CC BY
16
УДК 004.942
Н.Г. Семенова, доктор педагогических наук, кандидат технических наук, профессор кафедры автоматизированного электропривода, электромеханики и электротехники, ФГБОУ ВО «Оренбургский государственный университет»
А.Д. Чернова, аспирант по направлению подготовки «Информатика и вычислительная техника, автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (в промышленности)», ФГБОУ ВО «Оренбургский государственный университет» e-mail: tomsk@house.osu.ru , fiara@inbox.ru
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ЧАСТНЫХ КРИТЕРИЕВ И ИХ ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ В ОЦЕНКЕ ПРИНИМАЕМОГО РЕШЕНИЯ ПО РАЗВИТИЮ СИСТЕМЫ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННОГО РАЙОНА ГОРОДА
Электроэнергетические системы характеризуются сложностью управления, что обуславливает использование автоматизированных систем поддержки принятия решения (СППР). Одним из этапов принятия решения СППР является оценка альтернативных вариантов посредством частных критериев.
Целью данной работы является разработка и программная реализация расчета частных критериев оценки альтернатив по развитию системы электроснабжения промышленного района города.
Задачами исследования являются: выбор и обоснование частных критериев принятия решения; разработка математических моделей частных критериев; разработка алгоритма генерации альтернатив по развитию системы электроснабжения, программная реализация расчета.
В работе использованы основные положения теории принятия решения, методы математического и объектно-ориентированного моделирования (UML), методы прикладного программирования.
Авторами разработаны математические модели частных критериев: суммарные дисконтированные затраты; годовая потеря электроэнергии; экономические потери от нарушения в электроснабжении; площадь изымаемых земель. Разработан алгоритм генерации альтернатив, и программно реализован расчет частных критериев для каждой из них. Достоверность полученных результатов подтверждается корректной работой программного модуля.
Ключевые слова: программный модуль, UML-диаграмма, система поддержки принятия решения, система электроснабжения.
В настоящее время около 50% вырабатываемой в стране электрической энергии потребляется городами с развитым производственным сектором экономики. В связи с этим электроэнергетика становится одной из основных составляющих инфраструктуры по обслуживанию промышленных районов городов. Для надежного и бесперебойного снабжения потребителей электроэнергией, а также создания технических условий по обеспечению перспективных электрических нагрузок, необходимо развитие системы электроснабжения (СЭС) городов в соответствии с социально-экономическими, организационно-техническими требованиями сегодняшнего дня.
Динамичное развитие СЭС в современных условиях характеризуется: множеством целей функционирования в условиях неопределенности роста нагрузки; увеличением параметров развития и функционирования СЭС; выбором оптимальной альтернативы в условиях многокритериальной оценки каждой. Все это приводит к усложнению управления электроэнергетическими системами и обуславливает необходимость разработки автоматизированной системы поддержки принятия решений по развитию СЭС промышленного района города.
Проведенный анализ научно-технической литературы в области энергетики показал, что в настоящее время создание СППР ведется для решения следующих практических задач: оптимизации потерь электроэнергии (Ларин О.М.) [6], контроля и планирования потреблением энергетических ресурсов (Казаринов Л.С.) [5], функционирования объектов атомной энергетики в режимах, возникающих в нештатных ситуациях (Долгов С.И.) [3]; энергетического менеджмента (Бребельс А.) [1].
За рубежом ведется активная разработка СППР в направлениях: гидроэнергетика [15], ветроэнергетика [16] и энергетический менеджмент.
Существующие подходы к разработке СППР условно можно разделить на две группы: СППР на основе однокритериальной модели принятия решения, посредством сведения системы частных критериев к одному; СППР на основе многокритериальной модели, позволяющей повысить достоверность и точность принимаемого решения. Такие СППР разработаны для принятия следующих решений: выбор пунктов размещения подстанций глубокого ввода (А. А. Глазунов, Г. В. Шведов.) [2]; выбор пунктов размещения электростанций (Панкратьев П.С.) [9]; выбор числа и состава агрегатов на ГЭС (Митрофанов C.B.) [7]. В то же время ав-
торами не найдено работ, посвященных разработке автоматизированной СППР по развитию СЭС промышленного района города, что обуславливает актуальность выбранной темы исследования.
