CC BY
1
УДК 621.311
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-11-121-122
АЛГОРИТМ ВЫБОРА МЕСТ РАЗМЕЩЕНИЯ НАКОПИТЕЛЕЙ ЭНЕРГИИ ДЛЯ СИСТЕМЫ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ НЕФТЕГАЗОДОБЫВАЮЩИХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ
Р.Н. Хамитов, Г.А. Хмара, В.Р. Махмутова
В статье рассмотрено совместное применение возобновляемых источников энергии (ВИЭ) и накопителей энергии для системы электроснабжения нефтегазодобывающих месторождений. Разработан алгоритм выбора места размещения системы накопителей энергии (СНЭ) для нефтегазодобывающих месторождений с целью уменьшения неблагоприятных воздействий на параметры качества электроэнергии из-за колебаний мощности. Установлено, что при определении места размещения СНЭ наибольшее воздействие можно получить при выравнивании графика нагрузки в узле, где больше величина изменения дисперсии в энергосистеме. Таким образом, предложенный алгоритм позволяет определить оптимальное место размещения СНЭ с целью повышения эффективности регулирования электропотребления и параметров качества электроэнергии при использовании ветроэнергетических установок. С помощью алгоритма предоставляется возможность оценки изменения графика нагрузки в узле и его влияния на энергосистему нефтегазодобывающих месторождений.
Ключевые слова: возобновляемые источники энергии, накопители энергии, дисперсия, коэффициент взаимной корреляции, параметры графиков нагрузки, параметры качества электроэнергии.
Самым большим недостатком ветроэнергетики является отсутствие точной предсказуемой ее генерации. Колебания мощности крупной ветроэлектростанции приводит к многочисленным проблемам интеграции. Скорость ветра колеблется в нескольких временных масштабах из-за движения воздушных масс и многочисленных метеорологических явлений, что влияет на согласованность генерируемой энергии и вызывает проблемы с параметрами качества электроэнергии, когда энергия ветра интегрируется в энергетические системы [1,2].
Неопределенность в мощности крупной ветроэлектростанции может быть преодолена за счет использования быстродействующих диспетчерских источников. Задача работы - выяснить, как накопители энергии могут уменьшить неблагоприятные эффекты на параметры качества электроэнергии из-за колебаний мощности.
В условиях режима накопления мощности накопитель заряжается избыточной электроэнергией в основном при пропуске «непиковой» нагрузки, что позволяет избежать остановки генерирующего оборудования. При работе в буферном режиме накопитель работает параллельно с другим источником электроэнергии. В условиях разрядного режима накопитель отдает накопленную мощность потребителю. В случае аварийной ситуации накопитель позволяет гасить колебания мощности, так как современные накопители электроэнергии имеют высокую скорость вывода мощности в сеть и мобильность, которая отличается временем реверса мощности, необходимого для перевода его из режима накопления в режим вывода, и из режима выводы в режим накопления [3].
Место размещения и мощность накопителя являются важным вопросом при компенсации непостоянства ветра в сети. В основном интеграция ветровой энергии может влиять на некоторые параметры качества электроэнергии, такие как: мерцание, частоту, гармоники, прерывания и величину напряжения. Тогда основная функция накопителя будет заключаться в том, чтобы сглаживать пики мощности ветра и, таким образом, избегать превышения напряжения в сети [4].
Преимущества использования накопителей энергии во многом зависят от топологии и мощности сети, а также от количества ветроэнергетических установок (ВЭУ) интегрированных в сеть [5].
Применение систем накопления электроэнергии позволяет регулировать колебания мощности и напряжения, смещать пики нагрузки и повышать параметры качества электрической энергии. При размещении СНЭ в узлах нагрузки возможно поддержать необходимый уровень напряжения и регулировать его во время переходных процессов. С помощью СНЭ можно избежать отключения потребителей, снизить вероятность возникновения лавины напряжения и уменьшить перетоки реактивной мощности по линиям электропередачи. Накопители энергии могут согласовывать графики генерации и нагрузки, обеспечивая полную загрузку электростанции в соответствии с фактическим значением силы ветра, и решать проблему управления энергосистемой при большой доле ветровой генерации [6].
