CC BY
65
УДК 621.311
ОПТИМИЗАЦИЯ РЕЖИМОВ ЭНЕРГОСИСТЕМ, ВКЛЮЧАЮЩИХ ТЭЦ И ГЭС, С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДЕРЕВА СОЧЕТАНИЙ УСЛОВИЙ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ
А.М.Клер1, З.Р.Корнеева2, П.Ю.Елсуков3
Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева (ИСЭМ) СО РАН, 664043, г. Иркутск, ул. Лермонтова, д.130.
Разработана методика оптимизации длительных режимов энергосистем, включающих ТЭЦ и ГЭС с водохранилищами многолетнего регулирования. Для учета случайного характера приточности воды используется дерево (граф) сочетаний условий функционирования ЭЭС на расчетном периоде. Применение методики проиллюстрировано на примере энергосистемы, включающей каскад из трех ГЭС и восьми ТЭЦ. Ил. 2. Табл. 2. Библиогр. 9 назв.
Ключевые слова: электроэнергетическая система; ТЭЦ; ГЭС; длительные режимы; водохранилища многолетнего регулирования; топливные издержки; оптимизация режимов; случайный характер условий функционирования.
OPTIMIZATION OF MODES OF POWER SYSTEMS INCLUDING HEAT STATIONS AND HYDROPOWER STATIONS WITH THE USE OF THE COMBINATION TREE OF OPERATING CONDITIONS A.M. Kler, Z.R. Korneeva, P.Yu. Elsukov
Institute of Power Systems named after L.A. Melentiev SB RAS, 130, Lermontov St., Irkutsk, 664033.
The authors worked out a procedure to optimize the long regimes of power systems, including heat stations and hydropower stations with water reservoirs of long-term regulation. For the account of the random nature of the inflow of water a combination tree (graph) of operating conditions of an electrical power system in the calculated period is used. The application of the procedure is illustrated by the example of the power system, comprising a cascade of three hydropower stations and eight heat stations. 2 figures. 2 tables. 9 sources.
Key words: electrical power system; heat station; hydropower station; long modes; water reservoirs of long-term regulation; fuel costs; optimization of modes; random character of operating conditions.
Для оптимизации длительных режимов работы ЭЭС, включающих ТЭС и ГЭС с водохранилищами многолетнего регулирования, наибольшее распространение получили методы стохастического динамического программирования (СДП) [1-3] и стохастического двойственного динамического программирования (СДДП) [4]. Обе группы методов основаны на многошаговом (многоэтапном) процессе. При этом весь расчетный период (продолжительностью несколько лет) делится на некоторое число временных интервалов (например, с продолжительностью интервала один месяц). Для каждого такого интервала строится функция условно-оптимальных затрат по энергосистеме, зависящих от запасов воды в водохранилищах ГЭС в начале этого интервала. Кроме методов СДД и СДДП, для задач оптимизации длительных режимов ЭЭС применение нашел подход, основанный на сведении этих оптимизационных задач к задачам линейного или нелинейного математического программирования [5-7]. Используемые в работе [5] пакеты нелинейного программирования позволяют решать задачи
с тысячами оптимизируемых параметров и ограничений. Следует отметить, что при этом размерность решаемых данными методами задач меньше, чем размерность задач, решаемых методом СДДП, однако сам процесс решения является более простым. Во всех рассмотренных подходах при определении мощностей электростанций вводится условие, что запасы воды в конце временного интервала для режимов с различной боковой приточностью, но одинаковыми запасами воды в начале интервала должны быть одинаковыми. Это позволяет построить единственную оптимальную траекторию изменения запасов воды на протяжении расчетного периода, что значительно облегчает оптимизационный процесс. Вместе с тем требование единственности оптимальной траектории снижает эффективность полученных решений. Следует отметить, что по мере приближения текущего момента времени к некоторому временному интервалу снижается неопределенность условий функционирования на данном интервале. Это позволяет, в случае реализации на интервале определенного сочетания
1Клер Александр Матвеевич, доктор технических наук, профессор, заведующий отделом, тел.: (3952) 423003, e-mail: kler@isem.sei.irk.ru
Kler Alexander, Doctor of technical sciences, Professor, Head of the Department, tel.: (3952) 423003, e-mail: kler@isem.sei.irk.ru
2Корнеева Зайтуна Равильевна, кандидат технических наук, доцент, старший научный сотрудник, тел.: (3952) 423445, e-mail: korneeva@isem.sei.irk.ru.
