CC BY
34
Оригинальная статья / Original article
УДК 621.311.001; 621.316.1; 621.311.2
DOI: http://dx.doi.org/10.21285/1814-3520-2019-1 -75-89
Применение всережимного моделирующего комплекса для энергосистем с распределенной генерацией
© А.Б. Аскаров1, А.А. Суворов2, М.В. Андреев3
Национальный исследовательский Томский политехнический университет, г. Томск, Российская Федерация
Резюме: В настоящее время в мире происходит рост числа объектов распределенной генерации в основном за счет возобновляемых источников энергии. Однако интеграция большого объема распределенной генерации (на базе ветровых электростанций) в существующих электроэнергетических системах сопряжена с рядом существенных проблем. Для всестороннего исследования и абсолютного решения этих проблем необходимо проведение детального моделирования реальных электроэнергетических систем, что неосуществимо при использовании существующих средств. Поэтому для подобной цели в статье предложено использовать альтернативное решение -всережимный моделирующий комплекс реального времени электроэнергетических систем. При проведении экспериментальных исследований производилось сравнение результатов моделирования небольшой тестовой схемы электроэнергетических систем, полученных с помощью всережимного моделирующего комплекса реального времени электроэнергетических систем и широко используемого цифрового программно-аппаратного комплекса RTDS. В статье частично представлены результаты комплексного сравнения при воспроизведении аналогичных моделей электроэнергетических систем в обоих комплексах, которые подтверждают адекватность получаемой с помощью всережимного моделирующего комплекса реального времени электроэнергетических систем информации о процессах в оборудовании и электроэнергетических систем в целом. Доказано, что дальнейшее применение всережимного моделирующего комплекса реального времени электроэнергетических систем в качестве инструмента для детального и адекватного моделирования реальных электроэнергетических систем с распределенной генерацией позволит обеспечить получение полной и достоверной информации о нормальных и анормальных квазиустановившихся и переходных процессах в электроэнергетических системах с распределенной генерацией, которая необходима для надежного и эффективного решения задач проектирования, исследования и последующей эксплуатации электроэнергетических систем с распределенной генерацией.
Ключевые слова: моделирование электроэнергетических систем, распределенная генерация, численное интегрирование, гибридное моделирование
Благодарности: Работа выполнена при поддержке Министерства образования и науки РФ, Договор № 14.Y30.18.2379-MK от 17.01.2018 г. «Исследование влияния спектра процессов в электроэнергетических системах со значительной долей распределенной генерации и возобновляемыми источниками энергии на функционирование устройств релейной защиты и разработка методики ее адекватной настройки».
Информация о статье: Дата поступления 25 декабря 2018 г.; дата принятия к печати 29 января 2019 г.; дата онлайн-размещения 28 февраля 2019 г.
Для цитирования: Аскаров А.Б., Суворов А.А., Андреев М.В. Применение всережимного моделирующего комплекса для энергосистем с распределенной генерацией. Вестник Иркутского государственного технического университета. 2019;23(1):75-89. DOI: 10.21285/1814-3520-2019-1-75-89.
Use of all-mode modeling complex for power systems with distributed generation
Alisher B. Askarov, Aleksey A. Suvorov, Mikhail V. Andreev
National Research Tomsk Polytechnic University, Tomsk, Russian Federation
Abstract: Today, the number of distributed generation facilities in the world is growing mainly due to renewable energy sources. However, the integration of a large volume of distributed generation (on the basis of wind power plants) into the existing electric power systems of power grids is associated with a number of significant problems. A comprehensive study and absolute solution of these problems require to conduct a detailed simulation of real electric power systems, which is impossible with the use of existing means. Therefore, for this purpose, the article proposes to use an alternative solution -an All-Mode real time modeling complex of power systems (AMRTMC PS). The conducted experimental studies involved the comparison of the modeling results of a small test circuit of electric power systems obtained by means of the AMRTMC PS and a widely used digital software and hardware complex RTDS. The article partially presents the results of complex comparison when reproducing similar models of electric power systems in both complexes, which confirm the adequacy of
the information about the processes in equipment and electric power systems in general obtained by means of the realtime all-mode modeling complex of electric power systems. It is proved that the further application of the real-time all-mode modeling complex of electric power systems as a tool for detailed and adequate modeling of real electric power systems with distributed generation will provide complete and reliable information about normal and abnormal quasi-steady-state and transient processes in electric power systems with distributed generation, which is necessary for reliable and effective solution of design problems, research and subsequent operation of electric power systems with distributed generation. Keywords: power system simulation, distributed generation, numerical integration, hybrid modeling Acknowledgements: The work was supported by the Ministry of Education and Science of the Russian Federation, Contract no. 14.Y30.18.2379-MK from 17 January 2018. "Study of the effect of the range of processes in power systems with a high percentage of distributed generation and renewable energy sources on relay protection device operation and development of methods for its adequate tuning".
