CC BY
131
ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКА
УДК 621.311.1.004.12:621.311.2:621.165 Варганов Д.Е.
ОПТИМИЗАЦИЯ РЕЖИМОВ РАБОТЫ ИСТОЧНИКОВ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ГЕНЕРАЦИИ В УСЛОВИЯХ
ПРОМЫШЛЕННЫХ СИСТЕМ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ
В данной работе рассматриваются вопросы оптимизации эксплуатационных режимов системы электроснабжения с газотурбинными установками в условиях действующего промышленного предприятия. Оптимизация режимов осуществляется с использованием оригинального программного обеспечения «КАТРАН», позволяющего определять оптимальные загрузки источников электроэнергии методом динамического программирования в сочетании с модифицированным методом последовательного эквивалентирования, учитывая при этом потери мощности в распределительных электрических сетях предприятия, характеристики используемого топлива, места установок источников, особенности тепловых схем электростанций. Результаты работы предназначены для использования в диспетчерских службах промышленных предприятий. Внедрение результатов работы позволит определить экономически целесообразные загрузки источников электрической энергии в нормальных и ремонтных эксплуатационных режимах и тем самым снизить долю энергозатрат в себестоимости готовой продукции.
Ключевые слова: газотурбинная установка, оптимальный эксплуатационных режим, электростанция, промышленное предприятие, система электроснабжения, себестоимость пара, выработка электроэнергии, источник распределенной генерации.
Введение
Современные промышленные предприятия ввиду постоянно растущих тарифов на электроэнергию характеризуются значительным ростом мощностей, выдаваемых собственными источниками электроэнергии. Кроме того, в настоящее время наблюдается тенденция увеличения выработки мощности за счет строительства источников распределенной генерации, которые обладают следующими принципиально важными положительными особенностями: сравнительно небольшие сроки ввода установок в эксплуатацию, малые габариты, возможность работы на вторичных энергоресурсах. В результате чего встает вопрос о планировании оптимальных эксплуатационных режимов таких электроустановок в условиях системы электроснабжения действующего промышленного предприятия.
Оптимизацией режимов электроэнергетических систем и систем электроснабжения занимаются ученые всего мира довольно давно [1, 2]. Существует множество подходов к решению данной задачи. В работе Бартоломея П.И., Грудинина Н.И. [3] оптимизация режимов энергосистем осуществляется методами сепара-бельного и аппроксимирущего программирования, что позволяет решать задачу методами линейного программирования. В статье [4] этот вопрос решают применением эволюционно-локального алгоритма ройной оптимизации. Однако предложенные подходы сложно адаптировать к условиям промышленных систем электроснабжения. Так, при разработке алгоритмов оптимизации их режимов первое, с чем столкнется разработчик, - это многокритериальность целевой функции и большое число ограничений в форме равенств и неравенств.
Одним из способов устранения данной проблемы является применение метода динамического программирования, адаптированного к оптимизации режимов промышленных систем электроснабжения с собственными источниками электроэнергии [5, 6]. Такой подход позволяет задавать многокритериальную целевую функцию, имеющую точки недифференцируемости и
© Варганов Д.Е.
разрывы, задавать большое число ограничений в виде неравенств и равенств [7]. Важным условием проверки для генераторов любой мощности, работающих в сложной системе электроснабжения, является учет статической [8] и динамической устойчивости [9].
Описанный подход оптимизации реализован в оригинальном программном обеспечении «Комплекс автоматизированного режимного анализа КАТРАН» [10], разработанном на кафедре электроснабжения промышленного предприятия ФГБОУ ВПО «МГТУ им. Г.И. Носова». Модуль «Оптимизация по активной мощности» позволяет осуществлять оптимизацию эксплуатационных режимов промышленных систем электроснабжения как с мощными тепловыми электростанциями, так и с источниками распределенной генерации. Алгоритм более подробно описан в работах [5, 11].
