 43

1.24.2. Алгоритм выбора резерва. 45

1.24.3. Определение дискретных рядов аварийного выхода и снижения нагрузки. 46

1.24.4. Ряд снижения нагрузки. 47

1.25. Оптимизация качества электроэнергии. 47

1.26. Интегральный критерий качества. 48

1.27. Определение оптимального напряжения для осветительной нагрузки. 50

2. Автоматизированные системы управления (АСУ). 52

2.1. Энергосистема как объект управления. 53

2.2. Подсистемы АСУ ТП. 53

2.3. Подсистемы технического обеспечения. 54

2.3.1. Датчики электрических параметров. 55

2.3.2. Счетчики. 56

2.3.3. Устройства преобразования информации. 56

2.3.4. Средства связи в АСУ и телемеханика. 57

2.3.5. Регистраторы событий. 60

2.3.6. Автоматизированные системы контроля и учета электроэнергии (АСКУЭ). 61

2.3.7. Средства отображения информации. 61

2.3.8. Информационное обеспечение. 61

2.4. Подсистемы программного обеспечения АСУ. 63

2.5. АСУ ТП ТЭС. 67

2.6. АСУ ПЭС.. 70

2.7. АСУ ТП подстанций. 70

2.8. Контроль за работой ПЭ энергосистемы. 71

Введение

Эксплуатация энергосистем связана с большими затратами и, в первую очередь, с затратами на топливо. Запасы органического топлива на Земле сокращаются, поэтому растут цены на топливо и обостряется проблема повышения эффективности процессов производства, передачи и распределения энергии. Завершившаяся реструктуризация Единой Энергосистемы России и разделение ее на компании создают условия для развития конкуренции в сферах генерации и сбыта. Но с технической точки зрения и с позиций управления энергосистема остается единой.

Сложности управления энергетикой сегодня связаны с тем, что существенно сокращены инвестиции и изношено основное оборудование.

Все это требует дальнейшего развития и совершенствования современных способов управления, использующих математические методы и ЭВМ. Упрощенная схема управления показана на рис. 1.1.

X – вектор внешних воздействий на систему;

Y – вектор параметров режима;

Z – критерий управления, формализующий основные цели функционирования энергосистемы;

U – вектор управления.

Функциональные зависимости Y(X,U), Z(X,Y,U).

Рис. 1.1. Цель управления Z®extr.

ЭВМ используется здесь как средство для автоматизации человеческой деятельности по управлению. Поэтому такие системы называются автоматизированными системами управления (АСУ).

Введение и эксплуатация АСУ требует больших капиталовложений. Окупаются эти вложения за счет снижения эксплуатационных расходов путем снижения расходов топлива, повышения надежности и улучшения качества поставляемой энергии.

И хотя относительная экономия затрат на топливо составляет обычно не более 1,5 – 2 %, в абсолютном исчислении она дает вполне ощутимые результаты.

Значительный эффект в системах достигается за счет постоянного контроля состояния и снижения аварийности.

Оптимизация режимов энергосистем

Целью задачи оптимизации режимов частотно-регулируемого асинхронного электропривода является достижение экстремума функции качества (критерия оптимальности). Для электроприво­дов одним из важных критериев качества по энергетическим со­ображениям и надежности являются потери мощности. Требова­ния оптимальности по потерям можно рассматривать по отноше­нию к двигателю, преобразователю частоты и в целом к электро­приводу.

Выявление оптимального режима управления по минимуму потерь двигателя имеет значение в следующих случаях:

При обеспечении минимума потерь для ограничения нагрева двигателя и расширения области допустимых по нагреву момен­тов нагрузки;

Для анализа эффективности законов частотного управления по критерию потерь при использовании в качестве эталона закона управления по минимуму потерь в двигателе.

Целью в этих случаях является обеспечение надежной работы двигателя, так как даже незначительное повторяющееся превыше­ние температуры обмотки статора сверх допустимой приводит к ускоренному старению изоляции и сокращению срока службы АД.

С позиции обеспечения экономичной и надежной работы ПЧ целесообразна постановка задачи оптимизации его режимов по критерию потерь мощности преобразователя.

Оптимизация режимов электропривода по минимуму потерь в системе ПЧ-АД имеет практический смысл при рассмотрении электропривода как потребителя электроэнергии. При этом важно знать в каком соотношении к условию минимума потерь в систе­ме ПЧ-АД находятся потери в асинхронном двигателе и преоб­разователе частоты.

