CC BY
51
УДК 631.31
Я.Э.ШКЛЯРСКИЙ, д-р техн.наук, профессор, js-10@mail.ru Санкт-Петербургский государственный горный университет И.ГОНСАЛЕС ПАЛАУ, инженер, palauiliana@gmail.com Горно-металлургический институт им. Антонио Нуньес Хименес, Моа, Куба
Y.E.CHKLIARSKI, Dr. in eng. sc.,professor, js-10@mail.ru Saint Petersburg State Mining Institute (Technical University) I.GONSALES PALAY, engineer, palauiliana@gmail.com Mining and Metallurgical Institute, Moa, Cuba
ОПТИМИЗАЦИЯ КОМПЕНСАЦИИ РЕАКТИВНОЙ МОЩНОСТИ В СЛОЖНЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЕТЯХ
Оптимизация компенсации реактивной мощности при наличии высших гармоник в сложной электрической сети представляет собой сложную вычислительную задачу. Предложен метод расчета, позволяющий существенно сократить процедуру вычислений и при этом получить желаемый результат в виде выбора параметров устройств компенсации реактивной мощности и фильтров высших гармоник.
Ключевые слова: реактивная мощность, компенсация, метод диапазонов.
REACTIVE POWER COMPENSATION OPTIMIZATION AND ITS OPTIMIZATION IN THE ELECTRICAL NETWORK
COMPLEX
The optimization of reactive power compensation in the presence of harmonics in the electrical network complex is a complicated computational problem. The authors propose a calculation method that significantly reduce the computation procedure and still get the desired result as the choice of device parameters for reactive power compensation and harmonics filters.
Key words: reactive power, compensation, the method of range.
Компенсация реактивной мощности при наличии высших гармоник в электрической сети при одновременном снижении искажений тока и напряжения может рассматриваться как проблема подготовки и принятия решений по нескольким критериям дискретных переменных [1, 2]. Предлагаемый способ решения поставленной задачи, прежде всего, включает внешний анализ ситуации (рис.1):
• разложение общей задачи на независимые ее части с определением соответствующих этим частям переменных;
• определение весовой декомпозиции каждой выбранной локальной задачи;
• изучение независимых частей и влияния выбранных переменных на решение локальной задачи.
Одним из методов, применяемых для выбора показателей на выходе системы У, является привлечение экспертов, работа с которыми включает в себя следующие этапы (метод Мултиронда):
1) выбор экспертов на основе их квалификации;
2) сбор данных, отражающих мнение группы экспертов;
3) определение веса выбранных экспертами показателей;
4) анализ полученных результатов.
_ 349
Санкт-Петербург. 2011
U1 Uk d1 dr l l l l
X,
X„
Y,
Рис. 1. Внешний анализ ситуации ик и dr - параметры независимых воздействий на систему; Хп - параметры технических устройств, подлежащие изменению в процессе исследований;
Y
- технико-экономические показатели
A X,
X,
B X
X1 X2
B X
А Х1 Х2 В X Рис.2. Шаги определения Zmax
Так, для одного из предприятий в результате применения рассмотренного метода были определены следующие показатели, влияющие на решение поставленной задачи: напряжение в узлах сети, коэффициент мощности в узлах, коэффициент гармонических искажений, потери мощности в сети и экономическая эффективность [3, 4]. Таким образом были определены основные показатели, которые в дальнейшем позволили разделить
350 _
основную задачу на независимые части. Такой подход не противоречит известному методу Чебышева по решению многокритериальной задачи, формализация которой выглядит следующим образом:
Z, = max \ w.
YC - Ydi
где wi - весовой коэффициент, соответствующий показателю У/
Yc и Yd. - соответ-
ственно расчетные и желаемые значения /-го показателя.
Однако применение метода Чебышева для разветвленных сетей представляется громоздким по двум основным причинам:
• фиксированные значения параметров независимых переменных определяются при достижении оптимума выходной функции;
• сходимость решения при наличии большого количества независимых переменных может быть недостаточной.
Исходя из этого, для решения поставленной задачи предлагается применить так называемый генетический алгоритм, предложенный Д.Холландом и позволяющий упростить решение без ущерба для его точности. Отличие этого метода заключается в том, что решением является не фиксированное значение параметров, а их область, границы которой определяются заданной точностью.
