CC BY
6Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 2 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 2 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 2 | 2024 год
Оптимизация режимов работы объектов возобновляемой энергетики для обеспечения
энергией сельского хозяйства
Лазарева Марина Викторовна,
Доцент кафедры «Компьютерные системы» Ферганского филиала Ташкентского университета информационных технологий
им.Мухаммада аль-Хорезми [email protected]
Порубай Оксана Витальевна,
Старший преподаватель кафедры «Информационные технологии» Ферганского филиала Ташкентского университета информационных
технологий им.Мухаммада аль-Хорезми oksanaporubay@gmail .com
Аннотация: В данной статье рассматриваются основные режимы потребления электроэнергии в энергосистеме, учитывая их сезонную изменчивость. Задача решается с применением методов линейного программирования, продукционных правил «IF, ... THEN, ...» и математического моделирования для планирования режимов работы электроэнергетических объектов. В исследовании установлено, что электропотребители определенных регионов Узбекистана, сталкиваясь с дефицитом электроэнергии, могут самостоятельно вводить в эксплуатацию дополнительные источники энергии, такие как ветроэнергетические установки, солнечные фотоэлектрические станции и системы накопления энергии. Проведен полный анализ установившихся режимов работы электроэнергетической системы. При проведении анализа учитывалось как напряжение в узлах, так и потери активной мощности в сети. Создан алгоритм оптимизации функционирования электроэнергетических объектов, основанный на использовании возобновляемых и альтернативных источников энергии.
Ключевые слова: алгоритм оптимизации, линейное программирование, возобновляемые источники энергии, альтернативные источники энергии, гидроэлектростанции, ветряные электростанции, солнечные электростанции.
ВВЕДЕНИЕ
В современной энергетике республики Узбекистан возобновляемые и альтернативные источники энергии становятся все более значимыми в обеспечении электроснабжения потребителей. Одновременно с этим возникают сложности во взаимодействии между альтернативными и возобновляемыми
источниками генерации и электропотреблением. Это объясняется изменением требований к балансу мощности в различных режимах из-за неопределенности в генерации энергии от различных источников и потребности в использовании энергонакопителей. Поэтому, для
эффективного планирования и оптимизации работы электроэнергетических систем (ЭЭС) с активным использованием возобновляемых источников энергии (ВИЭ), включая альтернативные (АИЭ), требуется повышенный уровень интеллектуализации в процессах производства, передачи и распределения электроэнергии.
Можно назвать многих зарубежных ученых, которые внесли значительный вклад в научные исследования, связанные с планированием и выбором оптимальных режимов работы электроэнергетических объектов, а также в развитие и применение альтернативных и
13
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 2 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 2 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 2 | 2024 год
возобновляемых источников энергии. Это А.Пегат, М.Сугено, Л.А.Заде, Р.А.Алиев, К.А.Пупков, С.Н.Васильев, Н.Н.Востриков, Е.В.Цветков, Г.П.Плетнев, Э.К.Аракелян, В.Я.Ротач. В Узбекистане такие исследования проводили Т.Х.Насиров, Х.Ф.Фозилов, Р.А.Зохидов, К.Р.Аллаев, Т.Х.Насиров, А.Р.Марахимов, Ш.М.Гулямов, М.М.Камилов, Д.Т.Мухаммадиева, И.Х.Сиддиков, М.А.Исмаилов, Т.Ш.Гаибов и др. Поэтому возросший интерес к технологиям, использующим возобновляемые источники энергии, привел к постоянному уменьшению затрат на производство, передачу и потребление энергии [1, 2]. Тем не менее, возникает сложность в регионах, где энергетические ресурсы находятся вдали от основных центров потребления. Здесь присутствуют трудности, связанные с передачей электроэнергии на значительные расстояния. Это усложняет экономическую целесообразность использования таких источников энергии.
Необходимо разработать гибридную энергетическую систему, основанную на возобновляемых источниках энергии. Этот процесс включает в себя технико-экономическое обоснование, моделирование, симуляцию процессов, а также интеграцию нескольких гибридных источников энергии и системы хранения энергии для обеспечения автоматизированной и надежной работы системы электроснабжения [3, 4].
МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ
В наше время, особенно в эпоху "умных сетей" (Smart Grid), вопрос об оптимальном управлении производством и потреблением электроэнергии в современных распределительных системах становится крайне актуальным. Принимая во внимание высокую долю использования возобновляемых источников энергии, что может привести к серьезным проблемам с балансировкой системы, интеграция этих источников энергии с помощью интеллектуальных технологий в сеть Smart Grid является наиболее перспективным методом для
повышения устойчивости и надежности работы энергосистемы. Этот подход считается оптимальным с точки зрения экономических затрат, так как инициативы, такие как "Энергия для всех", используют умные и встроенные системы для создания современных энергетических услуг в отдаленных прибрежных, островных и горных районах, а также в сельских и периферийных местностях [5].
Исследования, направленные на оптимизацию работы энергетических систем с возобновляемыми источниками энергии, а также на оценку технико-экономических аспектов обеспечения изолированных потребителей, включают в себя обширный анализ. В этих работах обосновывается эффективность присоединения к централизованным энергосистемам, либо рассматривается возможность использования местных малых источников энергии [6, 7].
Некоторые исследователи предлагают создание модели, используя математическое моделирование, чтобы проанализировать технические и экономические аспекты использования возобновляемых источников энергии. Целью является решение проблемы обеспечения непрерывного энергоснабжения. В [8, 9, 10] рассматривается теория дополнения гидро- и солнечной энергии, которая позволит решать некоторые проблемы непостоянной генерации солнечной энергии. Из-за изменчивости ветровых условий ученые объединили
гидроаккумулирующие электростанции с ветровыми электростанциями для достижения оптимального взаимодополняющего режима работы и максимизации прибыли.
Для автономных энергетических систем необходимо разработать модели оптимизации управления децентрализованной генерацией, включая возобновляемые источники энергии. Эти модели позволят оптимизировать различные параметры работы сети. Работы [11, 12] посвящены разнообразным методам, оптимизирующим режимы работы электроэнергетических систем и сетей. Предлагается эффективный способ
14
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific Электронный научный журнал "Потомки Аль-
journal of Fergana branch of TATU named after Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени
Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252
Vol: 1 | Iss: 2 | 2024 year Том: 1 | Выпуск: 2 | 2024 год
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 2 | 2024-yil
определения оптимальных размеров для парков возобновляемой энергии и устройств хранения энергии в гибридной энергосистеме. Для поиска оптимальных решений применяется генетический алгоритм, который учитывает как параметры возобновляемых источников энергии, так и устройства для хранения энергии. В общем, процесс оптимизации можно классифицировать как одноцелевой или многоцелевой метод. В [13] предлагается метод оптимизации размеров парков возобновляемой энергии, а также экономический анализ, предназначенный для обеспечения зарядки до 50 000 электромобилей от сети. Однако в работе не проводится анализ процесса, ограничивающего влияние флуктуаций мощности возобновляемых источников энергии на коммунальную сеть. В работе [14] представлен метод, основанный на анализе экономических затрат и выгод, направленный на определение оптимального размера системы хранения энергии в малых гидроэлектростанциях, но в работе не уточнены соответствующие параметры для размера фермы возобновляемых источников энергии. Кроме того, в рамках рассмотренной системы накопления энергии, учтены только аккумуляторы, что может оказаться несостоятельным в условиях высоких колебаний мощности.
Необходимо заметить, что большинство предшествующих исследований в данной области сосредоточено на анализе краткосрочной эксплуатации энергосистем, преимущественно в случаях, когда требования к качеству производства электроэнергии кажутся не особенное важными. Исследование [15, 16] нацелено на изучение долгосрочной оптимизационной модели для гибридных гидро/фотоэлектрических систем, с учетом стабильности выходной мощности и общей генерации электроэнергии. Данную модель затем оптимизировали с использованием
модифицированной версии генетического алгоритма Non-dominated Sorting Genetic Algorithm. Для улучшения дополнительных эксплуатационных характеристик
крупномасштабной гибридной
гидроэлектростанции в [17] были разработаны методы долгосрочной стохастической
оптимизации, учитывающие неопределенность как потока, так и выходной мощности фотоэлектрической установки. Создана многоцелевая оптимизационная модель, направленная на максимизацию общего производства энергии. Далее, модель была решена с использованием стохастического динамического программирования для получения операционных решений. Основное внимание в данном исследовании уделялось долгосрочной взаимодополняющей работе гибридных электростанций, объединяющих
гидроэлектростанции и фотоэлектрические установки, с учетом неопределенности как в потоке воды, так и в мощности солнечной энергии.