Рассмотрим одну из возможных постановок задачи оптимиза­ции частотно-регулируемого электропривода по потерям мощно­сти в АД, для которого режим работы с постоянным или медлен­но изменяющимся моментом нагрузки является основным .

Предположим, что технологический процесс требует регули­рования скорости и характеризуется изменением момента стати­ческого сопротивления рабочего органа производственного меха­низма. В общем случае задача оптимального управления решается для множества точек, соответствующих предписанной условиями технологической задачи области изменения момента Ми скорости со асинхронного двигателя.

/ы=(Ры, Т,аы), (3.52)

где F, Т я Q - соответственно график, область определения и область значений функции /

В формулах (3.51) и (3.52) область определения T={t: t0< t

Области значений функций следующие:

QM ={M:fM (/) = М, Mmin <М < М

^о) = {со. (t) - СО, COmjn < СО ^ С0тах },

где Mmin, comin и Мтах, сотах - соответственно нижние и верхние границы множеств QM и Q. m.

Графики функций имеют вид:

Рм ~ є Т х£2дj: fM (ґ) = М};

Fa = {(Л со) є Т х: /ш (t) = со}.

Введем в рассмотрение вектор состояния X = (М, со), X є £2Х = = QMx QM и вектор управления U = (мь со,), U є = £2М[ х £2Ml. Здесь QUl и £2Ш| - области допустимых значений управляющих воздей­ствий по амплитуде (и,) и частоте (со,) выходного напряжения преобразователя частоты. Изменением U обеспечивается цель уп­равления (заданное состояние вектора X є £2Х)> необходимым ус­ловием достижения которой является

где F(Qи) - соответствие между множествами возможных состо­яний векторов X и U.

Условие (3.53) выполняется подбором мощности двигателя и преобразователя частоты.

Если Qx с F(Qи) , то для любых фиксированных X є Qx существует непустое множество допустимых управлений с чис­лом состояний U, превышающих единицу. Аналогичный вывод справедлив для каждой внутренней точки области Qx= F(QV).

Наличие свободы выбора управляющего воздействия в частот­но-регулируемом электроприводе позволяет решать технологиче­ские задачи при наилучшем значении критерия качества управле­нии. Если критерием оптимальности считать полные потери АД, то оптимальное управление UonT должно удовлетворять решению следующей задачи математического программирования:

АРЮ (X, U) -> nun;

S:f (X, U) = 0. (3.54)

Отметим основные особенности задачи, сформулированной в

ограничение /(X, U) = 0, представляющее по сути механиче­скую характеристику АД в неявном виде, при заданных значениях момента М и угловой скорости со накладывает дополнительную связь на свободу выбора переменных щ и со^

управление U = (и1}coi) имеет две компоненты, т. е. является векторной величиной.

Решение задачи (3.54) затруднено тем, что управляющее воз­действие U представляет собой вектор. Однако наличие ограниче­ния типа равенства позволяет снизить размерность оптимизируемой функции качества и этим свести задачу оптимизации с вектор­ным управляющим воздействием U к задаче оптимизации со ска­лярным управлением. При заданных условиями технологической задачи значениях М и со в качестве скалярного управляющего воз­действия принимается компонента со і вектора U.

При решении задачи синтеза оптимального управления вместо сох пользуются абсолютным скольжением двигателя (3, так как при за­данном значении скорости со величина (3 однозначно определяет coj.

Исходя из сказанного, задачу оптимизации по минимуму по­терь можно сформулировать в следующем виде:

АРав(Х, (3) -> min,

где - допустимая область варьируемой переменной.

Принадлежность (3 к области допустимых управлений Qp связа­на прежде всего с ограниченными возможностями преобразова­теля частоты по мощности. В зависимости от того, лежит решение задачи на границе области Qp или нет, различают безусловную и условную задачи оптимизации.

ДРдв(М, Р)->шіп=»|3опт; :{(3|0<|3<+°°}. (3.55)

При выборе метода решения задачи оптимизации полезно знать аналитические свойства экстремальных характеристик, т. е. пове­
дение функции полных потерь АД в каждой фиксированной точке предписанной области функционирования электропривода при изменении абсолютного скольжения. Одним из способов получе­ния информации о свойствах функции качества является метод простого перебора, или метод сканирования. Задача сводится к расчету значений функции потерь при заданной условиями тех­нологического процесса величине вектора X и изменении абсо­лютного скольжения с равномерным шагом.

