CC BY
24
DOI 10.36622/^ТО.2020.16.5.007 УДК 621.316.761
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ФАКТОРНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ НАСТРОЕК СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ УСТАНОВОК КОМПЕНСАЦИИ РЕАКТИВНОЙ МОЩНОСТИ
В.В. Бабенко, И.А. Хайченко, Ю.В. Нефедов Воронежский государственный технический университет, г. Воронеж, Россия
Аннотация: рассматривается способ координации настроек локальных систем автоматического регулирования установок компенсации реактивной мощности (РМ) городской системы электроснабжения для достижения оптимального режима работы всей системы по критерию минимума потерь электрической энергии. На основе анализа базы данных автоматизированной системы коммерческого учета электроэнергии МУП «Воронежская горэлектросеть» за пять лет определено, что величина tg ф (коэффициент реактивной мощности) не соответствует нормируемым ГОСТом значениям и требует существенной корректировки для снижения потерь электрической энергии. Оптимальный режим управления рассматриваемой системой электроснабжения по месту подключения и величине реактивной мощности требуемых установок компенсации возможен при правильном соотношении выбранных критериев локальной и системной оптимизации режимов работы ГЭС. Определено, что для получения экономически обоснованного эффекта от оптимизации режима работы ГЭС по критерию достижения tg ф не более 0,35 необходима установка устройств компенсации РМ как минимум на 50% -70% всех параметров реактивной мощности узла нагрузки (РП) энергоемких потребителей. Кроме того, показана целесообразность использования при данном способе компенсации реактивной мощности регрессионного принципа автоматического управления, базирующегося на методе факторного планирования эксперимента. При наличии базы данных параметров городской системы электроснабжения возможно получить серию уравнений регрессии, являющихся основой для настроек локальной системы управления установок компенсации реактивной мощности, которые необходимо установить в основных узловых точках РП МУП «Воронежская горэлектросеть». Установлено, что сформированные на базе уравнений регрессии параметры для системы управления успешно могут быть интегрированы в современные цифровые микропроцессорные регуляторы установок компенсации реактивной мощности сложных систем электроснабжения
Ключевые слова: снижение потерь электроэнергии, метод факторного планирования эксперимента, система управления, регулирование реактивной мощности
Введение
Регулирование напряжения и реактивной мощности (РМ) в электрических сетях является одним из основных мероприятий по снижению потерь электроэнергии (ЭЭ) и повышению ее качества. В соответствии с пунктами 1.2.22 -1.2.24 ПУЭ «Уровни и регулирование напряжения, компенсация реактивной мощности», для электрических сетей следует предусматривать технические мероприятия по обеспечению качества электрической энергии в соответствии с требованиями ГОСТ 13109. За счет этих мероприятий, по ряду оценок, удается снизить потери активной мощности на 10% - 15% в режиме наибольших нагрузок. Как правило, к регулированию режимов должны привлекаться все регулирующие и компенсирующие устройства: синхронные компенсаторы, трансформаторы сетей различного уровня напряжения, батареи статических конденсаторов (БСК). Для распределительных сетей 0,4 - 10 кВ, в соответствии с п.5.6.14 ПУЭ, для достижения наиболее эконо-
© Бабенко В.В., Хайченко И.А., Нефедов Ю.В., 2020
мичного режима работы электрических сетей (ЭС) с переменным графиком реактивной нагрузки следует применять установки автоматического регулирования реактивной мощности (РМ). Данные устройства, как правило, оснащены системами автоматического регулирования, получающими сигналы управления в соответствии с локальными параметрами. В настоящее время координация сигналов управления локальных систем автоматического регулирования осуществляется с использованием плановых графиков напряжения [1].
Такие графики рассчитываются исходя из прогнозируемых нагрузок потребителей и планового состава оборудования ЭС в результате решения задач оптимизации. При отклонении режима от планового заранее рассчитанные установки уже не являются оптимальными, и координация действий локальных систем регулирования нарушается. Такое положение нельзя считать удовлетворительным, если иметь ввиду следующий фактор. Развитие ЭС приводит к соответствующему росту регулирующих устройств, работающих по местным параметрам, что, помимо ухудшения экономичности
режима, может привести к недопустимым отклонениям напряжений в некоторых узлах.