В связи с отсутствием единой методики расчета параметров СНЭ и возможностью ошибочного выбора места размещения, что может привести к экономической неэффективности и снижению энергоэффективности всей системы электроснабжения нефтегазодобывающих месторождений, требуется разработка алгоритма выбора места размещения СНЭ [7].
На рисунке 1 представлен алгоритм выбора места размещения СНЭ для нефтедобывающих месторождений.
Для начала выбирается участок энергосистемы, где необходимо снизить потери и для данного участка вводятся суточные графики с определенным интервалом времени. На выбранном участке энергосистемы для узлов по формулам 1-6 вычисляются параметры графиков нагрузки [8,9]:
- средняя мощность:
п
X р< (1)
Р = '
п
где р, - значение активной мощности за выбранный период, п - число периодов.
- среднеквадратичная нагрузка:
Р -
ХР (2)
1-1
п 121
Рис. 1. Алгоритм выбора места размещения СНЭ для нефтегазодобывающих месторождений - дисперсия:
- среднеквадратичное отклонение:
- коэффициент формы:
Dp = pCk - PC
ap = s[üp,
Кф =-
ф
- = yfñ
X P2
- коэффициент заполнения:
IX
К =-
(3)
(4)
(5)
(6)
Место размещения СНЭ выбирается с учетом минимального значения дисперсии в выбранных узлах и энергосистеме. По формуле 7 возможно уменьшить д> за счет уменьшения дисперсии графиков нагрузки узлов и
коэффициента взаимной корреляции.
г 1 (>ч -т >ч у
кР„ =— | Рг (1) Р. (1 + +| Рг (1) Р. (1 - 1ц + Т) - РсРс '
ч ^ о 1ч-Т )
где р^ (1), р^ (1) - графики нагрузки узлов, рс, рс - среднее значение мощности узлов, 1 - время повторения. По формулам 8 определяют узлы, наиболее подверженные снижению потерь.
АО - Б, + 2Х кр,,
рп рк ^^ г к,'
_ к (8)
АО -X АО ,
рт / 1 рп5 пет
N
АО -Ок +ХО , р рк рт
т-2
где О к - дисперсия в узле, где место размещения СНЭ, АО и АО изменение дисперсии в энергосистеме и на уровне.
Благодаря установки СНЭ в одном из узлов энергосистемы возможно уменьшить ее дисперсию, а с помощью формул возможно вычислить изменение дисперсии в узлах и на уровнях энергосистемы.
Для определения возможных мест размещения СНЭ, систему электроснабжения возможно разделить на уровни и сформировать результирующие графики нагрузки для каждого узла. На рисунке 2 представлены выделенные уровни системы электроснабжения.
Уровень 5
Уровень 4 6 0,4 кВ
Уз 5]- Уровень 3
Уровень 2
Рис. 2. Выделенные уровни системы электроснабжения: первый уровень - группа электроприемников
с паспортной мощностью; второй уровень - распределительные щиты, силовые шкафы и вводно-распределительные устройства; третий и четвертый уровень - секция шин шкафа релейной защиты и автоматики, распределительного устройства и трансформаторной подстанции; пятый уровень -
секция шин питающей подстанции
На рисунке 3 показаны суточные графики нагрузки узлов второго уровня для энергосистемы нефтегазодобывающих месторождений. В таблицах 1-4 приведены расчетные параметры для определения места размещения СНЭ для системы электроснабжения нефтегазодобывающих месторождений.