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
1. Энергетический баланс и условия оптимальных режимов энергосистемы
Для анализа потенциала энергетических систем различных регионов Республики Узбекистан необходимо рассмотреть возможности использования альтернативных источников энергии в различные периоды суток. Отметим, что характер работы данной системы существенно различен в зимний и летний периоды: в зимнее время она сталкивается с дефицитом энергии, а летом, наоборот, обладает с избытком. С учетом этого для зимнего и летнего времени были выбраны по одному наиболее типичному дню. Для оптимизации режимов потребления
электроэнергии использовались статистические данные о скорости ветра, солнечной инсоляции, производстве энергии на основе водных ресурсов, а также суточные графики нагрузки, характерные для выбранных дней. Это позволяет оценить возможности обеспечения электроэнергией суточного графика за счет производства гидроэлектростанцией (ГЭС).
Эффективность работы
ветроэнергетической установки определяется скоростью ветряного потока, подверженного
15
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 2 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 2 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 2 | 2024 год
значительным временным изменениям, а также воздействием погодных условий и особенностей местности. Зависимость между мощностью и скоростью ветра, проникающего через ометаемую площадь ветроустановки, описывается следующим математическим выражением:
Р = 1 рЛУЖ (ц), (1)
здесь Р (кг/м3) - является площадью воздушного потока. Площадь воздушного потока является зависимой от давления и температуры воздуха; Л (м2) - является площадью поверхности, ометаемой лопастями; У (м/с) - является Ж
скоростью ветра; р - (безразмерная величина) -коэффициент эффективности ветроустановки; ^ -коэффициент быстроходности.
Для этой энергосистемы выбрана общая мощность всех установленных ветрогенераторов, 10 МВт, что достигается через 6 ветроустановок с мощностью каждой в 1650 МВт. Согласно паспортным данным, начало генерации электроэнергии происходит при скорости ветра 4 м/с. Когда скорость достигает 15 м/с, то ветроустановки генерируют номинальную мощность. Интервал скоростей ветра от 15 до 50 м/с поддерживает номинальную мощность ветроустановок.
На рисунке 1 представлены данные о скорости ветра и солнечной инсоляции для одного зимнего дня в данном регионе.
Рисунок 1 - Скорость ветра и солнечная инсоляция в типичный зимний день
График показывает, что наиболее высокие скорости ветра приблизительно совпадают с пиковыми значениями утренней электрической нагрузки. Это создает благоприятные условия для использования ветровой энергии в утренние часы. Наибольшее количество солнечной энергии приходится на период с 8 до 18 часов, что примерно совпадает с временем работы электрической нагрузки в обычный рабочий день. Общая мощность всех солнечных батарей составляет 6 МВт, коэффициент полезного действия равен 20,65%.
Исходя из данных, представленных на рисунке 2, учитывается производство электроэнергии гидроэлектростанциями и суточный график нагрузки, производимая мощность ветряным парком, а также выработка энергии солнечными батареями в типичный зимний день. На начало суток емкость аккумулятора энергии составляет 2000 кВт. Её распределение или сохранение оптимизируется в соответствии с алгоритмом оптимизации с целью уменьшения финансовых затрат
электропотребителей.
■ Нагрузка
Рисунок 2 - Начальные данные энергетического баланса (типичный зимний день)
2. Формирование математической модели оптимального электропотребления
16
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 2 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 2 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 2 | 2024 год
Основная цель работы заключается в предложении оптимального соединения 11 потенциалов большой и малой гидроэнергетики, а также ветровых и фотоэлектрических систем в форме гибридной системы с целью повышения надежности и уменьшения инвестиционных затрат [18].
Рассмотрим пример оптимизации структуры генерации энергии в отдельной системе электроснабжения с целью уменьшения расходов на производство электроэнергии. Такая система имеет уравнение баланса мощности:
Р + р + р — р = р + Ар
р нрр + р жрр + р Брр — р ЕБ рЕ1 + Ар ,
(2)
здесь ветро- и
P P P
P HPP P WPP P SPP
мощность гидро-, солнечных электростанций,
соответственно; ЕБ - мощность накопителей ЭЭ;
^ - мощность, потребляемая нагрузочными узлами; Ар - общие потери ЭЭ.
Запишем уравнение баланса мощности в интегральном виде:
24 24 27 24 24 24
| ршр (/) А/ +| р„р (/) А/ + | рЕрр (/) А/ — | ре3 (/) А/ = | РЕ, (/) А + | Ар (/) А/,
0 0 0 0 0 0
(3)
Финансовые расходы отдельного производителя электроэнергии могут быть снижены за счет минимизации целевой функции, при условии, что почасовые измерения мощности и энергии совпадают численно.