Information about the article: Received December 25, 2018; accepted for publication January 29, 2019; available online February 28, 2019.
For citation: Askarov A.B., Suvorov A.A., Andreev M.V. Use of all-mode modeling complex for power systems with distributed generation. Vestnik Irkutskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta = Proceedings of Irkutsk State Technical University. 2019;23(1):75—89. (In Russ.) DOI: 10.21285/1814-3520-2019-1-75-89.
Введение
В настоящее время во многих странах мира широкое распространение получают объекты распределенной генерации (РГ), включающие в себя возобновляемые источники энергии (ВИЭ). Самые активно развивающиеся виды ВИЭ на сегодняшний день - это ветровые электростанции (ВЭС) и солнечные электростанции (СЭС). В итоге, в конце 2017 г., мощность ВЭС в мире составила примерно 539 ГВт, СЭС - 402 ГВт, что показывает прирост мировой ветроэнергетики и солнечной энергетики на 11% и 33%, соответственно, по сравнению с предыдущим годом [1]. Интеграция большого объема РГ на базе ветроустановок и фотоэлектронных панелей в существующие электроэнергетические системы (ЭЭС) сильно изменяет структуру генерирующих мощнос-
тей, а также приводит к проблемам режимного и противоаварийного управления ЭЭС [2-4]. Также возникают проблемы неравномерности и труднопрогнозируемости режимов работы ВИЭ, оценки их влияния на режимы и процессы в ЭЭС. В частности, увеличение уровня токов короткого замыкания (КЗ) и изменение его направления сильно влияет на устройства релейной защиты (РЗ) и нарушает их функциональность и селективность (например, появление «мертвой зоны» у РЗ [5], ее ложное срабатывание [6] и др.). Все это значительно усложняет управление ЭЭС, особенно в аварийных режимах. Повышение живучести и надежности ЭЭС с большой долей РГ является чрезвычайно актуальной задачей для мировой энергетики в целом.
Проблема моделирования реальных электроэнергетических систем с распределенной генерацией в рамках существующего сугубо одностороннего подхода
Для всестороннего и детального исследования поведения объектов РГ в ЭЭС, их влияния на ЭЭС, в том числе и на устройства РЗ, необходимо проведение широкого спектра расчетов нормальных и анормальных квазиустановившихся и переходных процессов в ЭЭС с РГ. При этом необходимо учитывать все возникающие характерные для РГ особенности, такие как инерционность объектов РГ, переменный режим выработки электроэнергии от ВИЭ и др. Для проведения подобного вида исследований
широко используется математическое моделирование. Учитывая единство и непрерывность процесса производства, преобразования, транспортировки и потребления электроэнергии, а также тесную взаимосвязь задействованного в этом процессе оборудования, возникает неизбежная необходимость моделирования большой ЭЭС, т.е. необходима достаточная детализация каждого функционального блока не только определенного объекта РГ, но и всей совокупной модели ЭЭС. Это связано с тем, что при значительном эквивалентировании
схем ЭЭС «теряется» влияние отдельных элементов или их групп на режим ЭЭС [7]. В частности, в [7] доказывается, что при использовании эквивалентной модели ВЭС, представленной в виде одного ветрогенера-тора, невозможно достичь адекватных результатов моделирования, которые совпадали бы с реальными данными на допустимом уровне. Это связано с тем, что отдельные ветроустановки, которые на самом деле распределены по огромной территории, по-разному реагируют на возникающие возмущения (особенно аварийные) из-за их различных механических и электрических параметров (скорость ветра, электрическая удаленность от места присоединения и т.д.). Также стоит отметить, что динамика протекания процессов, особенно при возникновении каких-либо возмущений, для больших и для малых моделей ЭЭС может значительно различаться [8].