Для практической (программной) реализации СППР необходимо разработать математические модели частных критериев оценки альтернатив по развитию СЭС промышленного района города. Под альтернативами развития СЭС понимаем вариативные совокупности параметров основных структурных электроэнергетических элементов и объектов СЭС: линий электропередач, электрических подстанций. В энергетике эффективность развития СЭС оценивается следующими группами критериев: экономические, технические, географические, экологические, социальные, безопасности и т.д. Учитывая вышесказанное и проведенный анализ отраслевых стандартов ФСК [11,12], предложено использовать следующие частные критерии:
- критерий суммарных дисконтированных затрат (экономический критерий);
- критерий годовой потери электроэнергии (технический критерий);
- критерий экономических потерь от нарушения в электроснабжении (технико-экономический критерий);
- критерий площади изымаемых земель (социально-экологический критерий).
Ниже представлены разработанные авторами математические модели предложенных критериев.
Критерий суммарных дисконтированных затрат
Особенности формирования экономического критерия оценки решения изложены авторами в статье [14]. Математическая модель критерия суммарных дисконтированных затрат имеет вид:
(1)
где Кт - капиталовложения при сооружении линий на 1-ом году, тыс. руб.;
- капиталовложения при сооружении подстанций на 1-ом году, тыс. руб.;
^демс - стоимость демонтажа оборудования на 1-ом году, тыс. руб.;
- остаточная стоимость, рассчитываемая для оборудования, не отработавшего нормативного срока службы и выбывшего на 1-ом году, тыс. руб.;
- нормативный коэффициент эффективности капитальных вложений, установленный инвестором,0/^.;
- норма отчислений от капитальных вложений на текущий ремонт и обслуживание, %,
Сп - затраты на возмещение потерь, тыс. руб.;
t — текущие годы строительства и эксплуатации объекта.
Первое слагаемое уравнения (1) учитывает затраты на строительство, а второе - затраты на эксплуатацию. Фактор времени учитывается дисконтирующим множителем, который приводит более поздние инвестиции к начальному моменту их вложения.
Полученная математическая модель суммарных дисконтированных затрат позволяет оценить объем инвестиций, требуемый для строительства или реконструкции объектов и для их функционирования.
Критерий годовой потери электроэнергии
При расчете данного критерия авторами предлагается учитывать кроме нагрузочных потерь укрупненные постоянные потери на подстанции и в линии. Они определяются путем суммирования постоянных потерь в оборудовании подстанции, потерь на корону, от токов утечки по изоляторам воздушных линий или в изоляции кабелей [4].
Таким образом, критерий годовой потери электроэнергии имеет вид:
Д^ ДА/У^ц + й'№П0СТ П[|дСТ + +
(2),
Ч- А№наГр
где ДШ-^ - потери холостого хода в трансформаторах, зависящие от количества трансформаторов, установленных на подстанции, напряжения и мощности трансформаторов, кВт-ч;
- укрупненные постоянные потери электроэнергии на подстанции, зависящие от уровня напряжения, кВт-ч;
Д№посгл - укрупненные постоянные потери в линиях, зависящие от уровня напряжения и сечения линии, кВтч;
- нагрузочные потери электроэнергии в линиях, зависящие от передаваемой мощности, типа и сечения проводника, кВтч;
- нагрузочные потери в трансформаторах, зависящие от передаваемой мощности, количества и параметров трансформаторов, кВтч.
Критерий экономических потерь от нарушения в электроснабжении
Важнейшей задачей развития СЭС является обеспечение экономически обусловленного уровня надежности, который обосновывается сопоставлением затрат на его повышение с экономическими потерями (ущербом) от нарушения электроснабжения.