24 24 24 24 24 24
Т^трнрр+^грШрр+Xтр3рр—XтрЕЗ = Xтр^+XтаР:
¡=0 ¡=0 ¡=0 ¡=0 ¡=0 ¡=0
(4)
т
здесь - количество электроэнергии, потребляемое или вырабатываемое определенным источником энергии за каждый час времени.
Учитывая целесообразность минимизации финансовых затрат каждого отдельного потребителя электроэнергии, необходимо переписать выражение (4), учитывая индивидуальную стоимость каждого конкретного
источника энергии (альтернативного или возобновляемого).
24 24 24 24 Л
Бнрр ' X\т.рнрр + SWРР ' X\тршрр + Ббрр ' "Х.трс;рр — ' X\треб I ^ ПШ1.
¡=0 ¡=0 ¡=0 ¡=0 у
(5)
Б Б Б здесь величины являются: нрр , шр, Брр
- стоимостью электроэнергии, которая
вырабатывается на ГЭС, ВЭС и СЭС; БЕБ -стоимостью электроэнергии, которая
аккумулируется на накопителях энергии.
Если имеется избыток энергии уравнение можно переписать для максимизации доходов.
24 24 24 24 Л
к ' Бнрр ' X 1рнрр + к ' ^рр ' X 1ршрр + к ' ББрр ' X 1ррр — к ' ' X I тЭХ,
(6)
I
Здесь величины являются: - избытком электроэнергии в -й час для отдельного источника энергии; к - коэффициентом доходности, получаемым от продажи электроэнергии.
Кроме того, с учётом баланса мощности в часы пиковой суточной нагрузки, были выбраны накопители энергии для учета непредсказуемости генерации "зелёной энергии" [19]. Поэтому, приведенные уравнения решаются при ограничениях в форме следующих неравенств:
12,5 < рнрр < 44,0МВт; 0 < Ршр < 10,5МВт;
0 < ^ < 6,5МВт; 0 < Р^ < 5,5МВт.
Гидроэлектростанция имеет ограничение мощности от 12 до 43,5 МВт, вызванное достижением минимального уровня
водохранилища, при котором оно перестает обеспечивать электростанцию водой. Также возможность передачи электроэнергии в соседние страны может рассматриваться как дополнительный потребитель электроэнергии.
Важно отметить, что в данной системе баланс мощности и энергии также может быть урегулирован путем ограничения передачи мощности соседям. Однако следует учесть, что пока они не могут выступать источником выработки энергии.
3. Алгоритм решения поставленной задачи
17
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 2 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 2 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 2 | 2024 год
При решении оптимизационных задач в технических системах необходимо выбрать математический метод, который позволит получить окончательные результаты с наименьшими затратами на вычисления или приведет к максимальному объему новой информации о наилучшем решении. Выбор метода обычно зависит от постановки задачи с целью оптимизации и математической модели. Известными методами являются такие методы как исследование функций на основе классического анализа, метод неопределенных множителей Лагранжа, вариационное исчисление,
динамическое программирование, линейное программирование, нелинейное
программирование, градиентные методы, и генетические алгоритмы.
Настоящая работа для оптимизации использует метод линейного программирования. Задачи линейного программирования находят условный экстремум функции при установленных ограничениях, причем экстремум целевой функции достигается на границе области допустимых решений. В общем, задача линейного программирования заключается в том, чтобы найти такой набор значений переменных, который обеспечивает экстремум линейной функции при определенных ограничениях, выраженных в виде равенств и неравенств.
В данной работе был разработан алгоритм для оптимального планирования выбора состава генерирующих источников на суточном временном интервале. Данный алгоритм основан на методе линейного программирования и учитывает определенные условия, представленные в виде правил, которые являются причинно-следственными связями, имеющими вид «IF, ... THEN, ...». Условия формулируются как равенства и неравенства.
Для гидроэлектростанции (ГЭС) правило продукции имеет вид:
IF ( Phpp < PEL ) THEN TPp = PH
iHPP AND OPHPP = 0
OTHERWISE TPhpp = PEL и OPHPP = Phpp -PEL
Рисунок 3 демонстрирует алгоритм решения задачи для данных правил.
Рисунок 3 - Блок-схема процесса потребления электроэнергии, получаемой от гидроэлектростанции
Для ветряной электростанции (ВЭС) правило продукции имеет вид:
IF (TPhpp < Pel ) THEN IF (Pwpp > 0) THEN IF (TPmJp + PmJp > Pel )
Рисунок 4 демонстрирует алгоритм решения задачи для данных правил.