Заметим, что расчет экстремальных характеристик на цифро­вой модели с учетом насыщения не требует обращения к итера­ционной процедуре вычисления магнитного состояния двигателя. При учете насыщения магнитное состояние двигателя определя­ется по заданным значениям М* и Р:

Рис. 3.24. Экстремальные характеристики АД типа 4А132М6 для относи­тельного значения со, = 1 и разных относительных значениях момента М» без учета насыщения (а) и с учетом насыщения по главному магнитно­му пути (б)

и разных фиксированных значениях момента в интервале 0,25 > > М* > 1,5. Эти характеристики позволяют выявить следующие свой­ства функции качества Д. РдВ, важные при обосновании метода по­иска экстремума:

унимодальность, т. е. наличие одного экстремума (минимума);

непрерывность и дифференцируемость;

выпуклость.

Остановимся на методах решения задачи оптимизации по ми­нимуму потерь АД. Так как функция качества ДРдв(Х, р) непре­рывна и выпукла и имеет непрерывную первую производную, то для отыскания экстремума этой функции можно воспользоваться известным в математическом анализе условием

Пренебрегая эффектами насыщения магнитной цепи и вытес­нения тока ротора, из условия (3.56) находится сравнительно про­стое аналитическое решение задачи (3.55), которое показывает, что оптимальное скольжение не зависит от момента нагрузки и определяется только параметрами и скоростью АД (см. рис. 3.24, а).

Однако решение задачи оптимального управления, получен­ное без учета насыщения машины, может быть использовано в ограниченной области изменения М и со. При изменении М и со в широких диапазонах магнитная цепь АД насыщается. В этом слу­чае учет насыщения АД по главному магнитному пути имеет прин­ципиальное значение при решении задач экстремального управ­ления . Качественное и количественное расхождения экс­тремальных характеристик, приведенных на рис. 3.24, говорят о необходимости учета насыщения при изменении момента в ши­роких пределах.

При учете насыщения магнитной цепи решение задачи опти­мизации по минимуму потерь АД значительно усложняется. Тем не менее при определенных условиях и допущениях возможно аналитическое решение этой задачи. Например, для двигателя с нелинейной характеристикой вида |/0 = /(/0) закон управления по минимуму полных потерь АД в диапазоне изменения момента -(2...3) < М, < +(2...3) с приемлемой точностью описывается параметрической системой, которая в принятой частично отно­сительной системе единиц имеет следующий вид :

где /0, - варьируемая величина.

Вспомогательная функция имеет вид F = -

а индуктивное сопротивление, зависящее от насыщения двигате­ля по главному магнитному пути,

^о - -^Оном:

Задаваясь последовательно с шагом Д/0* промежуточной пере­менной /0„ с помощью выражений (3.57) и (3.58) можно найти закон оптимального управления в виде (30пт = (30ПХ(Л/* = Мопт*, со»), обеспечивающий минимум суммарных потерь в двигателе. При подстановке в выражение (3.26) оптимальных значений токов ста­тора и ротора, а также главного потокосцепления получим

Д^дв. опт* = (Лс ^д)*1опт* kpijom*

+[АГ + кв (со, + Pom -) J (СО* + Ропт) Vo опт* ^мех^* (3.59)

Токи статора, ротора и главное потокосцепление в (3.59) рас­считываются по формулам (3.7), (3.10) и (3.11) при подстановке в них значений М* = Мопт* и р = ропт:

V2onr* РномРопт^опт*,

^ 1 ОПТ*= ^1ном е,(Р опт) V2опт* j VoonT* - ^0ном*^0 (Ропт) V2onT* >

^2опт* - ^2ном^2 (Ропт) V2onT*‘

Функции в формуле (3.60) можно записать в виде:

Є, (Ропт) = х? + R? (1 + л-0-%„)2 Р5„т;

Є 2 (Ропт) = ^2 Ропт?

50 (Ропт) = 1 + -^22^22аРопт-

Отметим, что формулы (3.57) и (3.58) приемлемы при любом характере кривой намагничивания, так как расчет входящих в них

зависимостей /г(і0*) и Л^(/0«) ведется непосредственно по ее коор­динатам.

