CC BY
52
Информатика, вычислительная техника и управление. Приборостроение. Метрология. Информационно-измерительные приборы и системы
ш
воляет более взвешенно подходить к выбору и реализации мероприятий по энергосбережению и повышению эффективности системы теплоснабжения в целом по железнодорожному узлу в условиях ограниченных инвестиционных ресурсов.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Государственный стандарт РФ ГОСТ Р 5138799. Энергосбережение/Постановление Госстандарта России от 30 ноября 1999 г. № 485-ст.
2. Государственный стандарт РФ ГОСТ Р 5137999. Энергетический паспорт промышленного потребителя топливно-энергетических ресурсов/Постановление Госстандарта России от 30 ноября 1999 г. № 471-ст.
3. Государственный стандарт РФ ГОСТ Р 5154199. «Энергетическая эффективность. Состав показателей/ Постановление Госстандарта России от 29 декабря 1999 г. № 882-ст.
4. Нортон Д., Каплан Р. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. - М.: Олимп-Бизнес, 2010. — 320 с.
5. Об энергетической стратегии ОАО "РЖД" на период до 2010 года и на перспективу до 2030 года / Распоряжение ОАО «РЖД» от 11.02.2008 № 269р;
6. Об энергосбережении и о повышении энергетической эффективности и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации/ Федеральный закон РФ от 23.11.2009 года N 261-ФЗ//Российская газета — 2009 — №5050.
7. Репин В.В., Елиферов В.Г. Процессный подход к управлению. Моделирование бизнес-процессов. — М.: РИА «Стандарты и качество», 2008. — 408 с.
8. Энергетика России: взгляд в будущее (Обосновывающие материалы к Энергетической стратегии России на период до 2030 года).- М.: ИД «Энергия», 2010. - 616 с.
УДК 621.311 Крюков Андрей Васильевич,
д. т. н., профессор ИрГУПС, e-mail: [email protected] Закарюкин Василий Пантелеймонович, д. т. н., профессор ИрГУПС, e-mail: [email protected] Алексеенко Владимир Александрович,
аспирант ИрГУПС, e-mail: [email protected]
МОДЕЛИРОВАНИЕ АКТИВНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СЕТЕЙ В ФАЗНЫХ КООРДИНАТАХ
A. V. Kryukov, V.P. Zakaryukin, V.A. Alekseenko
SMART GRID ACTIVE ELEMENTS MODELING IN PHASE DOMAIN
Аннотация. Предложен алгоритм моделирования режимов интеллектуальных электроэнергетических систем с активно-адаптивными сетями, основанный на комплексном использовании имитационных моделей, реализуемых в фазных координатах, и динамических моделей, получаемых на основе средств программной системы Matlab. Работа выполнена по программе гранта № H.G34.31.0044.
Ключевые слова: интеллектуальные электроэнергетические системы, активно-адаптивные сети, моделирование в фазных координатах.
Abstract. Modeling algorithm for smart grid based on complex imitating models in phase domain and on dynamic Matlab models is proposed. This paper is done by grant 11.G34.31.0044.
Keywords: smart electric systems, smart grid, phase domain.
При высоких темпах развития экономики производство электроэнергии в России достигнет в 2020 году 2000 млрд. кВт ч, т. е. возрастет по сравнению с 2000 годом в два раза. В работе [1] отмечается, что обеспечение таких уровней производства невозможно без системного решения следующих задач:
• создание новой технологической основы энергетики на базе инноваций;
• придание интегрирующей роли электрической сети как структуре, создающей надежную связь генераторов и потребителей электроэнергии (ЭЭ);
• установка в сетях активных технических средств, повышающих управляемость и энергоэффективность, а также улучшающих качество ЭЭ;
• применение новых информационных технологий и быстродействующих вычислительных
комплексов для оценивания состояния и управления; создание на этой основе адаптивной системы управления в нормальных и аварийных режимах;
• повышение эффективности использования энергоресурсов и энергосбережение.
В итоге должен произойти выход электроэнергетики на новое качество управления и переход к интеллектуальным электроэнергетическим системам (ЭЭС) с активно-адаптивными сетями (ИЭЭСААС), рис. 1. ИЭЭСААС включает следующие сегменты [1, 2]:
• все виды генераторов, а также различные типы потребителей, участвующие в обеспечении качества ЭЭ и надежности функционирования ЭЭС;
• электрические сети различного напряжения и функционального назначения, имеющие возможность:
- изменения параметров и топологии по текущим режимным условиям;
- регулирования напряжения в узловых точках, обеспечивающего минимизацию потерь при соблюдении нормативных значений показателей качества электроэнергии;
- комплексного учета ЭЭ на границах раздела сети и на подстанциях;
- всережимную систему управления с полномасштабным информационным обеспечением.