Рисунок 4 - Блок-схема процесса потребления электроэнергии, получаемой от ветряной электростанции
Для солнечной электрической станции (СЭС) правило продукции имеет вид:
18
THEN TPwpp = Pel - RPhpp AND OPwpp = Pwpp - TPwpp
OTHERWISE TPWPP = Pwpp AND OPWPP = 0 OTHERWISE TPWPP = 0 AND OPWPP = 0
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 2 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 2 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 2 | 2024 год
IF (TFBPP + TPvpp < Pel) THEN IF (Pspp > 0) THEN IF (TPHPP + TPvpp + Pspp > PEL) THENTPspp = Pel-(TPhpp + TPvpp) AND OPspp = Pspp -TPsep OTHERWISE TPspp = Pspp AND OPspp = 0 OTHERWISE TPspp = 0 AND OPspp = 0 OTHERWISE TPspp = 0 AND OPspp =Pspp
Рисунок 5 демонстрирует алгоритм решения задачи для данных правил.
Рисунок 5 - Блок-схема процесса потребления электроэнергии, получаемой от солнечной электрической станции
Для накопителя энергии (НЭ) правило продукции имеет вид:
IF (TPhpp + TP„p + TPspf < PEL) THEN IF (Pes > 0) THEN IF (TPhpp + TP„P + TPspp + PES > Pel ) THEN
tpes = pel — (tphpp + tpwpp + tpspp ) AND 0pes = Pes — tpes
OTHERWISE TPES = PES AND 0PES = 0 OTHERWISE TPES = 0 AND 0PES OTHERWISE TPES = 0 AND 0PES = PES
Рисунок 6 демонстрирует алгоритм решения задачи для данных правил.
Рисунок 6 - Блок-схема процесса потребления электроэнергии, получаемой от накопителя энергии
Для накопителя электроэнергии
разрабатываются индивидуальные правила для зарядки из различных альтернативных источников, учитывая ограничения в виде условий равенств и неравенств. При этом установлены следующие преимущества в накоплении энергии: в первую очередь энергия накапливается от гидроэлектростанций, затем от ветряных электростанций и, наконец, от солнечных электростанций.
Алгоритм зарядки накопителя энергии (НЭ) с помощью энергии, вырабатываемой ГЭС:
: 0F (ESPss - P!S > 0) THEN IF (ESPss - P!S > NPSS) THEN IF (OPhpp > NPES )THENTPHPP1 = NP,S AND OPHPP = OPHPP - NPES AND TPHPP = TPHPP + TPM OTHERWISE TPHPPl = OPHPP AND OPHPP = OPHPP -TPHPPl AND TPHPP = TPHPP + TPHPPl OTHERWISE IF OPHfp > (ESPss -P!S )THEN
TPHPP, = ESPES - PES AND OP^ = OPHPP-( ESPES - PES ) AND TPHPP = TPHPP + TPHPP,
Алгоритм зарядки накопителя энергии с помощью энергии, вырабатываемой ВЭС:
OTHERWISETPHPP1 = OPHPP AND OPHPP = OPHPP -TPHPP1 AND TPHPP = TPHPP + TPHPP1
OTHERWISETPHPP1 = 0AND OPHPP = OPHPP1 -TPHPP1 AND TPHPP1 = TPHPP + TPHPP1
19
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 2 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 2 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 2 | 2024 год
IF ( ESPes - Pes - TPhp > 0) THEN IF (TPhpp1 < NPes ) THEN
IF ( ESPes - Pes - TPhp > NPes ) THEN IF (OPwpp > NPes - TPHm)THEN
OTHERWISE IF OP„p >(ESPES -PES )THEN
Алгоритм зарядки накопителя энергии с помощью энергии, вырабатываемой СЭС:
IF ( ESPes - Pes-TPHm - TPWPPi > 0) THEN IF (TPHFF1 + TP„F1 < NPES ) THEN
IF ( ESPES - PES - TPHFFI - TP^ > NPES ) THEN IF (OPSFF > NPES - TPHFFI - TPWFFI ) THEN
TP = MP -TP -TP AND OP = OP -TP AND TP = TP +TP
1 1 SPP1 1 1 ES 11 HFF1 11 WFF 1 SFF SFF 11 SFFl^1 ^ 11 SFF 1 1 SFF 1 11 SFF1
OTHERWISE TPSff1 = OPSff AND OPSff = OPSff -TPSff1AND TPSff = TPSff + TPSff1 OTHERWISE IF OPsff >(ESPes -Pes )THEN
Уравнения, описывающие процессы накопления и расхода энергии для накопителя на следующий час, представлены в следующей форме:
рЕБ (+) = рЕБ + трнрр1 + тргрр1 + тр?рр1 — трЕБ .