Ущерб от нарушения электроснабжения определяется видом основного потребителя и временем простоя [8]. Математическая модель критерия экономических потерь от нарушения в электроснабжении получена в виде:
У = ■ Уо ■ (КЕ1 + 0,5 ■ КЕ2) + ^ ■ р4 ■ ^ руб/год (3),
где Рмакс - максимальная мощность потребителей подстанции, кВт;
У0 - удельный ущерб от нарушения электроснабжения, руб./ кВт ч;
КЕ1 - коэффициент вынужденного простоя в случае полного отключения подстанции, ч/год.;
- коэффициент вынужденного простоя в случае отключения потребителей одной из секций подстанции, ч/год.;
3р°м1 - средняя стоимость восстановления поврежденного оборудования, тыс. руб. /отказ; p - число единиц однотипного оборудования; ю - частота отказов однотипного оборудования отказ/год;
k - число типов оборудования. Первое слагаемое (3) определяет ущерб потребителям, второе - затраты на аварийно-восстановительные ремонты.
Для определения коэффициента вынужденного простоя авторами предлагается воспользоваться таблично-логическими методами, позволяющими учитывать наложение отказов элементов схемы, а так же учесть возможные виды аварий. Для этого составляются укрупненные блочные схемы питания понижающей подстанции для каждого вида типовых схем, а затем для них заполняются таблицы состояний и событий. Эти таблицы вносятся в базу данных. После этого вычисляется поток отказов схемы (частота отказов) и среднее время восстановления в случае одновременного отказа элементов и в случае совпадения отказа одного элемента с ремонтом другого для каждой альтернативы развития СЭС. На основе этих величин находится коэффициент вынужденного простоя КВ, характеризующий число простоев в одном году.
Критерий площади изымаемых земель Принятие решения при проектировании электросетевых объектов также должно осуществляться на основе сравнения конкурирующих вариантов по критерию экологической безопасности [13].
Основополагающим фактором при оценке экологического критерия является площадь отвода земельного участка под новое строительство или реконструкцию.
При строительстве нового объекта площадь земли рассчитывается как:
^ ^пл.опор ^ПЛ.ПОДСГ, м2, (4),
где ^пл.опор площадь отвода земли для типовых опор на 1 км воздушных линий, м2/км, определяемая:
^ПЛ. OTE, О пор ^пл.опор L , М2 (5),
L -длина воздушной линии, км; ^пл.псдст - площадь отвода земли под подстанцию зависит от вида типовой схемы подстанции, мощности трансформатора, количества обмоток и типа изоляции.
В случае реконструкции электросетевого объекта рассчитывается занимаемая объектом площадь с учетом расширения.
Для программной реализации расчета частных критериев авторами разработан программный модуль, автоматически генерирующий возможные альтернативы развития СЭС и рассчитывающий указанные критерии для каждой из них.
Укрупненная схема алгоритма программного модуля представлена на UML-диаграмме активностей (рисунок 1). Использование этой диаграммы позволяет детализировать последовательность выполнения действий.
Разработанная база данных (БД) для программного модуля содержит множества входных данных, называемых в данной работе множествами номенклатурных значений СЭС. К ним относятся: «Тип проводника» W {м1,^2, ... ж„}; «Количество линий и цепей» L {11,12,..., 1т,}, С {с1, с2,... ск}; «Тип опоры» Р {р1, р2,...р«Вид типовой схемы подстанции» •}; «Тип оборудования подстанции» В {Ьь Ь,.. Ь}.
При запуске программы создается новый проект, и вводятся исходные данные, к которым относятся:
- прогнозируемое значение нагрузки для рассматриваемого района;
- возможные источники питания разного уровня напряжения и расстояние до них;
- отрасль промышленности, к которой относится основной потребитель района, его напряжение и категорийность;
- категория населенного пункта и характеристики местности района.