Korneeva Zaituna, Candidate of technical sciences, Associate Professor, Senior Researcher, tel.: (3952) 423445, e-mail: kornee-va@isem.sei.irk.ru.
3Елсуков Павел Юрьевич, младший научный сотрудник, тел.: (3952) 423445, e-mail: els@isem.sei.irk.ru Elsukov Pavel, Junior Researcher, tel.: (3952) 423445, e-mail: els@isem.sei.irk.ru
условий функционирования, принять управляющие воздействия, оптимальные именно для данного сочетания. В результате возникает не одна оптимальная траектория, а дерево таких траекторий.
Построение указанного дерева оптимальных траекторий обеспечивает подход, основанный на использовании дерева сочетаний условий функционирования ЭЭС [8] и решении задач нелинейного математического программирования. Однако он разработан применительно к энергосистемам, в которых ГЭС имеют водохранилища сезонного регулирования. Для таких систем длительность расчетного периода принимается равной одному году, причем в качестве момента его начала выбирается момент начала паводка. Благодаря этому запасы воды в водохранилищах ГЭС в начале и конце расчетного периода известны и равны их минимальным значениям.
Существенным недостатком метода оптимизации режимов ЭЭС [8] является его двухэтапный характер. На первом этапе проводится независимая оптимизация режимов работы ЭЭС на отдельных временных интервалах (базовых режимов) при различных соотношениях стоимостей энергии ГЭС и ТЭС, а на втором этапе - согласованная оптимизация режимов работы ЭЭС на протяжении всего расчетного периода. Причем характеристики ЭЭС (расходы топлива ТЭС и т.д.) на отдельных временных интервалах определяются как выпуклые линейные комбинации соответствующих характеристик базовых режимов. Коэффициенты разложения текущих режимов по базовым являются оптимизируемыми параметрами на втором этапе, поэтому при любом изменении внешних условий функционирования требуется повторение громоздких расчетов базовых режимов. В настоящее время в связи с резким ростом производительности вычислительной техники появилась возможность проводить оптимизацию длительных режимов ЭЭС в один этап, используя при согласованной оптимизации режимов ЭЭС достаточно подробные модели энергосистемы.
Целью данной работы является модификация метода [8] для одноэтапной оптимизации режимов работы ЭЭС, включающих ТЭЦ и ГЭС с водохранилищами многолетнего регулирования. Актуальность этой проблемы связана с тем, что у российских энергосистем, имеющих в составе ГЭС с водохранилищами многолетнего регулирования (Иркутской, Норильско-Таймырской и др.), среди тепловых электростанций велика доля ТЭЦ.
При оптимизации длительных режимов ЭЭС, включающих ГЭС с водохранилищами многолетнего регулирования, продолжительность расчетного периода должна составлять несколько лет. При этом следует учесть случайный характер приточности воды в водохранилища ГЭС, а если ГЭС образуют каскад, то случайный характер «внешней» приточности воды в водохранилища каскада. Для учета случайного характера приточности воды удобно использовать дерево (граф) сочетаний условий функционирования ЭЭС на расчетном периоде [8]. Весь расчетный период функционирования ЭЭС делится на интервалы времени, причем число ветвей дерева на некотором интервале должно быть больше, или хотя бы не меньше,
чем на предыдущем интервале. Это позволяет учесть расширение диапазона изменения случайных величин по мере удаления временного интервала от начала расчетного периода.