В последние годы все более широкое применение при производстве электроэнергии получают установки распределенной генерации (РГ), что приводит к изменению технологий управления передачей и распределением ЭЭ и структуры распределительных сетей. Свободный рынок ЭЭ и возможность использования РГ для нужд потребителей, а также для продажи вырабатываемой электроэнергии через сети распределительных компаний требует готовности сетевого комплекса к приему и распределению потоков мощности не только в сетях высокого напряжения, но и в сетях 10-20-35 кВ. При этом жесткие требования к надежности электроснабжения и качеству ЭЭ на фоне развития технологий РГ сталкиваются с растущим износом технологического оборудования РС, что ограничивает возможности подключения новых потребителей и эффективного управления режимами. Эти проблемы могут быть решены на основе создания интеллектуальных сетей (smart grid), имеющих функции самодиагностики и автоматизированного принятия решений по управлению режимами [3]. Наиболее точное определение концепции дано в работе [4], в которой под smart grid понимается полностью саморегулируемая и самовосстанавливающаяся ЭЭС, имеющая сетевую топологию и включающая в себя следующие элементы:
ИЭСАСС
Рис. 1. Структура интеллектуальной энергосистемы с активно-адаптивной сетью (ИЭЭСААС): ТГ - установки традиционной генерации (тепловые, гидравлические и атомные электростанции); СУ - система управления, работающая в реальном времени и построенная на базе единой информационной сети; КП - крупные потребители ЭЭ; ЕНЭС - единая национальная электросеть; РГ - установки распределенной
генерации; АСР - адаптивная система регулирования
Информатика, вычислительная техника и управление. Приборостроение. Метрология. Информационно-измерительные приборы и системы
ш
• традиционные источники энергии, а также установки РГ, выполненные, в том числе, на базе НВИЭ;
• активно-адаптивные электрические сети;
• все виды промышленных, транспортных и коммунально-бытовых потребителей ЭЭ.
Управление режимами работы такой сети осуществляется на основе единой информационной сети в режиме реального времени.
Железнодорожный транспорт России является достаточно емким потребителем энергоресурсов. В электрических сетях, питающих тяговые подстанции магистральных железных дорог, а также в системах тягового электроснабжения (СТЭ) в полном объеме проявляются перечисленные выше проблемы, решение которых возможно на основе технологий ААС и smart grid. Особую актуальность вопрос применения таких технологий приобретает в Восточной Сибири и на Дальнем Востоке, где основная системообразующая электрическая сеть непосредственно связана с тяговыми подстанциями железнодорожных магистралей [5]. Ввиду значительного объема резкопе-ременной, нелинейной и однофазной тяговой нагрузки показатели качества ЭЭ в этих сетях далеко выходят за допустимые пределы [6].
Основная трудность реализации модели ЭЭС, питающей электротяговые нагрузки, состоит в существенной нестационарности, заключающейся в зависимости динамического оператора и векторов параметров от времени. Это приводит к непрерывному изменению не только численных значений коэффициентов, но и структуры модели, вызванному наличием тяговых нагрузок, перемещающихся в пространстве [7]. Наличие активных элементов, использующихся в технологиях ААС [1...5], еще более усложняет формирование адек-
ватной модели активно-адаптивных сетей, питающих тяговые подстанции железных дорог переменного тока. Преодоление указанных затруднений возможно путем использования алгоритма комплексного моделирования, блок-схема которого представлена на рис. 2.
Алгоритм имеет две параллельные ветви, включающие следующие блоки:
- имитационное моделирование исходного базового режима в комплексе «Fazonord-Качество» [7] и определение на этой основе электротяговых нагрузок в виде зависимостей
P = P (t), Qk = Qk (t); вычисление характеристик
полученных зависимостей: max, mid, min;
- формирование имитационных и динамических моделей ЭЭС и СТЭ с учетом элементов ААС и проведение моделирования с получением
результатов в виде зависимостей k2U (t\кш (t),
где X = A, B,C, а также статистических характеристик max, mid, min;
- анализ и обобщение полученных результатов.
Каждый из описанных выше подходов к моделированию ЭЭС и СТЭ с элементами ААС обладает определенными преимуществами и ограничениями (рис. 3) , и только на основе их комплексного использования можно получить адекватный результат.
Преимущества имитационного подхода, базирующегося на применении комплекса программ «Fazonord-Качество», состоят в следующем:
- возможности получения реальной динамики изменения параметров режима, вызванного движением поездов по трассам со сложным профилем пути;
Рис. 2. Алгоритм моделирования: индексом F обозначена модель, реализуемая на основе комплекса «Ра/опоМ-Качество», а индексом М - модель, реализуемая в системе МаШЬ
Рис. 3. Преимущества и ограничения динамического и имитационного моделирования: ИМ - имитационная модель; ДМ - динамическая модель
- корректное моделирование многопроводных статических элементов ЭЭС (линий электропередачи и трансформаторов) на основе решетчатых схем замещения [7], что позволяет адекватно учитывать взаимные электромагнитные влияния.