В связи с этим получили распространение эффективные методы централизованного управления всеми регулирующими устройствами напряжения и РМ, требующие значительные аппаратные и программные комплексы вычислительных средств АСДУ [2,3]. С другой стороны, совершенствование системы управления (СУ), научно обоснованное снижение степени централизации управления на основе глубоких знаний внутренних взаимосвязей управляемых процессов являются на сегодняшний день важным направлением технологий энергосбережения.
Постановка задачи
Одним из путей реализации таких технологий является использование регрессионного принципа автоматического управления установившимися режимами ЭС [4,5]. На основе анализа расчетных моделей ЭС можно реализовать принципы подчиненного регулирования СУ всех локальных регуляторов одной общей задаче, например, оптимизации режимов ЭС по критерию минимума потерь ЭЭ. При этом локальные автоматические устройства должны учитывать комплекс местных параметров с целью реализации заданного режима, являющегося оптимальным для всей системы электроснабжения. Известный регрессионный принцип автоматического управления установившихся режимов ЭС основан на реализации установленных взаимосвязей между параметрами узлов генерации (точки отпуска ЭЭ) и нагрузочных узлов в виде уравнения регрессии:
и = и0 + ^ ■ II + k2 ■ 12 +... + К ■ 1п + Аст, (1) где и - напряжение на шинах узла;
11,12,..., 1п - токи элементов ЭС;
kl, k2,..., ^п
коэффициенты уравнения регрессии;
Дст - ошибка, характеризующая отклонение от оптимального режима ввиду неучета малых членов уравнения регрессии;
и 0 - входное напряжение.
Определение взаимосвязей этих параметров базируются на корреляционно-регрессионном анализе, требующем большого количества статистического материала, сбор и обработка которого связаны с большими трудностями [6]. Учитывая тот факт, что на многих современных объектах энергетики установлены
автоматизированные системы контроля и учета электроэнергии (АСКУЭ) и даже диспетчерские службы (АСДУ), то для решения поставленных вопросов целесообразно использовать математический метод полного факторного эксперимента (ПФЭ) совместно с имеющимися программными средствами расчета и моделирования режима ЭС по критерию минимизации потерь ЭЭ (например, PS CAD или лицензированные программные комплексы РАП ОЭ или РАПСТР-ВИН) [7-9]. Указанные программные комплексы применяются во всех АСДУ сетевых энергетических компаний и способны рассчитать оптимальный режим ЭС, используя методы Лагранжа или Ньютона-Рафсона.
Трудности применения ПФЭ к задачам исследования ЭС большой размерности связаны с тем, что число экспериментов, определяемое как 2n, весьма большое (n - число независимых параметров). Количество независимых параметров может быть уменьшено на основе изучения корреляционных связей независимых параметров и объединением их при больших коэффициентах корреляции.