Каждой вершине дерева соответствуют определенные значения запасов воды в водохранилищах ГЭС (характеризуемые уровнями воды в водохранилищах и напорами на их плотинах). Каждой ветви соответствуют определенные значения «внешних» притоков воды в водохранилища и условная вероятность реализации этого сочетания притоков. Условная вероятность ветви определяется в предположении, что процесс функционирования ЭЭС проходит через начальный узел этой ветви. Сумма условных вероятностей всех ветвей дерева, выходящих из одной вершины, равна единице. Вероятность вершины дерева равна вероятности входящей в него ветви. Вероятность ветви дерева равна ее условной вероятности, умноженной на вероятность начальной вершины ветви. Поскольку предполагается, что запасы воды в водохранилищах ГЭС в начале расчетного периода известны, то вероятность начальной вершины дерева равна единице. Знание вероятности начальной вершины дерева и условных вероятностей его ветвей позволяет определить вероятности всех его ветвей и вершин. Если принять, например, что из каждого узла выходят три ветви, соответствующие мало, средне и многоводным приточностям, то такое «полное» дерево будет иметь вид (рис. 1).
В
/32 Т \ 31
23 22
»»С-
X1
V /12 -*
Рис. 1. Дерево сочетаний внешних условий функционирования: 1 - признак маловодного интервала времени; 2 - признак средневодного интервала; 3 - признак многоводного интервала. Обозначение ветви дерева формируется как обозначение предыдущей ветви + признак приточности интервала, к которому относится ветвь
Показатели работы ЭЭС при сочетании условий функционирования, соответствующих определенной ветви дерева, определяются на основе расчета одного или нескольких представительных режимов. В свою очередь, эти показатели зависят от режимных параметров в представительных режимах (мощностей ТЭС и ГЭС, холостых сбросов воды на ГЭС). Причем ре-
жимные параметры должны подбираться так, чтобы не нарушались технологические ограничения на работу объектов ЭЭС (диапазоны изменения мощностей ТЭС и ГЭС, пропускные способности воздушных линий электропередачи, диапазоны изменения уровней воды в водохранилищах ГЭС и расходов воды в створах плотин ГЭС и др.).
Постановка задачи. Требуется найти такие режимные параметры в представительных режимах работы ЭЭС, определяемых деревом сочетаний условий функционирования, чтобы математическое ожидание дисконтированных топливных затрат за расчетный период было минимальным. При этом в каждом режиме должны соблюдаться указанные выше технологические ограничения. Запасы воды в водохранилищах ГЭС в начале расчетного периода задаются. Назовем это задачей I, которая в настоящей работе сводится к задаче нелинейного математического программирования. Расчетный период задачи I разбивается на интервалы времени, равные, как правило, одному году. Значения запасов воды в конце расчетного периода задачи I предлагается определять в результате решения вспомогательной задачи II, исходя из следующих соображений.
• Начало расчетного периода задачи II совпадает с моментом окончания расчетного периода задачи I, а продолжительности расчетного периода и временных интервалов задачи II, как правило, могут быть приняты такими же, как и у задачи I.
• За пределами расчетного периода задачи I задаются прогнозные значения электрических нагрузок и состава генерирующих мощностей по годам расчетного периода задачи II. При отсутствии информации об изменении электрических нагрузок и состава генерирующего оборудования целесообразно рассматривать работу системы с постоянными электрическими нагрузками и постоянным составом оборудования, соответствующими нагрузкам и составу на конец расчетного периода задачи I.
• Запасы воды в начале расчетного периода задачи II равны математическим ожиданиям этих запасов в конце расчетного периода (условие стационарности).
Запасы воды в начале расчетного периода задачи II, которым, при выполнении условия стационарности, соответствует минимум математического ожидания топливных издержек на расчетном периоде задачи II, назовем оптимальными запасами. При решении задачи I начальные запасы воды задаются, а математические ожидания запасов воды в конце расчетного периода принимаются равным их оптимальным значениям, полученным при решении задачи II.