500 450400 -350 -300 250 200 -150 100
а)
Узел 8
п
1
п "V
и ч. 1
и
0 0 1 ,.. 1 2
41)1) 350
250
150
50
1 1 0
6)
Узел 9
Д"
и
Рис 3. Суточные графики нагрузки узлов второго уровня
123
Таблица 1
Параметры графиков нагрузки узлов второго уровня__
№ узла Ре Рек ВР & Р К Ф К
6 344,9 353,6 4591,7 67,5 1,02 0,76
7 358,8 378 13368 115,0 1,04 0,64
8 349 349 0 0 1 1
9 326,9 339,6 8964,5 93,7 1,03 0,71
Таблица 2
Коэффициент взаимной корреляции___
кр 6-7 кр 6-8 кр 6-9 кр 7-8 кр7-9 кр8-9 кр3-6
тах знач -9,6 -0,007 22,9 -0,01 2,3 -0,007 -31,5
кр 3-7 кр 3-8 кр3-9 кр 4-5 кр3-4 кр 3-5 кр 2-3
тт знач 18,92 -0,03 -93 25,2 -12,6 -93,7 -107,4
Таблица 3
Наибольшее изменение дисперсии в узлах энергосистемы при определении места размещения СНЭ __для нефтегазодобывающих месторождений_
Место размещения СНЭ (№ узла) Изменение диспе рсии
АВ , Р1 АВ 2 р 2 АВ 3 р 3 АВр 4 АВ 5 р5 АВр 6 АВ 7 р 7 АВр8 АВр9
1 3160 - - - - - - - -
2 8679 30346 - - - - - - -
3 8705 - 30382 - - - - - -
4 18611 21291 - 16075 - - - - -
5 -4709 14168 - - 8964 - - - -
6 1008 7485 - 2 710 - 4592 - - -
7 15621 11913 - 11483 - - 13368 - -
8 0 0 - - 0 - - 0 -
9 -4815 14173 - - 8963 - - - 8965
Таблица 4
Наибольшее изменение дисперсии в энергосистеме при определении места размещения СНЭ
__для нефтегазодобывающих месторождений ___
№ Узла 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Сумм. эф-
фект АВр 39179 39054 39278 56273 18320 15918 52579 0 38478
При определении места размещения СНЭ наибольшее воздействие можно получить при выравнивании графика нагрузки в узле 4, т.к. чем больше величина А/)р , тем лучше поддается регулированию график нагрузки в
этом узле. Таким образом, предложенный алгоритм позволяет определить оптимальное место размещения СНЭ с целью повышения эффективности регулирования электропотребления и параметров качества электроэнергии при использовании ветроэнергетических установок.
Данный алгоритм дает возможность анализировать параметры качества электрической энергии, позволяя конкретным параметрам электрической сети не выходить за пределы установленных норм. С помощью алгоритма предоставляется возможность оценки изменения графика нагрузки в узле и его влияния на энергосистему нефтегазодобывающих месторождений.
Список литературы
1.ГОСТ 32144-2013. Нормы качества электрической энергии в системах электроснабжения общего назначения. Межгосударственный совет по стандартизации, метрологии и сертификации (МГС). Введ. 2014-07-01. М.: Стандартинформ, 2014. 19 с.
2.Требования к обеспечению надежности электроэнергетических систем, надежности и безопасности объектов электроэнергетики и энергопринимающих установок «Методические указания по устойчивости энергосистем», утверждены приказом Минэнерго России от 03 августа 2018 г. № 630.
3.Балуев Д. Ю., Зырянов В. М., Кирьянова Н. Г., Пранкевич Г. А. Применение накопителя энергии для демпфирования колебаний мощности в автономных энергосистемах // Инфраструктурные отрасли экономики: проблемы и перспективы развития. Сб. материалов 18 Всерос. науч.-практ. конф., Новосибирск. 2017. С. 181- 187.
4.Зырянов В. М., Кирьянова Н. Г., Нестеренко Н. Г. [и др.]. Энергетические характеристики гибридной системы накопления электрической энергии // Энергия единой сети. 2018. №6 (42). С. 34-43.
5.Кугучева Д. К., Харитонов М. С. Упрощенный алгоритм расчета автономных ветродизельных электростанций с накопителями энергии // Вестник молодежной науки. 2019. № 5 (22). С.1 - 6.
6.Сокольникова Т. В., Суслов К. В., Ломбарди Пио. Определение оптимальных параметров накопителя для интеграции возобновляемых источников энергии в изолированных энергосистемах с активными потребителями // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2015. № 10. С. 206 - 211.
7.Пранкевич Г. А. Разработка математической модели и методики выбора параметров накопителя энергии как элемента энергосистемы : дис. ... канд. техн. наук. Новосибирск, 2021. 159 с.
8.Тарасик В. П. Математическое моделирование технических систем : Учеб. для вузов. - Изд. 2-е, пере-раб. и доп. - Москва : Инфра-М, - 2019. 592 с.