Решение сформулированной задачи
Реализация абсолютно оптимального режима любой ЭС в целом (системная оптимизация) или ее отдельных объектов (локальная оптимизация) по критерию минимума потерь ЭЭ теоретически возможна (например, путем нахождения абсолютного экстремума методом Лагранжа), но практически нецелесообразна по экономическим соображениям затрат на программную реализацию. Имеет смысл (особенно для случаев ЭС регионального уровня) применение инженерных решений, использующих имеющиеся уже базы данных и программное обеспечение. Они сочетают в себе простоту реализации и достаточный уровень снижения потерь ЭЭ. В соответствии с вышеизложенным, предложено использовать упрощенную методику получения управляющих параметров для локальных средств регулирования режимов региональными системами электроснабжения (СЭС). Она предполагает на основе базы данных АСКУЭ и типовой методики первой части плана полного факторного эксперимента получение расчетных параметров напряжения узловых точек СЭС в виде уравнения регрессии (1). Согласно принятой методике, далее проводи-
лась оценка значимости коэффициентов по критерию Стьюдента и ограничение их количества до трех для всех РП. Соответственно методике, проводилась оценка адекватности полученного уравнения имеющимся статистическим данным по критерию Фишера [10]. Далее, с помощью имеющихся программных комплексов рассчитывается оптимальное прогнозное значение напряжения узловых точек СЭС, по которому должны отрабатываться управляющие сигналы локальных средств регулирования режимов (например, БСК). Следует отметить, что при отсутствии в СЭС диспетчерских структур с программными средствами расчета и прогнозирования оптимальных режимов возможна реализация полного плана факторного эксперимента. При этом целесообразно в качестве целевой функции принять параметр реактивной мощности узла нагрузки (РП) и определять его локальный экстремум по известной методике [10]. Соответственно, настройки регуляторов БСК по «отклонению» реактивной мощности будут обеспечивать только некий уровень локальной оптимизации режима СЭС. Вопросы соответствия этого уровня требуемому уровню системной оптимизации являются предметом отдельного исследования.
Апробация неполного ФЭ с использованием метода регрессионного автоматического управления установившимися режимами ЭС была проведена в сетевой структуре МУП «Воронежская горэлектросеть» (ГЭС).
ГЭС является крупнейшей территориальной сетевой организацией г. Воронежа, занимая около 70% розничного рынка электрической энергии и мощности, обслуживает более 9 500 юридических лиц (54 - относятся ко всем видам промышленности, 42 - к транспорту и связи, 107 потребителей принадлежат к современным структурам в сфере жилищно-коммунального хозяйства) и имеет сложную техническую инфраструктуру (табл. 1).
Для формирования базы данных из системы АСКУЭ МУП «Воронежская горэлектро-сеть» взяты два периода: апрель - июнь 20142018 гг. и декабрь 2014-2018 гг.
Таблица 1
Характеристика сетей МУП «Воронежская горэлектросеть»
Наименование показателя Величина
Суммарная протяженность линий электроснабжения, в т.ч.: кабельных 0,4 кВ, км кабельных 6-10 кВ, км воздушных 0,4 кВ, км в т.ч. СИП «Торсада» воздушных 6 кВ, км 1 305,9 1 611,0 1 704,9 717,6 20,24
Количество трансформаторных подстанций и РП 1 302
Количество силовых трансформаторов, штук 2 290
КЛ-0,4 кВ, % 76
ВЛ-6 кВ, % 90
ВЛ- 0,4 кВ, % 56,6
Всего по каждому фидеру восьмидесяти трех основных РП имелось 92 дня измерений в весенне-летний период времени и 31 день измерений в зимний период (за год).
На основании анализа полученной базы данных системных замеров была установлена существенная корреляционная связь между системной нагрузкой и графиками нагрузки основных потребителей ЭЭ по шинам базовых распределительных пунктов (РП) ГЭС. Полученные результаты были использованы для расчета коэффициентов уравнения регрессии (1) и построения в формате Microsoft Excel суточных графиков колебаний значения коэффициента реактивной мощности (рисунок).
Пример суточного графика активной (---),
реактивной (-) мощности,
коэффициента реактивной мощности (----)
и нормируемого значения коэффициента реактивной мощности ( ) по часам суток
Реализация ПФЭ подразумевает формирование таблиц плана экспериментов для сгруппированных по четыре РП вариаций независимых параметров (мощности, рабочих токов на шинах, рассматриваемых РП, суммарной системной нагрузки с учетом конкретного перио-
да). Так, в табл. 2 приведены пределы вариации независимых параметров (именно для нормирования пределов изменения параметров все рассматриваемые РП с учетом их установленных мощностей были сгруппированы по четыре - одна узловая и три примыкающих РП).
Таблица 2
Пределы вариации независимых параметров для одной группы РП
Согласно составленному плану первой части факторного эксперимента, были получены адекватные значения напряжения узловых точек СЭС (групп РП) в виде уравнения регрессии. Далее, с помощью имеющегося в АСДУ программного комплекса были получены скорректированные (по критериям минимума системных потерь ЭЭ) прогнозные значения напряжения узловых точек. В результате получена серия уравнений регрессии для основных узловых точек (РП) СЭС.