Для электрической сети при решении задачи компенсации реактивной мощности в условиях наличия искажений алгоритм будет содержать следующие этапы:
1) выбираются выходные функции системы, соответствующие низшей ступени электрической сети (У,) и независимые переменные, определяющие поведение этих функций согласно схеме (рис.1).
2) определяется максимум обобщенной целевой функции Zi, причем для каждого У/ у- устанавливается диапазон изменения параметров, позволяющий получить оптимум целевой функции;
3) из полученных значений У/ ^ выбирается функция с наихудшими показателями и осуществляется переход на следующую ступень электрической схемы;
Y
m
а
Z
б
Z
в
Z
1
0.040000000 0.038000000 0.036000000 0.034000000 0.032000000 0.030000000 0.028000000 0.026000000 0.024000000 0.022000000 0.020000000 0.018000000 0.016000000 0.014000000 0.012000000
О Ю СП со
0000000000С=|С11С=|С=|0000000С=|С=|С=|С=|00000000000000
Диапазон [0, Л?]
Рис.3. Фрагмент 10-процентного расчета на всем диапазоне [0, Л]
4) формируется новая целевая функция 2к и добавляются функции +к^ ^ , соответствующие следующей ступени;
5) пп.2-4 повторяются до достижения последней ступени электрической сети.
Следуя представленному алгоритму, можно получить решение для сколь угодно разветвленной сети, причем в виде области изменения входных параметров Хп с заданным диапазоном их изменения. Основным в представленном алгоритме решения является второй этап (рис.2).
При заданном диапазоне измения параметра Хп в пределах [А, В] определяется его диапазон с наибольшим значением Zmax (рис.2, а). В нашем случае это диапазон [Х2, В]. Новый полученный диапазон [А, В] соответствует предыдущему [А, Х2]. Процедура повторяется, и теперь Zmax будет соответствовать диапазону [А, Х1] (рис.2, б). Уменьшив диапазон [А, В] до нового значения [Х1, В], определяют последующее Zmax (рис.2, в), и т.д., до достижения заданной минимальной области изменения параметра Хп.
Следует отметить, что первоначальный диапазон [А, В] выбирается произвольно из всего диапазона переменных параметров и может быть значительно меньше него. В случае, если Z не достигает заданного значения
на диапазоне [А, В], выбирается другой, отличный от предыдущего. Такой подход позволяет сократить вычислительную процедуру, осуществляемую при рассмотрении всего диапазона. В этом случае количество шагов расчета может быть чрезвычайно большим (рис.3).
Существенным моментом при реализации представленного алгоритма является определение количества параметров Хп, при которых достигается Zmax. Исследования показали, что при заданном диапазоне изменения любого параметра, применяемого для решения задачи компенсации реактивной мощности в электрических сетях, достаточно его изменение ограничить 5 % от всех возможных его значений. Такое утверждение следует из анализа зависимости (рис.4),
Рис.4. Зависимость изменения Zmax от п/Л
_ 351
Санкт-Петербург. 2011
где показано изменение Zmax от процентного соотношения количества изменений п параметра XI к общему количеству возможных его изменений.
Представленный алгоритм был реализован при определении параметров компенсации реактивной мощности на предприятии «Эрнесто Че Гевара». В условиях наличия высших гармоник в электрической сети предприятия были выбраны параметры фильтрокомпенсирующих установок и конденсаторных батерей, обеспечивающих заданные значения коэффициентов мощности и технико-экономических показателей.
REFERENCES
1. Dong Z.Y , Hill D.J, Makarov Y.V. Advanced Reactive Power Planning by a Genetic Algorithm // IEEE Transactions on Power Systems. 2005. Vol.11. N 2. P.134-139.
2. Furong Li, Pilgrim J.-D, Chavansingh D. Genetic Algorithms for Optimal Reactive Power Compensation on the National Grid System // IEEE Transactions on Power Systems. 2005. Vol.20. N 1. P.203-208.
3. González P. I, Legrá L.A., Marrero R.S., Arzola R.J. Optimization of reactive power compensation in industrial networks with multiobjective algorithm // Energy Journal.
2006. Part 1. P. 113-117.
4. González P. I, Legrá L.A., Marrero R.S., Arzola R.J. Optimization of reactive power compensation in industrial networks with multiobjective algorithm // Energy Journal.
2007. Part 2. P.156-161.