Совокупная математическая модель любой реальной ЭЭС (включающей в себя модели электрических машин, трансформаторов, линий электропередач, ветротурбин, силовых преобразователей, солнечных панелей и т.д.), даже с учетом допустимого частичного эквивалентирования, всегда содержит жесткую, нелинейную систему дифференциальных уравнений чрезвычайно большой размерности и высокого порядка. Такая система не может быть решена аналитически, а - согласно теории методов дискретизации для обыкновенных дифференциальных уравнений - плохо обусловлена на ограничительных условиях применимости методов их численного интегрирования: решения дифференциального уравнения должны удовлетворять условию Липшица, длина интервала решения ограничивается теоремой Далквиста и др. [9-12] Единственным путем улучшения обусловленности является снижение жесткости, дифференциального порядка и ограничение интервала решения. Это реализуемо только за счет существенных упрощений и ограничений: декомпозиции режимов и процессов в ЭЭС; использования однолинейных расчетных схем вместо трехфазных; описания
сетевых элементов статическими математическими моделями в виде соответствующих алгебраических уравнений; ограничения интервала воспроизведения процессов и др. При этом, независимо от упрощений и ограничений, всегда неизвестной остается методическая ошибка решения, присущая численному интегрированию [13]. В результате достоверность такого рода расчетов нередко оказывается низкой и к тому же неопределенной, что подтверждают выполненные в последние годы сравнения результатов моделирования с натурными данными [14, 15].
Все вышеобозначенное наследуется средствами реализации численного интегрирования и определяет ограниченные свойства и возможности используемых в мировой электроэнергетике многочисленных программно-вычислительных комплексов (ПВК) (Eurostag, PowerFactory, PSS/E, PSCAD/EMTDC и др.). При этом ПВК априори малоэффективны при моделировании больших и детальных моделей ЭЭС, а их вычислительные мощности и возможности сильно ограничены (даже при использовании достаточно мощных персональных компьютеров) по сравнению со специализированными программно-аппаратными комплексами (ПАК) для моделирования ЭЭС (RTDS, eMEGASIM, HYPERSIM, ADPSS и др.). Однако стоит отметить, что у широко используемых на практике различных цифровых ПАК существуют свои проблемы и их различные решения для моделирования больших ЭЭС с учетом различного рода оборудования, в том числе ВИЭ. Как отмечается в [16], в перечисленных ПАК заданная пользователем схема ЭЭС разделяется автоматически на фрагменты - подсистемы, которые затем распределяются по вычислительным модулям (пользователь никак не может это предопределить), что в свою очередь приводит к неравномерному распределению нагрузки на процессоры. В таком случае общая вычислительная способность ПАК будет ограничена скоростью модуля, на который загружена самая большая подсистема. Для решения этой проблемы авторами [16] разработана специальная плата
(«multi-FPGA»), которая позволяет группировать моделируемое оборудование ЭЭС в зависимости от необходимости их детализации и распределять эти группы в соответствующие вычислительные модули. При этом акцент в [16] делается явно на вычислительной способности средств решения, но адекватность получаемых результатов моделирования никак не доказана.
Существуют другие подходы к моделированию больших ЭЭС, реализующие разделение схемы и моделируемого оборудования между подсистемами двух типов [17, 18]: в первом типе производится расчет электромагнитных переходных процессов (детальное моделирование отдельного элемента ЭЭС) - «electromagnetic transient simulation» (EMT); во втором - расчет электромеханических переходных процессов (упрощенное моделирование внешней ЭЭС) -«transient stability analysis simulation» (TSA). Принцип данных подходов основан на том, что EMT осуществляется на ПАК, к которому подключается подсистема TSA через эквивалентную схему Тевена (или Нортона), представляющую внешнюю ЭЭС. Применение ПАК для EMT дает возможность исследовать переходные процессы в конкретном оборудовании при КЗ, коммутациях, грозовых разрядах и моделировать устройства на базе силовой полупроводниковой техники с малым шагом моделирования. Однако использование TSA не позволяет полно и достоверно воспроизводить процессы во внешней ЭЭС, поскольку в ней неизбежно используются упрощения и ограничения, перечисленные ранее.