Аналитические методы сравнительно просты, но применимы лишь для ограниченного диапазона изменения момента нагрузки двигателя. При параметрической форме представления закона оп­тимального управления усложняется решение задачи сравнитель­ной оценки эффективности законов частотного управления, ког­да по условиям технологического процесса заданы момент и ско­рость двигателя. В этих случаях целесообразно пользоваться чис­ленными алгоритмами поиска экстремума функции потерь. Рас­смотрим один из возможных численных методов.

При фиксированных значениях М и со задача (3.55) сводится к однопараметрическому поиску экстремума, при котором можно использовать методом градиента как один из наиболее эффективных методов, отличающийся быстротой сходимости итерационного про­цесса и применяемый для непрерывно дифференцируемых выпук­лых унимодальных функций. Рассмотрим вычислительную схему по­иска экстремума функции ДРдв,(Л/*,со*,Р) методом касательных.

Исходные данные

1. Параметры модели Rb R2, L{a, Lla.

2. Коэффициенты уравнения суммарных потерь кс, кр, кг, кв, к к

3. Параметры поиска экстремума методом касательных: коэф­фициент шага X = const, база метода g, погрешность є.

4. Условия задачи - заданные значения момента М3* и со3*.

Схема итерации

1. Расчет магнитного состояния АД и констант номинального

реЖИМа. ¥0ном*э *0ном*5 -^ИЗномэ Рном> ^Ономэ Є|ном, Е2ном*

2. Установка условий задачи М* = М3*, со* = со3, и начального приближения р = рном.

3. Расчет магнитного состояния |/0»(М„, P+g), /0*(Л/», P+g), Х0(М*, P+g) для приращения скольжения p+g.

4. Расчет полных потерь АД ДРдв*(М*, со*, p+g) для приращения скольжения p+g.

5. Расчет координат магнитного состояния АД j/0*(M*, P~g), /0*(M„P-g), Z0(M„P~g) для приращения скольжения p-g.

6. Расчет полных потерь АД АРДВ,(М*, со„ P-g) для приращения скольжения P-g.

7. Расчет производной

d AD АРДВ* (Л/*,со*,Р +g)-Д-Рдв* (М*,со*,Р - g)

В качестве примера на рис. 3.25 приведены характеристики АД типа 4А132М6 при оптимальном управлении по минимуму АРав для разных относительных значений угловой скорости со*. Харак­теристики соответствуют фиксированным значениям скорости со*. При постоянных значениях скорости со* > 0,1 зависимость абсолютно­го скольжения от момента является нелинейной (см. рис. 3.25, а), причем с увеличением скорости нелинейный участок зависимо­сти охватывает все более широкий диапазон изменений момента. Зависимость абсолютного скольжения от скорости наиболее сильно проявляется в зоне малых значений момента нагрузки, т. е. при

М* < 0,5. В этой же области скольжение менее всего зависит от изменения момента.

В нелинейной области характеристики намагничивания наи­большее влияние оказывает момент нагрузки и в меньшей сте­пени скорость двигателя. Так, при М* = 0,5 и изменении скорости от со* = 0 до со* = 1 абсолютное скольжение возрастает в 1,46, при Л/* = 1 в 1,36 и при М* = 2,2 в 1,02 раза. При изменении нагрузки в диапазоне от М* = 1 до Л/* = 2,2 абсолютное скольжение возра­стает при скорости со* = 1 в 2,34 раза, а при со* = 0 в 5,15 раза. Величина оптимального абсолютного скольжения в точке (Мном«, ^ном*) меньше номинального значения на 29%.

В точке М* = 0 закон оптимального управления (30ПТ(Л/*, со*) при всех значениях скорости имеет конечный разрыв с односторон­ними пределами. При больших значениях М* графики функции РоптІМ*> “*) имеют практически линейный характер.

Чем больше значение момента и ниже скорость двигателя, тем более критично изменяются потери в функции от абсолютного скольжения. Изменение момента значительно сильнее влияет на величину абсолютного скольжения, соответствующего минимуму потерь, чем при высоких значениях момента. Таким образом, ана­лиз графиков ропт(М*, со,) говорит о недопустимости пренебреже­ния зависимостью оптимального абсолютного скольжения от мо­мента двигателя.