После проверки соответствия исходных данных нормативным условиям осуществляется запрос к БД и производится выборка множеств номенклатурных данных электроэнергетических объектов. Определяя декартово произведение сформированных множеств номенклатурных данных программный модуль формирует множество кортежей длины 6 (множество возможных альтернатив развития СЭС), первый элемент которых принадлежит множеству Ш , второй - множеству L , ..., шестой - множеству В: А {м„, 1т, ск, р, Ь} Для исключения кортежей с несовместимыми элементами в программном модуле введен логический оператор.
Для каждого кортежа производится расчет технических значений СЭС: рабочий и аварийный токи; расчетное сечение питающей линии; мощность трансформаторов. Сечение и мощность округляются до указанных в базе данных стандартных значений и формируются множества альтернатив развития СЭС.
Для каждой сформированной альтернативы из БД выбираются параметры альтернативы, например, стоимость оборудования или его показатели
Рисунок 1. UML-диаграмма активностей
надежности, и независимо друг от друга определяются частные критерии, математические модели которых представлены уравнениями (1) - (5).
По окончании работы программы формируется отчет с указанием значений, рассчитанных частных критериев для каждой альтернативы.
Программный модуль написан на языке С# в среде Visual Studio с использованием СУБД MS SQL Server, интерфейс представлен на рисунке 2.
В отличие от существующих подобного рода программ [10], где критерии рассчитываются только для альтернатив, изначально определенных экспертами, разработанный универсальный программный модуль осуществляет расчет частных критериев для каждой альтернативы, генерируемой программой. Это позволяет сократить время оценки альтернатив, исключить субъективизм и повысить адекватность принимаемого решения.
iB Pawет чагтяис ф^сс.'я Д BlpöiET tiSA ДД*ни» О
Рк-г*ознис л? игтгчммшга щтня ¿.5
Ригкс J45JÜ
Snj c-: lociKMD г&трсбптглл Дерпвдбра&г
О
ill
Еатетоэир трапа
Hwwnitt стлщинврчмс мекцнгмп L4J
Эскк-ягоиич дамч ! few»™™ мелпкп
Hfl» HB тр НС Ш • ((U
Нлгрйхя-ие потре^тыи 1 [в_3
На ^нихгис пцрфкйл 1спи 2
a
Тли ^ ^ Тил ff^mw» ТнП ^U*1«1* Петсрн itWei iliiQiria*
Ll оторч ч_г L>:;Hr>i тр-рв бы 64 тк.руф ткК-РуСЧ *i
бвц^шчмлинг^ 1 2 _^_M_BomywuH Мищай^^^] BO 179
1 5_{■¿^ьи'йэг^в H__3Ä_Bojjyirmp Bicftv™* 5*30: 179
баи^шчмлирг* 1 5_53___ВвддмиД ЭЛ^^ЬЕ*
Рисунок 2. Интерфейс программного модуля
Выводы
1. Для многокритериальной оценки принимаемого решения по развитию СЭС промышленного района города авторами разработаны математические модели частных критериев: величины суммарных дисконтированных затрат; величины годовой потери электроэнергии; величины экономических потерь от нарушения в электроснабжении; площади изымаемых земель.
2. Новизной разработанного программного модуля является автоматическая генерация альтернатив развития СЭС посредством декартова произведения множеств входных данных (номенклатурных данных электроэнергетических объектов СЭС).
3. Впервые расчет частных критериев для каждой альтернативы развития СЭС промыш-
ленного района города осуществлен программой без участия экспертов, что позволяет сократить время оценки альтернатив, исключить субъективизм и повысить адекватность принимаемого решения.
Результаты работы программного модуля необходимы для дальнейшей разработки авторами автоматизированной системы принятия объективного и корректного решения в вопросах развития и функционирования СЭС.