9.Брагин, А. А. Алгоритм формирования графиков электрических нагрузок предприятия с применением аккумуляторных батарей в качестве потребителей-регуляторов мощности: дисс...канд. техн. наук. Санкт-Петербург, 2013. 130 с.
10. Извеков Е. А., Косенков Р. И. Перспективы применения накопителей энергии в электроэнергетических системах // Новые технологии и технические средства для эффективного развития АПК: материалы национальной научно-практической конференции Воронежского государственного аграрного университета имени императора Петра. Воронеж, Воронежский государственный аграрный университет им. Императора Петра I. 2019. С. 132 - 140.
11. Балуев Д. Ю., Зырянов В. М., Кирьянова Н. Г. [и др.]. Методика расчета основных параметров накопителя энергии по экспериментальным нагрузочным диаграммам // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2018. Т. 22. № 5. С. 105 - 114.
12. Рубан Н. Ю., Аскаров А. Б., Андреев М. В. [и др.]. Анализ влияния возобновляемых источников энергии с силовыми преобразователями на процессы в современных энергосистемах // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. 2020. № 36. С. 7 - 30.
13. Lund P., Paatero J. V. Energy storage options for improving wind power quality // Helsinki University of Technology. Advanced Energy Systems. - January 2006. P. 1 - 8.
14. De Matos J. G., F. S. F. de Silva, L. A. de S. Ribeiro. Power Control in AC Isolated Microgrids With Renewable Energy Sources and Energy Storage Systems // IEEE Transactions on Industrial Electronics, Volume: 62, Issue: 6, June 2015. P. 3490 - 3498.
15. Kinjo T., Urasaki N., Fujita H. Output levelling of renewable energy by electric double-layer capacitor applied for energy storage system // IEEE Transactions on Energy Conversion, Volume: 21, Issue: 1, March 2006. P. 221 - 227.
16. Root C., Presume H., Proudfoot D., Willis L., Masiello R. Using battery energy storage to reduce renewable resource curtailment // 2017 IEEE Power & Energy Society Innovative Smart Grid Technologies Conference (ISGT), April 2017. P. 1 - 5.
17. Mur J., Bayod A. A., Zapata R., Ortiz S. An Experimental Study on Power Quality of Wind Turbines // Universidad de Zaragoza - Dpto. Ingenieria Electrica. CIRCE. P. 1 - 6.
18. Zhu B., Tazvinga H., Xia X. Switched model predictive control for energy dispatching of a photovoltaic-diesel-battery hybrid power system. IEEE Trans Control // IEEE Transactions on Control Systems Technology, Vol. 23, no. 3, May 2015, P. 1229 - 1236.
19. Rahbar K., Xu J., Zhang R. Real-Time Energy Storage Management for Renewable Integration in Microgrid: An Off-Line Optimization Approach // IEEE Transactions on Smart Grid, Vol. 6, Issue: 1, Jan. 2015. P. 124 - 134.
20. Khalid M., Akram U., Shafiq S. Optimal Planning of Multiple Distributed Generating Units and Storage in Active Distribution Networks // IEEE Access, Vol. 6, 2018. P. 55234 - 55244.
21. Махмутова В. Р., Хмара Г. А. Анализ коэффициента запаса статической устойчивости энергосистем с возобновляемыми источниками энергии // Новые технологии - нефтегазовому региону. Материалы Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. В IV томах. Тюмень, 2022. С. 34 -37.
22. Махмутова В. Р., Хмара Г. А. Анализ электромагнитных переходных процессов при трехфазных коротких замыканиях в энергосистемах с возобновляемыми источниками энергии // Инновации. Интеллект. Культура. Материалы V Международной научно-практической конференции, посвященной 435-летию основания г. Тобольска, году Данилы Чулкова в г. Тобольске. Тюмень, 2022. С. 157 - 161.
23. Степанов О. А., Чекардовский М. А., Махмутова В. Р., Хмара Г. А. Исследование влияния накопителей электрической энергии на параметры качества переходных процессов в гибридных энергосистемах с ветроэлектрическими установками // Промышленная энергетика. 2023. №10. С. 25 - 33.