Характеристики магнитного потока при управлении по мини­муму потерь двигателя (см. рис. 3.25, б) показывают, что при оп­тимальном управлении магнитный поток изменяется в широких пределах и зависит как от момента, так и от скорости, т. е. |/0оПт* = = Уоопт*(М*, со*). На магнитный поток в большей мере оказывает влияние момент нагрузки. Для двигателя 4А132М6 при со* = 1 и изменении момента от М* = 0,1 до М* = 3 поток двигателя увели­чивается в 3,3 раза, а при со* = 0 в 2,2 раза. Изменение скорости вращения двигателя в диапазоне от со* = 0 до со* = 1 незначительно влияет на величину потока. С увеличением момента влияние ско­рости на поток уменьшается. Для обеспечения режима минималь­ных потерь требуется форсирование магнитного потока относи­тельно его номинального значения, что достигается за счет уве­личения напряжения обмотки статора.

Характеристики потерь АРДВ 0ПТ*(М„ со*) и коэффициента по­лезного действия Лдв. опт^*, со*) при оптимальном управлении пред­ставлены соответственно на рис. 3.25, в и рис. 3.25, г.

Режим минимальных потерь при Х0 = Х0ном = const иллюст­рируется характеристиками АД, представленными на рис. 3.27. Эти характеристики показыва­ют, что для АД с линейной ха­рактеристикой намагничива­ния (без учета насыщения) оп­тимальное скольжение не зависит от момента двигателя и опреде­ляется угловой скоростью и параметрами АД. При фиксирован­ной скорости суммарные потери двигателя изменяются пропор­ционально электромагнитному моменту, а КПД постоянен. Маг­нитный поток существенно возрастает при увеличении момента. Таким образом, пренебрежение насыщением АД по главному маг-

160" align="center">

А^дв.(Р)-АЛв. (Р опт) АЛ.. (Ропт) ’

где ДРдВ*((3опт) - минимальное значение суммарных потерь при заданных Л/* и со*.

Следовательно,

А-^дв* (Ропт) - Д-^дв* (А/*, (О*, Р).

По степени приближения АРДВ к нулю формула (3.61) позволя­ет оценить эффективность различных законов частотного управ­ления в сравнении с оптимальным управлением по минимуму суммарных потерь АД.

Если области изменения момента нагрузки и скорости доста­точно широки, то графики функции Р(Л/*,со,), обеспечивающие режимы их/щ = const И |fj = const, имеют общие точки с графиком оптимальной функции ропх(Л/», со*) (рис. 3.28). В общих точках соот­ветствующие оценки эффективности равны нулю, а при скольжени­ях, отличающихся от оптимальных значений,_ превышают мини­мальное значение, т. е. &Рав = 0 при Р = ропт; АРав > 0 при р ф ропт.

Следовательно, функции АРдв(М*,со*) при и{/со, = const, у, = = const, J/0 = const И l|/2 = const имеют явно выраженный минимум. При Р -» ропт оценка АРдв -> 0.

На рис. 3.29 приведены графики зависимости оценок эффек­тивности АД типа 4А132М6 от угловой скорости для разных зако­нов частотного управления: 1 - ии/coj* = «1ном*/со1ном*; 2 - ц/j* = у^ом*;

З - |/0* = Vohom*; 4 - |/2* =)/2ном*- На рис. 3.29 видно, что при измене­нии М* и со, оценки эффективности изменяются в широких пре­делах. Значения АРДВ(М*, со») сильно возрастают с уменьшением М, и со, а также при Л/*, превышающих значение момента в но­минальном режиме АД.

Вместе с тем для каждого закона частотного управления суще­ствуют области изменения Л/* и со*, в которых полные потери АД равны минимально возможным или незначительно отличаются от них. Однако эти области ограничены сравнительно небольшим диапазоном изменения момента и скорости, что свидетельствует о рациональности применения закона оптимального управления по минимуму полных потерь АД. Например, расчеты режимов «!*/«!* = «1ном*/«1ном*; Vl* = VlНОМ*.показывают, что при допуске в 10% на превышение потерь (АРдв <0,1) допустимый диапазон

изменения момента для со, = 0,1 составляет 0,25 < М* < 0,66 при законе управления щ*/со,* = Иіном*/шіном* и "0,25 < А/, < 0,74 при законе Уі* = vj/]H0M*. Для скорости со, = соном, момент двигателя не должен превышать М„ = Мном*.

Режимы управления при постоянстве главного потокосцепле­ния и полного потокосцепления ротора имеют более широкий диапазон изменения момента, удовлетворяющий допуску на превы­шение потерь ДРдв <0,1: при со* = 0,1 он составляет 0,35 < Л/* < 1,12, а для скорости со* = соном* момент ограничен условием 0,45 < Л/* < 1,45.