(7)
Предложенная энергосистема основывается на гидроэлектростанциях, расположенных на малых реках, как основной источник генерации энергии. Она классифицируется как возобновляемый источник энергии, дополнительно используя ветряные и солнечные электростанции как альтернативные источники. Для балансировки нагрузки будет использоваться накопитель энергии.
РЕЗУЛЬТАТЫ И обсуждения
Предложенный алгоритм, основанный на правилах продукции, позволяет проводить расчеты для каждого дня в течение различных сезонов года. В данном случае, результаты оптимального электропотребления для типичного зимнего дня представлены на рисунке 7 в соответствии с выполненными расчетами.
50
40
30
Я
eo
20
ft, 10
0
/ \
J V — Л
W- / л f Чг-
/ V ч > 4
2.5 2
5
S
1.5 ¡Î
0
10 12 14 16 18 20 22 24 /, час
ВЭС -СЭС - НЭ
0 2 4 6 -ГЭС
Рисунок 7 - Наилучший набор альтернативных источников энергии и систем накопления энергии
Алгоритм определяет оптимальный состав альтернативных источников и накопителей энергии для минимизации расходов на электропотребление следующим образом:
1. Включение в базовую нагрузку генерирующего источника с наименьшей стоимостью электроэнергии. В зимний период это гидроэлектростанции, а летом - солнечные электростанции.
2. Для покрытия пиковой нагрузки используется накопитель энергии или альтернативные источники энергии, если они могут обеспечить необходимую мощность.
Таким образом, алгоритм учитывает сезонные особенности и выбирает оптимальный состав источников энергии для минимизации расходов в зависимости от текущих потребностей в электроэнергии.
Исследование выявило, что в течение большей части суточного интервала возобновляемые источники энергии способны покрыть электропотребление, за исключением периодов утреннего и вечернего пиков нагрузки. В эти периоды возникает недостаток активной мощности, что приводит к ограничениям или временным отключениям электропотребителей. Решение этой проблемы предполагает установку накопителя энергии, который сможет обеспечить дополнительную генерацию сохраненной
20
TP = NP - TP AND OP = OP - TP AND TP = TP + TP
pp wpp1 nes pp hpplAL*D OP wpp 01 wpp pp wpp1 AND P1 wpp pp wpp + pp wpp1
tu = ESP - P -TP AND OP = OP -TP AND TP = TP + TP
pp wpp1 ESP es es pp hpp1 A*D Op wpp op wpp pp wpp1 AND T wpp pp wpp + p 1 wpp1
OTHERWISETPwuui = OPwpp AND OPwpp = ^OPwpp -TPWPP1AND P^p, = TPwpp + PPm
OTHERWISETPwpp1 = 0 AND OPpp = OPwpp - TPWPP1 AND TPWPP = TPWPP + TPwFF1
OTHERWISETPwpp1 = 0 AND OPwpp = OP™ - PPppi AND TPwpp = PPPP + PPPP1
OTHERWISETPSPP1 = 0AND OPSPP = OPSPP -TPspp1 AND TP,PP = TPspp + TPspp1
OTHERWISETPspp1 = 0AND OPSPP = OP,PP-TP,pp1 AND TP,pp = TPspp + TPSPP1
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 2 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 2 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 2 | 2024 год
электроэнергии с 17 до 23 часов. Высокая скорость ветрового потока наблюдается в утренние часы с 6 до 12, это достаточно для эффективного накопления энергии в накопителе. Относительно оптимального электропотребления в течение суток, режим работы энергонакопителя от различных источников генерации электроэнергии представлен в таблице 1.
Таблица 1 - Режим работы энергонакопителя
Часы, ч P ГНРР, МВт Р Pwpp , МВт Р Pspp , МВт
1 0 1.0 0
2 0 1.0 0
3 0 1.0 0
4 0 0.722 0
5 0 1.0 0
6 0 0.278 0
7 0 0
8 0 0
9 0 0 0
24 0 0 0
Важно сохранять энергию в аккумуляторах в основном в ночное время, так как это позволяет поддерживать уровень разряда литий-ионных аккумуляторов не ниже 20%, что способствует продлению их срока службы. Для минимизации финансовых затрат электропотребителей на один зимний день в течение суток, рекомендуется следующее сочетание альтернативных источников генерации и накопителей энергии (рисунок 8). Оптимальное управление электропотреблением на каждом часе в течение суток позволяет минимизировать финансовые затраты на электропотребление, как в целом для региона, так и для каждого отдельного потребителя ЭЭ, особенно если у него есть собственные источники альтернативной генерации электроэнергии. Такой подход представляет собой новую и инновационную концепцию для развития региона в кратчайшие сроки.