Целевое назначение ПК «Fazonord-Качество» как программы расчета стационарных режимов ЭЭС и СТЭ в фазных координатах создает естественные ограничения по использованию этого комплекса в задачах моделирования ААС. Первое ограничение состоит в том, что активные элементы, такие, например, как кондиционеры гармоник, имеющие в своем составе устройства силовой электроники, а также микропроцессорные средства управления, можно промоделировать только на основе функционального подхода, предлагаемого в настоящей работе. Суть такого подхода состоит в подборе для конкретного элемента ААС с дискретно работающими сегментами статической модели, обеспечивающей в заданной ограниченной области аналогичный результат в части реализации установившегося режима работы ЭЭС и СТЭ. Второе ограничение связано с тем, что квазидинамическое моделирование режимов при движении поездов осуществляется с достаточно большой дискретностью в 1 минуту, вызванной сложившейся практикой выполнения тяговых расчетов [8]. Это не позволяет моделировать переходные процессы, изучение которых в ряде случаев является весьма актуальным.
Динамические модели, реализуемые на основе универсальной системы компьютерного моделирования Matlab, обладают несомненными преимуществами, состоящими в следующем:
- возможность корректного моделирования переходных процессов;
- получение структурно и функционально адекватных моделей элементов ААС с сегментами, построенными на основе силовой электроники.
Ограничения при использовании указанных динамических моделей заключаются в недостаточной корректности применяемых моделей ЛЭП и трансформаторов [7], а также в сложности учета электротяговых нагрузок, перемещающихся в пространстве.
Проанализированные ограничения, а также различия в технологиях моделирования элементов ААС с помощью ИМ и ДМ, могут приводить к некоторым различиям в результатах определения параметров режима, в частности, показателей качества ЭЭ по несинусоидальности. Поэтому о совпадении результатов можно говорить в рамках теоретико-множественного подхода [9] как о принадлежности некоторой ограниченной области пространства параметров (рис. 4). В общем случае условие совпадения может быть записано как ^ П См ~ 0, где ^ > ^м - множества режимных параметров, полученных соответственно в результате имитационного и динамического моделирования.
Информатика, вычислительная техника и управление. Приборостроение. Метрология. Информационно-измерительные приборы и системы
Рис. 4. Взаимодействие моделей
Перечень активных элементов ААС, математические и компьютерные модели которых реализованы в рамках предложенного выше подхода, представлен в табл. 1. Более подробную характеристику этих моделей предполагается дать в последующих публикациях.
Т а б л и ц а 1
В качестве примера на рис. 5 представлены результаты моделирования пофазно управляемого СКРМ, выполненного по технологиям FACTS и предназначенного для снижения уровней несимметрии в сетях 220 кВ, питающих тяговые подстанции (Т11) одной из железных дорог Восточной Сибири.
FACTS (flexible alternative current transmission systems) представляет собой комплекс технических и информационных средств автоматического управления режимами ЭЭС. СКРМ смоделирован в виде треугольника элементов, поддерживающих линейные напряжения заданного уровня за счет генерации или поглощения реактивной мощности нужной величины в каждой фазе. Подключение такого треугольника произведено с помощью модели трансформатора с соединением обмоток А/У с номинальной мощностью 500 МВА, напряжением короткого замыкания (КЗ) и током холостого хода (ХХ) 0,01 %, с мощностями ХХ и КЗ 0,01 кВт и с заземленной нейтралью вторичной обмотки. Узлы вторичной обмотки объявлялись PU-узлами с нулевой активной генерацией, рис. 6.
Фрагмент модели сети, сформированный средствами программного комплекса «Fazonord-Качество», включающий описанную модель СКРМ, показан на рис. 7.
Разработанные модели ИЭЭСААС
№ Элемент ААС F M
ЛЭП повышенной
1 пропускной способности + -
2 Управляемые ЛЭП + -
3 Симметрирующие трансформаторы + -
4 Установки распре- + +
деленной генерации
5 Вставки постоянно- + +
го тока
Пофазно управляе-
мые средства ком-
6 пенсации реактивной мощности (СКРМ) + +
7 Активные кондици- + +
онеры гармоник
5 4.5 4 3.5 3 2.5 2 1.5 1
0.5
0
—
V л V
СБ ТМ отк JIKI4 V. ен
ск РМ Р. К Л] ОЧ н] V л
/ \ V
4f
£
ТП1
тпз
ТП5
ТП7
ТПЭ
ТП11
ТП13 ТП15
ТП17
ТП1Э ТП21
Рис. 5. Максимальные значения коэффициентов несимметрии по обратной последовательности
на шинах 220 кВ ТП
_PU-узлы
Рис. 6. Модель СКРМ, построенного по технологиям FACTS
Полученные результаты показывают, что за счет применения пофазно управляемых СКРМ возможно существенное снижение несимметрии в сетях 220 кВ, питающих тяговые подстанции
железных дорог переменного тока. При включении СКРМ коэффициенты несимметрии по обратной последовательности kw с интегральной вероятностью 0,95 не выходят за нормально допустимые пределы.