Аналогично формуле (3.61) вводится оценка эффективности закона частотного управления по коэффициенту полезного дей­ствия fjflB(M*,co*), характер изменения которого отражает пове­дение функций ДРдв(Л/*,со*).

Сравнение различных законов частотного управления АД пока­зывает преимущество закона оптимального управления и целесо­образность его осуществления в системах автоматического управ­ления электроприводами в тех случаях, когда угловая скорость и момент двигателя изменяются в широких пределах.

Оптимизация режимов работы системы ПЧ-АД по минимуму суммарных потерь ДРЭП. При постановке этой задачи представляет интерес исследование влияния режимов двигателя на характери­стики преобразователя частоты и в первую очередь на мощность потерь ДРПч

Результаты исследований статических характеристик АД пока­зывают, что асинхронный двигатель как объект управления обла­дает экстремальными характеристиками по ряду частных критериев качества. В том числе имеют экстремумы ток статора /, и активная мощность Рх двигателя, от которых зависят электрические потери преобразователя частоты. Для решения задачи оптимизации режи­мов системы ПЧ-АД по минимуму потерь преобразуем выраже­ния (3.7) и (3.14), для чего в них вместо потокосцепления ротора

|/ij, подставим ц/2* = - М*. В результате получим следующие за­

висимости тока статора и активной мощности от М*, со* и Р:

На рис. 3.30 приведены графики, иллюстрирующие экстремаль­ный характер функций /„(М,^) и ЛДМ*, со*, (3), рассчитанные для скорости со* = 1 и разных фиксированных значений момента (0,25 < М* < 1,25, шаг по моменту АЛ/* = 0,25). Заметим, что экстре­мумы активной мощности по варьируемой переменной р совпадают с экстремумом функции полных потерь, так как при заданных значениях скорости и момента изменение активной мощности при варьировании скольжением связано только с изменением потерь в двигателе.

Экстремальный характер функций /]*(М*, р) и P^(Mt, to*, Р) предопределяет наличие экстремума функции электрических по­терь ДПЧ с автономным инвертором напряжения при питании его от неуправляемого выпрямителя. Запишем составляющие электрических потерь преобразователя в относительных единицах с учетом формул (2.53), (2.58) и (2.59), взяв в качестве базисной величину потерь при номинальном режиме работы двигателя. Тог­да относительные потери в выпрямителе и инверторе преобразо­вателя частоты определятся из следующих выражений:

А^и. п* ~ (^в1 ^в2^1*) Р* (^р. вх ^р. ф) (3.64)

А^а. и* - (^кл1 ^кл2^1*)А* ^р. вых*1* (^клЗном^І* ^кл4ном*1*)-^1*? (3.65)

а постоянные коэффициенты имеют вид: квХ = -^ =

А-^дв. ном

Д-^р. ЮС. Jr _ А-/р. вх. НОМ. _ А/^).ф. ноМ. tr _ ^Рр. вых. ном. jr _

Р, 5 Р-ВХ - “ГБ ’ ^Р-Ф “ "Тр ’ Р-®ых - --Z, Ккл./ -

^-Гдв. ном ^^дв. ном ^*дв. ном дв. ном

Кл " ном, где і = 1,4 характеризует удельный вес составляющих

электрических потерь по отношению к суммарным потерям дви­гателя при номинальном режиме работы.

Как следует из формул (3.64) и (3.65), потери в выпрямителе зависят от тока статора, а потери в автономном инверторе - от тока статора и активной мощности двигателя. Наличие экстрему­мов тока статора /t* и активной мощности Ри обусловливает эк­стремальный характер отдельных составляющих электрических по­терь выпрямителя Д/>ИЛ1„ инвертора ДРаи* и суммарных электри­ческих потерь преобразователя Д/пч - ® частности, режим мини­мальных потерь АД обеспечивает минимум электрических потерь в источнике питания АИН.