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 /, час
-ГЭС — вэс — сэс — нэ
Рисунок 8 - График выбора источников и накопителей электроэнергии
Генерируемое количество электроэнергии от различных источников может превышать текущий спрос или потребление электроэнергии потребителями. Избыточный запас электрической энергии представлен в таблице 2.
Таблица 2 - Избыточный запас электроэнергии
Часы, ч Р Phpp , МВт Р Pwpp , МВт Р Pspp , МВт
1 0 0.861 0
2 0 0.34 0
3 0 0.03 0
4 0 0 0
5 0 0.463 0
6 0 1.939 0
7 0 3.058 0
8 0 2.14 0.081
9 0 1.364 0.969
10 0 0.622 1.949
11 0 0.034 2.688
12 0 0 2.749
13 0 0 2.31
14 0 0 2.088
15 0 0 1.572
16 0 0 0.833
24 0 0 0
В результате проведенного исследования был выявлен оптимальный способ совместной работы возобновляемых и альтернативных источников энергии в рамках гибридной
21
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 2 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 2 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 2 | 2024 год
энергетической системы. Этот метод направлен на минимизацию финансовых затрат и увеличение энергоэффективности в процессе эксплуатации. Проведенный анализ режимов потребления ЭЭ в отдельных регионах Республики Узбекистан, удаленных от центральных электростанций, выявил, что для эффективного управления потреблением ЭЭ по сезонам (зимний, весенний, летний, осенний), рекомендуется выбирать рабочие дни с максимальной нагрузкой. Было выявлено, что основная нагрузка в основном возникает в зимний и летний период, но в отличие от зимнего, в летнем периоде нагрузка потребителей может быть покрыта за счет использования водных ресурсов, с возможностью экспорта избыточной ЭЭ в соседние близлежащие регионы. Зимой ситуация существенно изменяется из-за необходимости отопления, подогрева воды и увеличенного освещения.
Предложенный алгоритм оптимизации режимов работы ЭЭО на основе возобновляемых и альтернативных источников энергии позволяет свести к минимуму финансовые затраты потребителей электроэнергии удаленных районов Республики. У них появляется возможность самостоятельно выбирать источник питания из возобновляемых (энергия ГЭС) и альтернативных (энергия ВЭС и СЭС) источников, в зависимости от сезона и погодных условий. Ключевую роль в балансировке электросети, рассматриваемой модели, играет наличие накопителя электроэнергии, что позволяет свести к минимуму возможные риски, которые могу возникнуть с резким отказом энергосистемы из-за их непредсказуемости и условий неопределенности.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
На основании полученных результатов можно сделать следующие выводы: 1) С точки зрения оптимизации распределения
электроэнергии большое значение имеет оценка надежности гибридных систем генерации электроэнергии с использованием ВИЭ, отличающихся по структуре, системам управления,
используемым преобразователям и другим параметрам. Исследование проводилось с целью повышения экономической устойчивости интегрированных систем, использующих возобновляемые источники энергии. Это крайне важно для успешной интеграции различных возобновляемых источников энергии в глобальные усилия по борьбе с изменением климата, чтобы гарантировать доступность устойчивых и современных источников энергии. 2) В рассматриваемой энергосистеме использовались малые гидроэлектростанции, ветроэлектростанции и солнечные электростанции, сбалансированные накопителями энергии. Найдено оптимальное соотношение для зимнего потребления, в то время как летом гидроэлектростанции полностью покрывают электрическую нагрузку. 3) Предложенный алгоритм оптимизации
энергопотребления на основе линейного программирования с переменными ограничениями позволяет минимизировать финансовые затраты генерирующих потребителей электроэнергии. Данная гибридная энергосистема была реализована и протестирована в отдельных регионах Республики Узбекистан. Представленные экспериментальные результаты демонстрируют возможность любого потребителя электроэнергии самостоятельно оптимизировать свои затраты для получения максимальной выгоды от обмена электроэнергией.
Литература
1. Abdullayev, Т., & Xoitqulov, A. (2024, March). Development of a mathematical model of a temperature calibrator. In AIP Conference Proceedings (Vol. 3045, No. 1). AIP Publishing.