Литература
1. Бребельс, А. Методы интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в системах энергетического менеджмента: автореф. дис. на соискание ученой степени канд. техн. наук: / А. Бребельс. -Волгоград, 2013. - 24 с.
2. Глазунов, А. А. Анализ рационального расположения подстанции глубокого ввода системы электроснабжения периферийных районов городов / А. А. Глазунов, Г. В. Шведов, С. А. Акчурина // Вестник Московского энергетического института. - 2011. - № 5. - С. 38-42.
3. Долгов, С.И. Разработка системы поддержки принятия решений для выбора методов ликвидации чрезвычайных ситуаций на потенциальноопасных объектах: автореф. дис. на соискание ученой степени канд. техн. наук/ Долгов С.И. - Иркутск, 2004. - 22 с.
4. Инструкция по организации в Министерстве энергетики РФ работы по расчету и обоснованию нормативов технологических потерь электроэнер-гии при ее передаче по электрическим сетям. Утв. Приказом Минэнерго РФ № 326 от 30.12.2008.
5. Казаринов, Л.С. Автоматизированная информационная система поддержки принятия решений по контролю и планированию потребления энергетических ресурсов/ Л.С. Казаринов, Т.А. Барбасова, А.А. Захарова // Вестник ЮУрГУ. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. -2012. - №23, С.118-122.
6. Ларин, О.М. Методы, модели и алгоритмы для системы поддержки принятия решений оптимизации потерь электроэнергии в системе электроснабжения промышленного предприятия: автореф. дис. на соискание ученой степени канд. техн. наук / О.М. Ларин. - Курск, 2004. - 18 с.
7. Митрофанов, С. В. Разработка системы поддержки принятия решений на основе многокритериальной оптимизации состава агрегатов ГЭС: автореф. дис. на соискание ученой степени канд. техн. наук / С. В. Митрофанов. - Новосибирск, 2013. - 20 с.
8. Непомнящий, В. А. Экономические потери от нарушения электроснабжения / В. А. Непомнящий. -М. : Издательский дом МЭИ, 2010. - 188 с.
9. Панкратьев, П.С. Поддержка принятия решений при многокритериальном двухуровневом выборе пунктов размещения электростанций: диссертация кандидата технических наук/ Панкратьев П. С. -Иркутск, 2015. - 205 с.
10. Семенова, Л. А. Разработка методики принятия решения по развитию систем электроснабжения с применением техноценологического подхода и теории нечетких множеств: автореф. дис. на соискание ученой степени канд. техн. наук / Л. А. Семенова. - Екатеринбург, 2010. - 22 с.
11. СТО 56947007-29.240.124-2012 «Сборник «Укрупненные стоимостные показатели линий электропередачи и подстанций напряжением 35-1150 кВ» 324 тм - т1 для электросетевых объектов», ОАО «ФСК ЕЭС».
12. СТО 56947007-29.240.35.146-2013 «Правила проведения расчетов затрат на строительство подстанций с применением КРУЭ», ОАО «ФСК ЕЭС».
13. СТО 56947007-29.240.037-2010 «Экологическая безопасность электросетевых объектов. Требования при проектировании», ОАО «ФСК ЕЭС».
14. Чернова, А.Д. Особенности формирования экономического критерия принятия решения по развитию электросетевых объектов/ А.Д. Чернова // Эффективная энергетика - 2015: материалы научно-практической конференции с международным участием. - Санкт-Петербург, 2015. - С.158-164.
15. J. Liao Application of Decision Support System to Three Gorges Cascade Hydropower Station. / J. Lia, L. He, X. Yuan, H. Li// WGEC '08 Proceedings of the 2008 Second International Conference on Genetic and Evolutionary Computing. - 2008. - С. 500-503.
16. L. Jones Strategies and decision support systems for integrative variable energy resources in control centers for reliable grid operations [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www1.eere.energy.gov/wind/pdfs/ reliable_grid_operations.pdf.