Расчет оптимальных режимов
С ИСТОЧНИКАМИ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ГЕНЕРАЦИИ
При оптимизации режимов систем электроснабжения действующих промышленных предприятий важным фактором является характеристика самого объекта. Исследование режимов осуществлялось в условиях Магнитогорского энергетического узла, который получает питание от трех крупных источников: Троицкая ГРЭС, Ириклинская ГРЭС и п/ст Бекетово и характеризуется:
- наличием трех крупных электростанций суммарной мощностью более 600 МВт: ТЭЦ (330 МВт, 6 турбогенераторов и 8 паровых котлов), центральная электростанция - ЦЭС (191 МВт, 9 турбогенераторов и 8 котлов), паровоздуходувная электростанция ПВЭС-1, 2 (102 МВт, 6 турбогенераторов, 7 котлов и 9 турбовоздуходувок);
- наличием источников малой генерации суммарной мощностью до 13,6 МВт;
- неблочностью тепловых схем электростанций;
- использованием в качестве первичного энергоносителя смесей из: природного газа и угля; природного и доменного газов; природного, доменного и коксового газов;
- сложной конфигурацией электрических сетей;
- наличием сетей от 0,4 до 220 кВ.
Важным этапом подготовки к расчетам является построение технико-экономических моделей источников, учитывающих все перечисленные особенности промышленной системы электроснабжения. Описание построения моделей приведено в [11, 12]. В соответствии с перспективным планом развития Магнитогорского энергетического узла планируется ввод газотурбинных установок в районе ЛПЦ-4 (2 установки по 6 МВт), ЛПЦ-3 (две установки 12 и 25 МВт) и ГОП (две установки 12 и 25 МВт).
Технико-экономические модели газотурбинных установок строились на основе их расходных характеристик. В работе, согласно перспективному плану реконструкции Магнитогорского энергетического узла, рассматривались установки фирмы Siemens типа: SGT
- 200 - 1S мощностью 6,75 МВт SGT - 400 - 12,90 МВт и SGT - 600 - 24,77 МВт, расходные характеристики
которых приведены на рис. 1, а, б и в соответственно.
На основании полученных моделей была осуществлена оптимизация режимов системы электроснабжения Магнитогорского энергетического узла для существующей схемы и схемы в соответствии с перспективным планом развития. Получены зависимости мощности на клеммах генераторов и суммарные затраты на прием, передачу и генерацию электроэнергии при различных условиях связи с энергосистемой. Результаты оптимизации работы источников распределенной генерации в условия системы электроснабжения ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат» приведены на рис. 2. Зависимости величин суммарных затрат на покупаемую и вырабатываемую мощность от мощности, принимаемой из энергосистемы для существующей схемы и схемы в соответствии с перспективным планом развития энергоузла, приведены на рис. 3.
Мощно en. II
а б в
Рис. 1. Расходные характеристики газотурбинных установок фирмы Siemens: а - SGT - 200;
б - SGT - 400; в - SGT - 600
Я
К
11
L.
•l« I1 1
TWI
350 400 450 500 550 600 650 700 Мощность, потребляемая из системы, МВт — ГТУ №1 ^ГТУ №2
350 400 450 500 550 600 650 700 Мощность, потребляемая из системы, МВт — ГТУ №1 ГТУ №2
3 50 400 450 500 550 600 650 700 Мощность, потребляемая из системы, МВт — ГТУ №1 ГТУ №2
а б в
Рис. 2. Зависимости рекомендуемых мощностей генераторов, установленных в районе ЛПЦ-4 (а), ГОП (б), ЛПЦ-3 (в),
от мощности из системы участков
450 550 650
Мсццкпсте потребуют1п системи МНт Ущесипиш.и о;еиа — 12+У+3°гМВг
Рис. 3. Зависимость суммарных затрат от мощности, потребляемой из энергосистемы
28,5
6,5
23,5
23.5
S н 5,5
5 5 18,5
18,5
13-5
£ 13,5
4,5
8,5
8,5
3,5
3,5
3,5
Заключение
1. Разработаны технико-экономические модели газотурбинных установок (см. рис. 1), позволяющие задавать источники распределенной генерации для алгоритма оптимизации с использованием модифицированных методов динамического программирования и последовательного эквивалентирования;
2. Полученные зависимости мощностей генераторов от мощности из энергосистемы (см. рис. 2) позволяют прогнозировать оптимальную загрузку генераторов при изменении балансовых условий;
3. Результаты работы подтверждают экономическую обоснованность введения дополнительных собственных источников с целью снижения приема мощности, потребляемой из энергосистемы. Согласно рис. 3 суммарные затраты при введение пяти дополнительных генераторов сокращаются примерно на 5%, что соответствует экономии десятков миллионов рублей в год на электроэнергию;
4. Разработанный программный продукт предназначен для использования в диспетчерских службах крупных промышленных предприятий.