На рис. 3.31 приведены графики, иллюстрирующие экстремаль­ный характер функции ДРпч*(Л/*,со*,р*). Экстремальные характери­стики электрических потерь ДПЧ с автономным инвертором на­пряжения рассчитаны по формулам (3.64) и (3.65) для скорости со* = 1 и разных фиксированных значений момента (0,25 < М» < 1,25, шаг по моменту ДМ* = 0,25). В общем случае значения скольжения, доставляющие минимумы электрическим потерям ДРПч*> актив­ной мощности Р]* (потерям двигателя Д-Рдв*) и току статора /,. не совпадают. Однако отметим, что режим минимальных потерь ДРПч* достаточно близок как к оптимальному режиму по минимуму по­терь двигателя ДРдв*, так и к режиму минимального тока статора /і*. К аналогичному выводу приходим, анализируя характер пове­дения коэффициента полезного действия Т1эп.

Строгое решение задачи оптимизации режимов системы «пре­образователь частоты - асинхронный двигатель» без учета огра-

ничений на управление может быть получено в следующей ее по­становке:

(-Л/, О), Р) > ^ Ропт?

0р:{р|0<р<+оо}.

Оптимальное скольжение, обеспечивающее минимум функции потерь АРэп(М, со, Р), определяется численными методами. Рассмот­ренный выше алгоритм поиска минимума функции качества ДРдв(М, со, (3), базирующийся на методе касательных, сравнитель­но просто обобщается на случай минимизации функции потерь системы ПЧ-АД.

На рис. 3.32, показаны характеристики закона оптимального управления и КПД системы ПЧ-АД в режиме ДРЭП* -» min. При­веденные на рис. 3.32, а графики оптимального по минимуму А. РЭП*(М*, со*, Р) управления ропт = ропт(М„ со*) рассчитаны для ряда фиксированных значений угловой скорости (0 < со, < 1, шаг по ско­рости Дсо* = 0,25). Сравнивая их с графиками оптимального по ми­нимуму суммарных потерь АД управления, находим качественное их совпадение. Зависимости КПД системы ПЧ-АД от Л/* и со, (см. рис. 3.32, б) показывают эффективность режима оптимально­го по минимуму АРЭП*(М„ со*, Р) управления с энергетической точки зрения.

Таким образом, проведенный анализ возможностей оптималь­ного по ряду показателей управления частотно-регулируемым асин­хронным двигателем и приведенные общие количественные оцен­ки, характеризующие разные законы оптимального управления, позволяют обоснованно выбирать и внедрять необходимый закон управления в зависимости от параметров и режимов работы АД.

В подтверждение вывода в табл. 3.2 приведены потери для дви­гателя типа 4А132М6, имеющего Рном = 7,5 кВт, при разных зако­нах оптимального управления для нескольких значений скорости двигателя.

Количественная оценка АР№ при оптимальных режимах управле­ния показывает практическое их совпадение. Так, превышение ДРдв минимально возможных потерь в двигателе в режиме управления по минимуму тока статора при 0,2 < Л/* < 1,2 и 0,25 < М* < 1,25 со­ставляет 8 %.

Оптимизация режима сети по активной и реактивной мощностям.

Оптимальное управление нормальными режимами (НР) в ЭС заключается в том, чтобы за рассматриваемый период времени обеспечить надежное электроснабжение потребителя ЭЭ требуемым количеством при минимальных эксплуатационных затратах за этот период.

Оптимизация режимов соответствует требованиям достижения наибольшего народно-хозяйственного эффекта по критерию минимального расхода условного топлива (у.т).

Оптимизация режимов по принципам оперативно-диспетчерского управления ЭС осуществляется на различных временных и территориальных уровнях.

Оптимизация текущего режима – оптимизация режима за отрезок времени не более одного часа, при этом параметры режима в течение рассматриваемого отрезка времени постоянны. Оптимизация текущего режима (ОТР) применяется в ЭС не содержащих ГЭС и ТЭЦ с ограниченным запасом топлива, т.е. при условии, что нет ограничения на количество энергоносителя за некоторый период времени. При этом каждый момент времени можно рассматривать независимо от других, т.е. свести задачу управления ЭС в течение некоторого периода времени (суток) к последовательности независимых задач управления в каждый момент времени.

В действительности от момента сбора информации, расчета на ЭВМ до реализации режима проходит время. Поэтому можно говорить лишь о темпе выдачи управляющих воздействий (ежечасной, через каждые 10 минут, каждую минуту).

В качестве (минимизируемой) целевой функции принимаются издержки за интервал времени между двумя, управляющими воздействиями, либо (при равенстве этих интервалов) издержки в единицу времени.