В частности, уравнение регрессии для управления выдачей реактивной мощности БСК, установленной на одном из наиболее мощных и проблемных (по уровню коэффициента реактивной мощности) РП-60, имеет следующий вид:
и = 6.6 - 0.031 ■ 1р60_24 + 0.0064 ■ 1р60_27 +
+ 0.424 ■ 1р60-25 '
где ^60^ ^60^1р60-25 - рабочие токи от РП-
60 к соседним узлам нагрузки ГЭС. По аналогии были определены коэффициенты уравнения регрессии для остальных узловых РП. Далее, в качестве решения прикладной задачи рассмотренной методики предложена реализация найденного закона управления для настройки штатного автоматического регулятора, установки компенсации реактивной мощности (УКРМ) рассмотренной РП-60. УКРМ на 6 кВ имеет две секции конденсаторов с мощностями Ql = 150 кВАр, Q2 =250 кВАр, что позволяет иметь 4 ступени регулирования РМ.
В качестве автоматического регулятора РМ на данной УКРМ установлен итальянский
цифровой микропроцессорный регулятор серии DCRG "LOVATO Electric" для автоматической корректировки коэффициента мощности с выходным реле для коммутации конденсаторных батарей в исполнение с 4, 7, 8 или 12 ступенями регулирования. Регуляторы реактивной мощности DCRG - это полностью автоматические приборы, осуществляющие обычно локальное управление компенсацией реактивной мощности «по отклонению». Регуляторы оснащены точными измерительными контурами тока и напряжения, а цифровой обработкой измеренных величин достигается высокая точность определения как актуальной эффективной величины тока, так и косинуса. Приборы осуществляют вычисление основной гармонической составляющей активного и реактивного тока алгоритмом FFT. Подобным способом вычисляется и основная гармоника напряжения, чем обеспечивается точность измерения и регулирования и в условиях значительных THD (наличие высших гармонических напряжения). В режиме локального регулирования (режим поддержания, заданного tg ф на фидере конкретной РП) регулятор автоматически определяет как способ подключения, так и значения каждой присоединенной ступени конденсаторных батарей.
В режиме системного регулирования (режим поддержания минимума потерь ЭЭ во всей рассмотренной ЭС) регулятор в качестве задающей настройки использует сигнал задания напряжения данной узловой точки, учитывающий коэффициенты уравнения регрессии (для каждого регулятора УКРМ каждой РП они индивидуальны). Входной сигнал появляется при наличии реактивного тока (по отношению к заранее установленному значению коэффициента мощности) в токе нагрузки. Если ток индуктивного характера, то подается команда «включить» секцию БСК. При наличии тока емкостного характера - подается команда «отключить» секцию БСК.
Выводы
1. Анализ базы данных по каждому фидеру основных РП МУП «Воронежская горэлек-тросеть» показывает, что величина tg ф не остается постоянной в течение суток и, в основном, не соответствует нормируемым ГОСТом значениям. Для повышения уровня энергосбережения требуется проведение дополнительных технических мероприятий по установке на ряде
N Независимые пара- Нижний Верхний
метры предел ва- предел ва-
(узловые точки риации риации
питания)
1 РП-40 545 + j 254.3 743 + j 364
2 РП-55 100 + j 78 725+j410
3 РП-60 (узловая) 812.3 + j 367 1195 + j 540
4 РП-63 195 + j 97.5 300+j 150
5 Суммарная нагруз- 2490 + j 3500 + j 2043
ка системы 1453
(х1000 кВА)
РП дополнительных устройств компенсации РМ.
2. Реализация таких технологий целесообразна при правильном соотношении выбранных критериев локальной и системной оптимизации режимов работы ГЭС. Предложено в этом направлении использовать регрессионный принцип автоматического управления на основе метода факторного планирования эксперимента.