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, грант № НК 14-07-00200\14.
Список литературы
1. Methods for Optimization of Power-System Operation Modes / N.A. Belyaev, N.V. Korovkin, O.V. Frolov, V.S. Chudnyi // Russian Electrical Engineering, 2013, no 2, pp. 74-80.
2. Frauendorfer K., Glavitsch H., Bacher R., Optimazation in Planning and Operation of Electric Power Systems, Lecture Notes of the SVOR/ASRO Tutorial Thun, Switzerland, 1992. 365 p.
3. Бартоломей П.И., Грудинин Н.И. Оптимизация режимов энергосистем методами аппроксимирующего и сепа-рабельного программирования // Известия Академии наук. Энергетика, 1993. №1. С. 72-77.
4. Abou El Ela A.A., Abido M.A., Spea S.R., Optimal Power Flow Using Differential Evolution Algorithm, Electrical
Engineering, 2009, no 91, pp. 69-78.
5. Малафеев А.В., Хламова А.В., Игуменщев В.А. Алгоритм оптимизации распределения активной мощности между электростанциями промышленного предприятия и узлами связи с энергосистемой с учетом потерь в распределительной сети // Промышленная энергетика, 2011. №9. С. 16-21.
6. Хламова А.В., Малафеев А.В., Копцев Л.А. Анализ оптимальных режимов работы турбогенераторов собственных электростанций ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат» // Изв. вузов. Электромеханика, 2011. №4. С.111-114.
7. Кочкина А.В. Применение метода динамического программирования для решения задач оптимального распределения активных мощностей между разнородными генерирующими источниками собственных электростанций предприятий черной металлургии // Наука и производство Урала. 2012. № 8. С. 204-209.
8. Анализ статической устойчивости синхронных генераторов / А.В. Малафеев, О.В. Газизова, Е.А. Гринчак, А.В. Кочкина // Главный энергетик. 2013. №7. С. 17 - 25.
9. Малафеев А.В., Буланова О.В., Ротанова Ю.Н. Исследование динамической устойчивости систем электроснабжения промышленных предприятий с собственными электростанциями при отделении от энергосистемы в результате короткого замыкания // Вестник Южно-Уральского государственного университета. 2008. № 17 (117). С. 72-74.
10. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ «Программа для ЭВМ «Комплекс автоматизированного режимного анализа КАТРАН 7.0» RU 2013616847 / В.А. Игуменщев., А.В. Малафеев, О.В. Газизова, Ю.Н. Кондрашова, А.В. Кочкина, Е.А. Панова. №2013616847, Бюл. № 3.
11. Оптимизация установившихся режимов промышленных систем электроснабжения с разнородными генерирующими источниками при решении задач среднесрочного планирования / А.В. Малафеев, А.В. Кочкина, В.А. Игуменщев, Д.Е. Варганов, А.Д. Ковалев Магнитогорск: Изд-во Магнитогорск. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2013. 112 с.