Математическая формулировка задачи I имеет следующий вид. Требуется найти
Ш1П
хопт г = 1 Л
V,
п Е и
У г = 1
(1)
при условиях
в,
х опт Ц вх о
Л
> 0,
Ц' < Цвыых = ф (хоппт, Ц Л, ) < Ц\
опт вх Л ,ЖЛ>БЛ
иЛ = п хЛ"' , Б
) •
Ц вх +1 = ж кых • Ц 4 = ц вЫЫх• V? 6 у г
41 ■>
Ц^ = Ц° •ук 6 у1 V4 = V 6 У Л
Е
V/ 6 дТ
VWвых = ЦТ
/ /п Т
ь х ,
ь х
„опт
Лг ~ Лг Лг ' г = 1,..., щЛ= 1,..., Б; к = 1, ...п-1, где - индекс дисконтирования для г -ого временного интервала; Vл - вероятность реализации внешних условий, соответствующих у—ой ветви дерева условий; п - число представительных режимов, рассматриваемых в одном временном интервале; и г -
топливные издержки энергосистемы в /-ом представительном режиме при сочетании внешних условий, соответствующих у-ой ветви дерева; Т - число интервалов в расчетном периоде задачи I; - множество
номеров ветвей дерева условий, относящихся к ¿-ому интервалу расчетного периода; в- вектор ограничений-неравенств в /-ом представительном режиме,
соответствующем у-ой ветви дерева условий; х
опт
вектор оптимизируемых параметров в /-ом представительном режиме, соответствующем у-ой ветви дерева
условий; цвХ - вектор запасов воды в водохранилищах ГЭС в начале /-ого представительного режима,
соответствующего у-ой ветви дерева условий; ц
вых
- то же в конце /-ого режима; Б, - вектор исходных
данных, задающих внешние условия функционирования в /-ом режиме, соответствующем у-ой ветви дерева условий; у, - множество номеров ветвей, выходящих из той же вершины дерева, в которую входит у-
ая ветвь;
; Б -
число ветвей в дереве условий; ^ -вектор запасов воды в водохранилищах ГЭС в начале расчетного периода; р? - условная вероятность реализации условий, соответствующих д-ой ветви; Ц' Ц"
' - вектора минимально и максимально допустимых значений запасов воды в водохранилищах ГЭС;
х 'опт, х"оППт - то же для оптимизируемых парамет-
]г ]Л
ров режимов; Цт - вектор требуемых значений математических ожиданий запасов воды в водохрани-
лищах ГЭС в конце расчетного периода (определяется при решении задачи II).
Математическая формулировка задачи II отличается от представленной выше формулировки задачи I следующим: в состав оптимизируемых параметров задачи II, помимо оптимизируемых параметров режи-
мов х
опт Л '
включаются запасы воды в начале расчет-
ного периода ловия:
учитываются дополнительные ус-
V Т = V0,
W'< < V" .
В выражении (1) индекс I изменяется от Т +1 до Т + ТП , где Тц - число интервалов в расчетном периоде задачи II.
При рассмотрении достаточно продолжительного расчетного периода задачи I или II число ветвей в «полном» дереве будет весьма велико. Поэтому возникает необходимость сокращения числа узлов и ветвей в дереве сочетаний. Такое сокращение возможно путем объединения вариантов приточности, поступающей в каскад за расчетный период воды, близких по энерго-экономическому эквиваленту. При расчете такого эквивалента следует учитывать разную экономическую ценность одного и того же количества воды, поступающей в одно и то же водохранилище в разные годы расчетного периода, в связи с дисконтированием затрат. Исходя из сказанного энерго-экономический эквивалент определяется следующим образом (при продолжительности интервала один год): Т К
Ы = Е d • Е О • Б , j = 1,..,М, г = 1 I = 1 ' где Т - число лет расчетного периода; К - число ГЭС в каскаде; М - число ветвей в полном дереве в Т-ом году (последнем году расчетного периода);
^ =—1— (г -1) - индекс дисконтирования; а - ко-
г (1 + а)
эффициент дисконтирования; О1 а - «внешняя» при-точность воды в -ом году в 1-ое водохранилище, относящаяся к ветви «полного» дерева, связывающей его корневую вершину с у-ой выходной вершиной; Б, - энергетическая ценность воды, поступающей в водохранилище 1-ой ГЭС (равна количеству электроэнергии, вырабатываемой 1-ой ГЭС и ниже расположенными ГЭС каскада за счет единичного объема воды, поступающей в водохранилище 1-ой ГЭС; определяется при номинальных напорах воды на плотинах ГЭС).