Махмутова Валерия Рушановна, аспирант, [email protected], Россия, Тюмень, Тюменский Индустриальный Университет,
Хмара Гузель Азатовна, канд. техн. наук, доцент, hmaraga@tyuiu. ru, Россия, Тюмень, Тюменский Индустриальный Университет,
Хамитов Рустам Нуриманович, д-р техн. наук, профессор, Россия, Омск, Омский государственный технический университет
ALGORITHM FOR SELECTING LOCATIONS FOR ENERGY STORAGE DEVICES FOR THE POWER SUPPLY SYSTEM
OF OIL AND GAS FIELDS
R.N. Khamitov, G.A. Khmara, V.R. Makhmutova
The article discusses the joint use of renewable energy sources and energy storage systems for the power supply system of oil and gas fields. An algorithm has been developed for selecting the location of an energy storage system for oil and gas fields in order to reduce the adverse impacts on power quality parameters due to power fluctuations. It has been established that when determining the location of the energy storage system, the greatest impact can be obtained by leveling the load curve at the node where the magnitude of the change in dispersion in the power system is greater. Thus, the proposed algorithm makes it possible to determine the optimal location for placing an energy storage system in order to increase the efficiency of regulation ofpower consumption and power quality parameters when using wind power plants. Using the algorithm, it is possible to assess changes in the load schedule in a node and its impact on the energy system of oil and gas fields.
Key words: renewable energy sources, energy storage devices, dispersion, cross-correlation coefficient, load curve parameters, power quality parameters.
Makhmutova Valeria Rushanovna, postgraduate, [email protected], Russia, Tyumen, Tyumen Industrial University,
Khmara Guzel Azatovna, candidate of technical sciences, docent, [email protected], Russia, Tyumen, Tyumen Industrial University,
Khamitov Rustam Nurimanovich, doctor of technical sciences, professor, Russia, Omsk, Omsk State Technical
University
УДК 004.414.32
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-11-126-127
МЕТОДИКА УЛУЧШЕНИЯ КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЯ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ИНФОРМАЦИИ
С ФОТОКАМЕРЫ
Н.Б. Назаров, И.Н. Набродова
Рассмотрены методы обработки изображений, а также алгоритмы их работы, которые можно использовать при создании автоматизированной системы для улучшений качества изображения. Также были рассмотрены случаи применения данных методов.
Ключевые слова: гистограмма, нелинейная коррекция, линейная коррекция, шум и шумоподавление, гамма-коррекция, логарифмическая коррекция, яркость, контрастность.
Существуют различные методы обработки изображений: повышение или понижение контрастности, яркости, гамма-обработки и т.д. Целью применения методов обработки изображений является улучшение качества изображения, чтобы оно стало более подходящим для конкретного приложения или области: распознаваемый текст (например, номерные знаки автомобилей), распознаваемые объекты в кадре (например, силуэты темных объектов в затемненных участках изображения), цветокоррекция при съемке с плохим или недостаточным освещением, устранение шумов и потерю данных изображения. Цифровая обработка изображений позволяет использовать гораздо более сложные алгоритмы и, следовательно, может предложить как более сложную производительность при выполнении простых задач, так и реализацию методов, которые были бы невозможны аналоговыми средствами. Основными задачами данных методов являются: выравнивание тона изображения; восстановление естественных цветов; повышение распознаваемости объектов на изображении; устранение шума в изображениях;
усиления полезной и подавления нежелательной (в контексте конкретной задачи) информации [1]. Рассмотрим некоторые из них.
1. Гистограмма яркости - это график распределения полутонов изображения, в котором по горизонтальной оси представлена яркость, а по вертикали - относительное число пикселов с данным значением яркости.
Для анализа изображений можно использовать гистограммы яркости. Гистограммы строят как для цветных изображений по каждому из каналов, так и для изображений в оттенках серого [2]. Алгоритм построения гистограммы:
строим массив, заполненный нулями. Обычно массив [0..255]; выделяем нужный цветовой фильтр.
массив заполняем числами, где каждому пикселю соответствует своё значение; полученное значение должно укладываться в диапазон индексов массива, например [0..255]; увеличиваем значение элемента массив[значение] на 1; конец цикла.
Полученный массив и представляет собой гистограмму, элементы массива - означают высоты столбиков.
Рис. 1. Гистограмма яркости 126