12. Малафеев А.В., Хламова А.В., Краснов М.И. Оптимизация загрузки генераторов собственных электростанций ОАО «ММК» с учетом потерь активной мощности в распределительной сети путем декомпозиции общей задачи // Главный энергетик. 2011. №3. С. 54 - 57.
Information in English
Operating Condition Optimization of Distributed Generation Sources in Terms of Industrial Electric Power Systems
Varganov D.E.
The article considers the issues of optimization of industrial power-supply system conditions with turbo-power units using original software "KATRAN", which provides optimal values of generators power. The algorithm is based on the method of dynamical programming and takes into account active power losses in the distribution electrical network, heterogeneity of the used fuel, characteristic properties of the thermal station. The results of the research work are intended for dispatcher services of industrial enterprises. Practical implementation of the results will make it possible to calculate optimal power load of generators at the normal and maintenance conditions, thus reducing the share of energy consumption in the product prime cost.
Keywords: gas turbine plant, optimal power -supply conditions, power station, industrial plant, power-supply system,
steam cost, power generation, distributed generation source.
References
1. Belyaev N.A., Korovkin N.V., Frolov O.V., Chudnyi V.S. Methods for Optimization of Power-System Operation Modes, Russian Electrical Engineering, 2013, no 2, pp. 74-80.
2. Frauendorfer K., Glavitsch H., Bacher R., Optimization in Planning and Operation of Electric Power Systems, Lecture Notes of the SVOR/ASRO Tutorial Thun, Switzerland, 1992. 365 p.
3. Bartolomej P.I., Grudinin N.I. Optimizatsiya rezhimov energosistem metodami approksimiruyuschego i separabelnogo programmirovaniya [Optimization of Power System Conditions Using Approximation and Separable Programming Methods], Izv. Ak. Nauk. energetika, 1993, no 1, pp. 72-77.
4. Abou El Ela A.A., Abido M.A., Spea S.R., Optimal
Power Flow Using Differential Evolution Algorithm, Electrical Engineering, 2009. no 91. pp. 69-78.
5. Malafeev A.V., Khlamova A.V., Igumenshev V.A. Algoritm optimizatsii raspredeleniya aktivnoy moschnosti mezhdu elektrostantsiyami promyshlennogo predpriyatiya i uzlami svyazi s energosistemoy s uchetom poter v raspredelitelnoy seti [Optimal Algorithm of Power Distribution between Power Station of Industrial Plant and Power Systems Centers Taking into Account Power Losses], Industrial Power Engineering, 2011, no 9, pp. 1621.
6. Malafeev A.V., Khlamova A.V., Koptsev L.A. Analiz optimalnykh rezhimov raboty tyrbogeneratorov sobstvennykh elektrostantsiy oao "magnitogorskiy metallurgicheskiy kombinat" [Optimal Conditions Analysis of Own Power Station Turbo - Generators of OJSC "MMK"], Izvestiya Vysshikh Uchebnysh Zavedeniy. Elektromekhanika, 2011, no 4, pp. 111114.
7. Kochkina A.V. Primenenie metoda dinamicheskogo programmirovaniya dlya resheniya zadach optimalnogo raspregeleniya aktivnykh moschnostey mexhdu raznorodnymi generiruyuschimi istochnikami sobstvennykh elektrostantsiy predpriyatiy chernoy metallurgii [Application of Dynamic Programming for Solving Optimum Distribution of Active Power Between Heterogeneous Power Generation Sources of Ferrous Metallurgy Plants], Science and Production of the Ural, 2012, no 8. pp. 204-209.
8. Malafeev A.V., Gazizova O.V., Kochkina A.V., Grinchak E.A. Analiz staticheskoy ustoychivosti sinkhronnykh generatorov [Analysis of Static Stability of Synchronous Generators], Glavnyy Energetik, 2013, no 7, pp. 17 - 25.