3. Показано, что для рассматриваемой ГЭС при достаточно малых затратах на сбор, обработку статистического материала и оптимизационные расчеты можно получить серию уравнений регрессии для управляющих сигналов СУ УКРМ в основных узловых точках (шины РП) ЭС.
4. Сформированные таким образом управляющие сигналы для СУ УКРМ технически могут быть интегрированы в современные цифровые микропроцессорные регуляторы УКРМ (например, серии DCRG "LOVATO Electric").
5. Определено, что для получения экономически обоснованного эффекта от системной оптимизации режима работы ГЭС по критерию минимума потерь ЭЭ необходима установка устройств компенсации РМ как минимум на 50%-70% всех РП энергоемких потребителей.
Литература
1. Ершов А.М. Автоматизация систем электроснабжения. Челябинск: Издательство ЮУрГУ, 2009. 100 с.
2. Крысанов В.Н. Аппаратно-программное управление режимами узлов нагрузки региональных сетей электроснабжения с помощью статических устройств: монография. Воронеж: ВГТУ, 2017. 244 с.
3. Овчаренко Н.И., Дьяков А.Ф. Автоматизация энергосистем. М.: Издательство МЭИ, 2007. 476 с.
4. Ефремов И.А., Таран А.С., Филипова Т.А. Принципы повышения эффективности управления режимами работы электроэнергетических систем // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. 2012. № 1-1 (25). С. 199-203.
5. Ярцев С.Д. Сопоставительный анализ математических моделей оценивания состояния электроэнергетической системы // Фундаментальные исследования. 2007. № 11. С. 144-153
6. Немчинов B.C. Теория и практика статистики. М.: Изд-во Наука, 1967. 432 с.
7. Макаричев Ю.А., Иванников Ю.Н. Методы планирования эксперимента и обработки данных: учеб. пособие. Самара: Самар. гос. техн. ун-т, 2016. 131с.
8. Решетников М.Т. Планирование эксперимента и статистическая обработка данных: учеб. пособие. Томск: ТУСУР, 2000. 232 с.
9. Крысанов В.Н. Программно-аппаратное обеспечение систем управления ЭЭС на базе технологии FACTS. Воронеж: ВГТУ, 2016. 232 с.
10. Монтгомери Д.К. Планирование эксперимента и анализ данных: пер. с англ. Л.: Судостроение, 1980. 384 с.
Поступила 22.05.2020; принята к публикации 21.10.2020 Информация об авторах
Бабенко Владимир Владимирович - аспирант кафедры электропривода, автоматики и управления в технических системах, Воронежский государственный технический университет (394026, Россия, г. Воронеж, Московский проспект, 14), e-mail: [email protected], тел. 89155408873
Хайченко Илья Александрович - аспирант кафедры электропривода, автоматики и управления в технических системах, Воронежский государственный технический университет (394026, Россия, г. Воронеж, Московский проспект, 14), e-mail: [email protected], тел. 89525557503
Нефедов Юрий Васильевич - аспирант кафедры электропривода, автоматики и управления в технических системах, Воронежский государственный технический университет (394026, Россия, г. Воронеж, Московский проспект, 14), e-mail: [email protected], тел. 8906-673-44-40
APPLICATION OF THE EXPERIMENTAL FACTOR PLANNING METHOD FOR REALIZING REACTIVE POWER COMPENSATION SETTING SYSTEM SETTINGS
V.V. Babenko, I.A. Khaychenko, Yu.V. Nefedov
Voronezh State Technical University, Voronezh, Russia
Abstract: this article discusses how to coordinate the settings of local automatic control systems of reactive power compensation plants of a city power supply system in order to achieve the optimal mode of operation of the entire system according to the criterion of minimum loss of electric energy. Based on the analysis of the database of the automated system of commercial accounting of electricity of Municipal Unitary Enterprise "Voronezh City Electric Network" for five years, it was determined that the value of tg 9 (reactive power factor) does not correspond to the values normalized by GOST and requires significant adjustment to reduce electrical energy losses. The optimal control mode of the considered power supply system at the point of connection and the value of reactive power of the required compensation plants is possible with the correct ratio of