2. Asanov, M. S., Safaraliev, M. K., Zhabudaev, T. Z., Asanova, S. M., Kokin, S. E., Dmitriev, S. A., ... & Ghulomzoda, A. H. (2021). Algorithm for calculation and selection of micro hydropower plant taking into account hydrological parameters of small watercourses mountain rivers of Central Asia. International Journal of Hydrogen Energy, 46(75), 37109-37119.
22
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 I Son: 2 I 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 2 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 2 | 2024 год
3. Gorovik, A., Lazareva, M., Khasanova, M., & Yuldosheva, D. Modelling algorithms for learner interaction with training courses. In E3S Web of Conferences (Vol. 508, p. 03013). EDP Sciences.
4. Ghulomzoda, A., Gulakhmadov, A., Fishov, A., Safaraliev, M., Chen, X., Rasulzoda, K., ... & Ahyoev, J. (2020). Recloser-based decentralized control of the grid with distributed generation in the Lahsh district of the Rasht grid in Tajikistan, central Asia. Energies, 13(14), 3673.
5. Khalilov, D., Bozorova, S., Khonturaev, S., Khoitkulov, A., Sotvoldieva, D., & Toshmatov, S. Self-learning system and methods of selection of weight coefficients of neural network. In E3S Web of Conferences (Vol. 508, p. 04011). EDP Sciences.
6. Umurzakova, D., Abdullayev, T., Khakimov, A., & Qadamova, Z. Development of automatic control system of drum boiler on the basis of fuzzy controller with pid-controller adaptation. In E3S Web of Conferences (Vol. 508, p. 01007). EDP Sciences.
7. Lawan, S. M., & Abidin, W. A. W. Z. (2020). A review of hybrid renewable energy systems based on wind and solar energy: modeling, design and optimization. Wind Solar Hybrid Renewable Energy System.
8. Lazareva, M., & Gorovik, A. (2023). Analysis of methods for developing educational computer games. In E3S Web of Conferences (Vol. 452, p. 07007). EDP Sciences.
9. Matrenin, P., Safaraliev, M., Dmitriev, S., Kokin, S., Eshchanov, B., & Rusina, A. (2022). Adaptive ensemble models for medium-term forecasting of water inflow when planning electricity generation under climate change. Energy Reports, 8, 439-447.
10. Mohseni, S., Brent, A. C., & Burmester, D. (2021). Off-grid multi-carrier microgrid design optimisation: The case of Rakiura-Stewart island, Aotearoa-New Zealand. Energies, 14(20), 6522.
11. Nazarov, M. 2020 Optimisation of power consumption modes of the autonomous electrical system with renewable and alternative energy sources. Bulletin of Irkutsk State Technical University. 2020. № 4(153). pp. 810-820.
12. Manusov, V., Beryozkina, S., Nazarov, M., Safaraliev, M., Zicmane, I., Matrenin, P., & Ghulomzoda, A. (2022). Optimal management of energy consumption in an autonomous power system considering alternative energy sources. Mathematics, 10(3), 525.
13. Porubay, O., Siddikov, I., Nashvandova, G., & Alimova, G. (2024, March). Synthesis of a control system for a two-mass electromechanical object. In AIP Conference Proceedings (Vol. 3045, No. 1). AIP Publishing.
14. Porubay, O., Siddikov, I., & Madina, K. (2022, September). Algorithm for optimizing the mode of electric power systems by active power. In 2022 International Conference on Information Science and Communications Technologies (ICISCT) (pp. 1-4). IEEE.
15. Sekretarev, Y., Sultonov, S., & Nazarov, M. (2016, May). Optimization of long-term modes of hydropower plants of the energy system of Tajikistan. In 2016 2nd International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM) (pp. 1-5). IEEE.
16. Siddikov, I., & Porubay, O. (2021). Neural network model of decision making in electric power facilities under conditions of uncertainty. In E3S Web of Conferences (Vol. 304, p. 01001). EDP Sciences.
17. Siddikov, I. K., & Porubay, O. V. (2022, June). Neuro-fuzzy system for regulating the processes of power flows in electric power facilities. In AIP Conference Proceedings (Vol. 2432, No. 1). AIP Publishing.
18. Siddikov, I., Porubay, O., & Mirjalilov, O. (2022, December). An algorithm for optimizing short-term modes of electric power systems, taking into account the conditions of the nature of the probability of the information flow of data. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 2373, No. 8, p. 082014). IOP Publishing.
19. Siddikov, I., Porubay, O., & Rakhimov, T. (2024). Synthesis of the neuro-fuzzy regulator with genetic algorithm. International Journal of Electrical & Computer Engineering (2088-8708), 14(1).
23