9. Malafeev A.V., Bulanova O.V., Rotanova Yu.N. Issledovanie dinamicheskoy ustoychivosti sistem elektrosnabzheniya promyshlennykh predpriyatiy s sobstvennymi elektrostantsiyami pri otdelenii ot energosistemy v rezultate korotkogo zamykaniya [Research of Dynamical Stability of Industrial Power Systems with Own Power Stations at Separation From the Electric System in the Result of Short-Circuit Failure], Bulletin of the South Ural State University, 2008, no 17(117), pp. 72-74.
10. Igumenshev V.A., Malafeev A.V., Gazizova O.V., Kondrashova Yu.N., Kochkina A.V., Panova E.A. State Registration Certificate of Software Application "Software Application "KATRAN 7.0" RU 2013616847, no.2013616847, Bul. no 3.
11. Malafeev A.V., Kochkina A.V., Igumenshhev V.A., Varganov D.E., Kovalev A.D. Optimizatsiya ustanovivshikhsya rezhimov promyshlennykh sistem elektrosnabzheniya s raznorodnymi generiruyuschimi istochnikami pri reshenii zadach srednesrochnogo planirovaniya HupoBaHun [Optimization of Steady- State of Power System With Diverse Generating Sources for Task Intermediate-Term Planning], Magnitogorsk: Nosov Magnitogorsk State Technical University, 2013, 112 p.
12. Malafeev A.V., Khlamova A.V., Krasnov M.I. Optimizatsiya zagruzki generatorov sobstvennykh elektrostantsiy oao "mmk" s uchetom poter aktivnoy moschnosti v raspredelitelnoy seti putem dekompositsii obschey zadachi [Generator Optimal Loading of JSC "MMK" Power Station using Decomposition of General Problem Taking into Account RealPower Losses of Power Network], Glavnyy Energetik, 2011, no 3, pp. 54 - 57.
УДК 658.26:519.85
Агапитов Е.Б., Михайловский В.Н., Агапитов А.Е., Каблукова М.С.
Математическое обеспечение программного модуля Ошб-системы
ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ ЭЛЕКТРОСТАНЦИЙ НА МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОМ ПРЕДПРИЯТИИ
В работе проводится анализ эффективности работы электрических станций на металлургических предприятиях в различные периоды - в летнее и зимнее время года. Выявлена зависимость удельного расхода топлива на отпущенную электроэнергию от различных факторов. Приведена методика расчета прогнозной себестоимости электроэнергии в выбранный период времени. Проведенный анализ показал, что внедрение Grid-технологий на электростанциях позволит оперативно производить расчеты, необходимые для прогнозирования оптимального использования топлив, что обеспечит минимизацию стоимости производимой электроэнергии.
Ключевые слова: энергетические ресурсы, электростанции, Grid-технология, эффективность использования электроэнергии, анализ данных.
ВВЕДЕНИЕ
Современные металлургические предприятия построены на основе многостадийной организации, которые распределены в пространстве. Стадии производства охватывают внутренние структуры и внешние, обеспечивающие основное производство материальными и энергетическими ресурсами. Принятие решения для многостадийной структуры металлургического предприятия требует использования новых технологий, которые построены на теории нечетких множеств [1], нейросетевых технологий и др.
В последние 10 лет активно развивается и применяется новая Grid-технология для построения единой
© Агапитов Е.Б., Михайловский В.Н., Агапитов А.Е., Каблукова М.С.
инфраструктуры предприятия. Grid-технологии позволяют создавать географически распределенные вычислительные инфраструктуры, которые объединяют разнородные ресурсы и реализуют возможность коллективного доступа к этим ресурсам. Информационные службы энергосистем металлургических предприятий, обладающих электрическими станциями, активно внедряют Grid-технологии.
Принципиальной новизной Grid-технологий является объединение ресурсов путем создания компьютерной инфраструктуры нового типа, обеспечивающей глобальную интеграцию информационных и вычислительных ресурсов на основе сетевых технологий и специального программного обеспечения промежуточного уровня (middleware), а также набора стандартизованных сервисов (служб) для обеспечения надежного совместного доступа к географически распределенным