Заключение
1. Рассмотрены вопросы применения технологий интеллектуальных энергосистем и smart grid в электрических сетях, питающих тяговые подстанции железных дорог переменного тока.
2. Наличие активных элементов, использующихся в технологиях интеллектуальных энергосистем и smart grid, существенно усложняет фор-
Информатика, вычислительная техника и управление. Приборостроение. Метрология. Информационно-измерительные приборы и системы
мирование адекватной модели активно-адаптивных сетей, питающих электротяговые нагрузки. Преодоление указанных затруднений возможно путем использования методов декомпозиции. При этом моделирование разбивается на два этапа, в каждом из которых используются разные модели ЭЭС. На первом этапе применяется технология имитационного моделирования, разработанная в ИрГУПСе. В результате моделирования определяются экстремальные значения тяговых нагрузок, а также потоков мощности на вводах 100-220 кВ ТП, которые затем используются при построении динамических моделей активно-адаптивных сетей на основе средств программной системы Matlab.
3. Моделирование реальных ЭЭС, питающих тяговые подстанции железных дорог переменного тока, показало применимость разработанных компьютерных технологий для решения практических задач, возникающих при разработке интеллектуальных энергосистем.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Дорофеев В.В. «Умные» сети в электроэнергетике. URL: http: //www.energyland.info/analitic-show-45305. Дата обращения 13.09.2011.
2. Дорофеев В.В., Макаров А.А. Активно-
адаптивная сеть - новое качество ЕЭС России // Энергоэксперт. № 4. 2009. С. 29-34.
3. Кобец Б.Б., Волкова И.О. Инновационное развитие электроэнергетики на базе концепции smart grid. М.: ИАЦ, 2010. 208 с.
4. Smart Power Grids - Talking about Revolution. IEEE Emerging Technology Portal, 2000.
5. Zakaryukin V.P., Kryukov A.V., Abramov N.A. Electro Energetic Technological Control in East Siberia Railway // Energy of Russia in XXI century: Development strategy - Eastern vector. CD-ROM PROCEEDINGS. S3-10.
6. Долгов А.П., Кандаков С.А., Закарюкин В.П. Улучшение качества электроэнергии в системах внешнего электроснабжения железных дорог Восточной Сибири // Электрификация и развитие инфраструктуры энергообеспечения тяги поездов на железнодорожном транспорте. СПб, 2011. С. 37-38.
7. Закарюкин В.П., Крюков А.В. Сложнонесим-метричные режимы электрических систем. Иркутск: Изд-во Иркут. ун-та, 2005. 273 с.
8. Марквардт К.Г. Электроснабжение электрифицированных железных дорог. М.: Транспорт, 1982.528 с.
9. Сигорский В.П. Математический аппарат инженера. Киев: Техшка, 1975. 768 с.
УДК 624.131 Кудрявцев Сергей Анатольевич,
д. т. н., профессор, Дальневосточный государственный университет путей сообщения,
e-mail: [email protected] Кажарский Алексей Витальевич,
аспирант, Дальневосточный государственный университет путей сообщения
ЧИСЛЕННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА МОРОЗНОГО ПУЧЕНИЯ И ОТТАИВАНИЯ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ СКОРОСТИ ПРОМЕРЗАНИЯ ГРУНТОВ
S.A. Kudryavtsev, A. KKazhars^
NUMERICAL MODELING OF FREEZE HEAVING AND THAWING PROCESS DEPENDING ON VELOCITY OF SOIL
FREEZING
Аннотация. В данной работе приведена методика численного моделирования и проведено исследование изменения влажности в промерзающих грунтах в зависимости от скорости промерзания грунтов основания. Выполнена оценка влияния изменения влажности грунтов на значения прочностных характеристик в процессе оттаивания в условиях стабилометрических испытаний.
Ключевые слова: численное моделирование, влажность, вечномерзлый грунт, оттаивание.
Abstract. Technology of numerical modeling and research of moisture change in frozen soils depending on velocity of foundation soil freezing are represented here. Effect of change of soil moisture on strength characteristics during unfreezing process under conditions of stabilometric tests is appraised.