the selected criteria of local and system optimization of the hydroelectric power station operation modes. It was determined that in order to obtain an economically justified effect from optimizing the mode of operation of the hydroelectric power station according to the criterion of tg 9 reaching a maximum of 0.35, it is necessary to install RM compensation devices at least 50% -70% of all RP energy-intensive consumers. In addition, the utility of using the regression principle of automatic control c based on the factor planning method of the experiment in this reactive power compensation method is shown. At sufficiently low costs for collection, processing of statistical material and optimization calculations, it is possible to obtain a series of regression equations, on which the calculated part of the settings of the control system of reactive power compensation plants, which should be installed in the main nodes of the Voronezh City Electric Network, is based. It was found that the parameters generated on the basis of regression equations for the control system can be successfully integrated into modern digital microprocessor regulators of reactive power compensation plants of complex power supply systems
Key words: reduction of electricity losses, method of factor planning of the experiment, control system, regulation of reactive power
References
1. Ershov A.M. "Automation of power supply systems" ("Avtomatizatsiya sistem elektrosnabzheniya"), Chelyabinsk, Publishing House of SUSU, 2009, 100 p.
2. Krysanov V.N. "Hardware-software control of load node modes of regional power supply networks using static devices" ("Apparatno-programmnoe upravlenie rezhimami uzlov nagruzki regional'nykh setey elektrosnabzheniya s pomoshch'yu statich-eskikh ustroystv"), monograph, VSTU, 2017, 244 p.
3. Ovcharenko N.I., Dyakov A.F. "Automation of power systems" ("Avtomatizatsiya energosistem"), Moscow, Publishing House of MPEI, 2007, 476 p.
4. Efremov I.A., Taran A.S., Filipova T.A. "The principles of increasing the efficiency of management of the operating modes of electric power systems", Reports of Tomsk State University of Control Systems and Radioelectronics (Doklady Tomskogo gosu-darstvennogo universiteta sistem upravleniya i radioelektroniki), 2012, no. 1-1(25), pp. 199-203.
5. Yartsev S.D. "Comparative analysis of mathematical models for assessing the state of the electric power system", Fundamental Research (Fundamental'nye issledovaniya), 2007, no. 11, pp. 144-153
6. Nemchinov B.C. "Theory and practice of statistics" ("Teoriya i praktika statistiki"), Moscow, Nauka, 1967, 432 p.
7. Makarichev Yu.A., Ivannikov Yu.N. "Methods of experiment planning and data processing: textbook" ("Metody plani-rovaniya eksperimenta i obrabotki dannykh: ucheb. posobie"), Samara State Technical University, 2016, 131 p.
8. Reshetnikov M.T. "Planning an experiment and statistical data processing: textbook" ("Planirovanie eksperimenta i statis-ticheskaya obrabotka dannykh: ucheb. posobie"), Tomsk, TUSUR, 2000, 232 p.
9. Krysanov V.N. "Software and hardware for EES control systems based on FACTS technology" ("Programmno-apparatnoe obespechenie sistem upravleniya EES na baze tekhnologii FACTS"), VSTU, 2016, 232 p.
10. Montgomery D.K. "Experiment planning and data analysis" ("Planirovanie eksperimenta i analiz dannykh"), Leningrad, Sudostroenie, 1980, 384 p.
Submitted 22.05.2020; revised 21.10.2020 Information about the authors
Vladimir V. Babenko, Graduate student, Voronezh State Technical University (14 Moskovskiy prospekt, Voronezh 394026, Russia), e-mail: [email protected], tel. +79155408873
Il'ya A. Khaichenko, Graduate student, Voronezh State Technical University (14 Moskovskiy prospekt, Voronezh 394026, Russia), e-mail: [email protected], tel. +79525557503
Yuriy V. Nefedov, Graduate student, Voronezh State Technical University (14 Moskovskiy prospekt, Voronezh 394026, Russia), e-mail: [email protected], tel. +7906-673-44-40