Все М вариантов приточности объединяются в заданное число групп N в соответствии со значением
показателя ^ . Для каждой группы выбирается один «средний» вариант. Причем этому варианту присваивается суммарная вероятность реализации всех вариантов группы. Из ветвей и узлов таких вариантов образуется «сокращенное» дерево сочетаний условий функционирования, для режимов которого выполня-
ются расчеты при оптимизации. Алгоритм формирования «сокращенного» дерева организован таким образом, что для всех N вариантов его приточности задается вероятность реализации. При этом варианту с наименьшей приточностью вероятность следует назначать исходя из требуемой обеспеченности приточ-ности воды, при которой энергосистема должна снабжать потребителей электроэнергии без ограничений.
При оптимизации режимов ЭЭС рассматривается несколько представительных режимов, при этом в каждом из них тепловые нагрузки ТЭЦ могут считаться известными. В этом случае для моделирования ТЭЦ нужно знать диапазон изменения ее полезной электрической мощности при заданных тепловых нагрузках и зависимость расхода топлива ТЭЦ от ее полезной электрической мощности в этом диапазоне. Эта зависимость называется энергетической характеристикой ТЭЦ. В настоящей работе энергетические характеристики ТЭЦ представляются в виде двух линейных отрезков, один из которых отражает работу теплофикационных турбин с конденсаторами по тепловому графику, а второй - по электрическому. Математическая модель ГЭС [8], используемая в настоящей работе, учитывает линейную зависимость удельного расхода воды на производство электроэнергии от напора. В математической модели линии электропередачи [8] принята квадратичная зависимость потерь активной мощности от величины передаваемой активной мощности .
С использованием математических моделей ГЭС, ТЭЦ, линий электропередачи строится математическая модель расчета представительных режимов электроэнергетической системы. Модель учитывает связь по «воде» между водохранилищами ГЭС, если они входят в один каскад, а также схему линий электропередачи энергосистемы. В модели задаются активные электрические мощности потребителей и выделяются оптимизируемые режимные параметры (активные мощности электростанций, холостые сбросы ГЭС и др.). В результате определяется суммарная стоимость топлива, израсходованного ТЭС на протяжении отрезка времени, в течение которого длится рассчитываемый представительный режим, а также запасы (напоры) воды в водохранилищах ГЭС в конце этого отрезка.
Для формирования математической модели расчета представительных режимов ЭЭС используется программно-вычислительный комплекс СМПП, который позволяет на основе анализа графической схемы исследуемого объекта и математических моделей отдельных его элементов автоматически построить программу расчета этого объекта на языке ФОРТРАН [9]. С помощью этого же вычислительного комплекса формируется модель расчета всей совокупности представительных режимов, задаваемых деревом сочетаний условий функционирования и решаются задачи нелинейного математического программирования I- II.
Пример оптимизации работы энергосистемы. В
качестве примера рассматривается оптимизация длительных режимов энергосистемы, в состав которой входят каскад из гидроэлектростанций и угольные
ТЭЦ. Энергосистема включает три ГЭС, две из кото- среднелетнем (продолжительностью 3000 час). В рых имеют водохранилища многолетнего регулирова- среднезимнем режиме ТЭЦ имеют средний отпуск
Таблица 1
Характеристика ГЭС энергосистемы__
Наименование ГЭС-1 ГЭС-2 ГЭС-3
Установленная мощность, МВт 662 4500 3840
Среднемноголетняя выработка электроэнергии, млрд кВт ч 4,1 22,5 21,9
Максимальный / минимальный напор, м 29,8/28,4 105/95 87,5/86
Полезный объем водохранилища, км3 46,4 48,2 2,77
Площадь водохранилища, км2 33000 5470 1873
Среднемноголетний приток воды в водохранилище, км3/год 60,5 91,7 99,7
ния (ГЭС-1 и ГЭС-2) и 8 ТЭЦ суммарной установленной электрической мощностью 3520 МВт. В табл. 1 представлена характеристика ГЭС энергосистемы.