Допустимый режим должен удовлетворять условиям надежности электроснабжения и качества электроэнергии, выраженных в виде ограничений-равенств и неравенств на контролируемые параметры режима.

Оптимальный режим – такой из допустимых, при котором обеспечивается минимум суммарного расхода у.т. при заданном полезном отпуске электроэнергии.

Три вида задач оптимизации режимов:

1) оптимизация энергии энергосистемы по активной мощности ТЭС (распределение Р между электростанциями);

2) оптимизация режима электрической сети, уменьшение ΔР при оптимизации режима по U , Q и n ;

3) более общая задача комплексной оптимизации режима ЭС.

1) Первая задача позволяет найти Р электростанций, соответствующие минимуму суммарного расхода у.т. с приближенным учетом потерь в сети при заданных нагрузках потребителей.

Если не учитывать ограничения-неравенства на Р электростанций и сетей, то в математической постановке – это задача на условный экстремум, решаемая методом Лагранжа.

При учете ограничений-неравенств на Р станций и линий – это задача нелинейного программирования.

2) Оптимизация режима электрических сетей приводит к уменьшению ΔР в результате оптимального выбора напряжения узлов, Q источников и коэффициентов трансформации регулируемых трансформаторов при учете технических ограничений.

3) Комплексная оптимизация режима позволяет находить значения Р станций, генерируемых Q , такие модули и фазы U в узлах сети при учете технических ограничений.

• Специальность ВАК РФ05.14.02
• Количество страниц 132

1. Обзор методов оптимизации установившихся режимов работы электрических сетей

1.1. Методы оптимизации в электроэнергетике

1.2. Обзор литературы по математическим методам оптимизации

1.3. Современнное состояние методов оптимизации энергосистем

1.3.1. Моделирование объектов с помощью нейронных сетей

1.3.2. Использование нейронных сетей в электроэнергетике

2. Методические основы оптимизации установившихся режимов электроэнергетической системы

2.1. Оптимизация режима радиальной электрической сети.

2.2. Оптимизация установившихся режимов замкнутых сетей.

2.2.1. Влияние неоднородности на потери мощности в замкнутых сетях.

2.2.2. Физическая сущность дополнительных потерь в неоднородных сетях.

2.2.3. Влияние трансформаторов, входящих в замкнутый контур, на потери мощности.

2.3. Установившиеся режимы работы замкнутых сетей с линиями разных классов напряжений.

2.4. Выводы по главе

3. Оптимизация установившихся режимов сложных электрических сетей

3.1. Оптимизация уровня напряжений электропередачи

3.1.1. Вычисление оптимальной величины напряжения

3.1.2. Расчет оптимальной величины напряжения на линии электропередачи Финча -Адис-Аббеба

3.2. Оптимальное распределение реактивных мощностей в радиальных сетях.

3.3. Оптимальное распределение активной мощности между параллельно работающими станциями

3.3.1. Оптимальное распределение активной мощности в электрической сети

3.3.2. Оптимизация распределения активной нагрузки между гидроэлектростанциями Эфиопии

3.4. Оптимизация режимов в сетях сложной конфигурации

3.4.1. Модификация путем объединения в один процесс расчет установившегося режима и его оптимизацию

3.4.2. Оптимальное распределение потоков реактивной мощности сложно-замкнутых сетях

3.5. Выводы по главе

4. Оптимизация установившихся режимов электроэнергетической системы Эфиопии

4.3. Исследование оптимальных режимов 86 4.3.1 Оптимизация режима по реактивной мощности

4.4. Выводы по главе

Рекомендованный список диссертаций

• Применение управляемых шунтирующих реакторов для оптимизации режимов работы энергосистемы Монголии 2003 год, кандидат технических наук Равжиндамба Давааням

• 2003 год, кандидат технических наук Малафеев, Алексей Вячеславович

• Эффективность применения управляемых шунтирующих реакторов в системе электропередачи Египта и по длинным линиям между Конго и Египтом 2008 год, кандидат технических наук Мостафа Мохамед Дардеер Ахмед

• Оптимизация режимов энергосистемы Северо-Запада на основе применения фазорегулирующих устройств 2007 год, кандидат технических наук Фролов, Олег Валерьевич

• Управление компенсацией реактивной мощности промышленных узлов нагрузки 2001 год, кандидат технических наук Кирилина, Ольга Ивановна

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оптимизация установившихся режимов работы энергосистемы Эфиопии по напряжению и реактивной мощности»