Расчетный период задачи I был принят равным шести годам, а интервалы, на которые разбивался этот период, равнялись одному году. Такими же при-
тепла за отопительный период, а в среднелетнем - за неотопительный. Электрические нагрузки в средне-зимнем и среднелетнем режимах в первый год расчетного периода заданы. В последующие годы принят рост нагрузок в узлах энергосистемы на 2 %. Электрические нагрузки по годам расчетного периода задачи II
Рис.2. Сокращенное расчетное дерево условий функционирования энергосистемы. Принцип обозначения ветвей дерева тот же, что и на рис. 1. Цифрами в скобках показаны вероятности реализации приточно-стей соответствующих ветвей. Для упрощения иллюстрации результатов расчетов в сокращенном дереве принято только три выходных вершины. Варианты с низкой суммарной приточностью воды и вероятностью реализации 0,02 представлены сочетанием пяти маловодных лет одного многоводного года
нимались расчетный период и интервалы задачи II. Сокращенное расчетное дерево условий функционирования энергосистемы дано на рис. 2.
Расчеты проводились в двух характерных режимах: среднезимнем (продолжительностью 5760 час) и
принимались одинаковыми и равными нагрузкам последнего года расчетного периода задачи I. Цены топлива ТЭЦ принимались для различных электростанций в диапазоне от 800 до 900 руб./т.у.т. При определении производства электроэнергии коэффициент
Таблица 2
Основные показатели работы ГЭС и ТЭЦ за расчетный период (в числителе - показатели
Мощность, МВт Топливные
Номер года Номер ветви ГЭС-1 ГЭС-2 ГЭС-3 ТЭЦ издержки, млрд руб.
1 1 216/320 2692/2579 2408/2675 3029/2426 8,79/4,33
2 11 216/559 2767/1936 2483/2142 3036/2422 8,14/4,01
3 112 233/444 3433/2733 3101/2742 1966/1324 7,14/3,61
3 111 219/556 2828/1988 2539/2192 3076/2454 7,56/3,72
4 1123 263/470 3530/2717 3183/2790 1922/1392 6,60/3,34
5 11233 270/499 3490/3054 3143/3151 2141/1861 6,17/3,13
6 112333 589/449 2777/2585 2429/2822 3340/1772 6,09/2,89
4 1113 285/432 3585/3022 3226/2638 1810/1280 6,57/3,34
4 1111 491/538 2772/2043 2456/2252 3093/2489 7,01/3,45
5 11133 275/495 3503/3082 3152/3141 2118/1848 6,17/3,13
6 111333 589/446 2778/2596 2430/2822 3340/1765 6,10/2,89
5 11111 367/412 2889/2728 2570/2816 3154/2571 6,51/3,20
6 111113 581/286 2783/2201 2436/2579 3340/2543 6,10/2,96
готовности для электрогенерирующего оборудования ТЭЦ принимался равным 0,9 в отопительный период и 0,75 в неотопительный, а для ГЭС равным 0,9 в течение всего года. В результате решения задачи II получены оптимальные значения математического ожидания напоров воды на плотинах ГЭС-1 и ГЭС-2 в конце расчетного периода задачи I, составившие для ГЭС-1 29,1 м, а для ГЭС-2 - 102,5 м. В качестве примера (табл. 2) представлены основные показатели работы ГЭС и ТЭЦ энергосистемы за расчетный период для среднезимнего и среднелетнего режимов, полученные в результате решения задачи I.
Расчетные исследования, приведенные в табл. 2, позволяют определить прогнозные балансы мощности и электроэнергии, резервы мощности в ЭЭС, необходимые объемы поставки топлива на ТЭЦ энергосистемы за расчетный период в зависимости от приточности воды в водохранилищах ГЭС.
Таким образом, разработана методика оптимизации длительных режимов работы энергосистемы, основанная на построении дерева оптимальных траекторий уровней воды в водохранилищах ГЭС. Применение методики проиллюстрировано на примере ЭЭС, включающей каскад из трех ГЭС и восьми ТЭЦ.
Библиографический список
1. Беляев Л.С., Картвелишвили Н.А. Оптимальные режимы работы ГЭС в энергосистемах // Гидротехническое строи-тельство.1968. № 6. С. 11-16.
2. Давлетгалиев С.К., Савельев В.А. К оптимизации режимов работы ГЭС по расчетной выборке ридрографов // Проблемы гидроэнергетики и водного хозяйства. Алма-Ата, 1971. Вып.8. С. 3-15.
3. R.E. Devis. Stochastic dynamic programming for multireservoir hydro-optimization, Technical report 15, Syst.Contr., Palo Alto, Calif., 1972.
4. Pereira M., Compodonico N., Kelman R. Long-term Hydro Scheduling based on Stochastic Models // Proc. Int. Conf. Electrical Power Systems Operation and Management (EPSOM'98). - Zurich, Switzerland, 1998 - M. Pereira 1-22.
5. Анализ и управление установившимися состояниями электроэнергетических систем / Н.А. Мурашко [и др.] М.: Наука. Сиб. отд-ние, 1987. 240 с.
6. Горштейн В.М., Мирошниченко Б.П., Пономарев А.В. Методы оптимизации режимов энергосистем. М.: Энергоиздат, 1981. 336 с.
7. J. Castro, J. Gonzales. A nonlinear optimization package for long-term hydrothermal coordination //European Journal of Operational Research. Vol. 154, I3, May 2004, pp. 641-658.
8. Оптимизация развития и функционирования автономных энергетических систем. / А.М.Клер, [и др.] М.: Наука, 2001. 144 с.
9. Методы оптимизации сложных теплоэнергетических установок / А.М. Клер А.М. [и др.] М.: Наука, 1993. 116 с.
УДК 621.313.323
ПРИМЕНЕНИЕ ЦИФРОВЫХ РЕГУЛЯТОРОВ ДЛЯ ОПТИМАЛЬНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КОМПЕНСИРУЮЩЕЙ СПОСОБНОСТИ СИНХРОННЫХ ДВИГАТЕЛЕЙ СОВМЕСТНО С КОНДЕНСАТОРНЫМИ БАТАРЕЯМИ
Ю.В.Коновалов1
Национальный исследовательский Иркутский государственный технический университет, 664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.
Предложена методика вычисления оптимальной загрузки синхронного двигателя, работающего совместно с конденсаторными батареями, обеспечивающей минимум приведенных затрат на генерацию и распределение реактивной мощности на каждой ступени графика нагрузки промышленного предприятия. Показано, что реализация положений данной методики цифровыми регуляторами возбуждения позволит повысить энергетическую эффективность.
Табл. 2. Библиогр.3 назв.
Ключевые слова: синхронные двигатели; конденсаторные батареи; системы возбуждения; оптимальное распределение; цифровые регуляторы.
APPLICATION OF DIGITAL CONTROLLERS FOR THE OPTIMAL USE OF COMPENSATING POWER OF SYNCHRONOUS MOTORS TOGETHER WITH CAPACITOR BANKS Yu.V. Konovalov
National Research Irkutsk State Technical University, 83, Lermontov St., Irkutsk, 664074.
The author proposes the method to calculate the optimum loading of the synchronous motor, operating together with capacitor banks, which provides a minimum of reduced costs for the generation and distribution of reactive power at each stage of the load curve of an industrial enterprise. It is shown that the implementation of the provisions of this method with digital excitation сontrollers would improve power efficiency. 2 tables. 3 sources.
1 Коновалов Юрий Васильевич, кандидат технических наук, доцент кафедры электропривода и электрического транспорта, тел.(3952) 405238, e-mail: yrvaskon@mail.ru
Konovalov Yury, Candidate of technical sciences, Associate professor of the chair of Electric Drive and Electric Transport, tel. (3952) 405238, e-mail: yrvaskon@mail.ru