Таким образом, даже при разных подходах к моделированию больших ЭЭС с
применением цифровых ПАК упрощаются математические модели электрических машин; сетевые элементы представляются статическими моделями; используется разный шаг интегрирования в отдельных «частях» ЭЭС (детально смоделированная часть, как правило, имеет шаг в 50 мкс, остальная часть - 2 мс), что приводит к необходимости осуществления обмена информацией между ними с самым большим используемым шагом. В итоге проблема полноты и достоверности расчетов режимов и процессов в реальных ЭЭС с РГ сохраняется до сих пор.
Методологической альтернативой, позволяющей решить проблему достаточно полного и достоверного моделирования реальных ЭЭС с РГ, является подход, представляющий собой гибридное моделирование [19-21]. Этот подход открывает возможность для каждого значимого аспекта сложной проблемы подбирать и создавать наиболее эффективные методы и средства, совокупность которых обеспечивает требуемый уровень решения проблемы в целом. На сегодняшний день одним из наиболее развитых и проработанных решений в области гибридного моделирования энергосистем является разработанный в Томском политехническом университете Всережим-ный моделирующий комплекс реального времени электроэнергетических систем (ВМК РВ ЭЭС) [22]. В данной работе рассматривается возможность использования ВМК РВ ЭЭС в качестве инструмента для детального и адекватного моделирования реальных ЭЭС с РГ с целью решения выше-обозначенных задач, возникающих в современных ЭЭС с РГ.
Альтернативное решение проблемы моделирования реальных электроэнергетических
систем с распределенной генерацией
ВМК РВ ЭЭС основан на концепции гибридного моделирования и не имеет обозначенных в предыдущем разделе упрощений и ограничений, т.к. принцип его работы объединяет в себе три подхода - аналоговый, физический и цифровой, что в целом позволяет:
- использовать для всех элементов ЭЭС всережимные математические модели с полноценным учетом основного и вспомогательного оборудования, адекватно воспроизводящие в них реальный непрерывный спектр всевозможных нормальных и анормальных процессов;
- исключить необходимость декомпозиции и ограничения интервала воспроизведения процессов;
- осуществлять в реальном времени непрерывное моделирование ЭЭС, в том числе с учетом функционирования средств релейной защиты, режимной и противоава-рийной автоматики.
Для обеспечения методически точного, параллельного, непрерывного решения в реальном времени и на неограниченном интервале времени жестких, нелинейных систем дифференциальных уравнений высокой размерности, образуемых всере-жимными математическими моделями, в ВМК РВ ЭЭС используется метод непрерывного неявного интегрирования (рис. 1). При этом единственным условным ограничением точности моделирования является инструментальная погрешность интегральных
микроэлектронных элементов ВМК РВ ЭЭС, определяемая их частотными и фазовыми характеристиками. Данная погрешность составляет не более 1% при воспроизведении значимого спектра процессов в ЭЭС.
Физический подход (рис. 2) используется для обеспечения связи элементов ЭЭС, возможности практически неограниченного увеличения размера моделируемых ЭЭС с РГ, адекватного воспроизведения спектра всевозможных трехфазных продольных и поперечных коммутаций, включая пофазные, аналогично тому, как это осуществляется в реальной ЭЭС, путем преобразования непрерывных математических переменных фазных токов моделируемых элементов ЭЭС в соответствующие им модельные физические токи и напряжения, что также устраняет указанные проблемы цифрового обмена данными.
Рис. 1. Реализация метода непрерывного неявного интегрирования (на примере уравнения движения ротора): ЦП - центральный процессор; ЦШ - цифровая шина; аЦп, ЦАП - аналого-цифровой
и цифро-аналоговый преобразователь соответственно; ГСП - гибридный сопроцессор; ПП - периферийный процессор; МПУ - микропроцессорный узел; ППК - продольно-поперечные коммутаторы; СК - сетевой коммутатор; КТУ - коммутатор трехфазных узлов; СГП - специализированный гибридный процессор Fig. 1. Implementation of the continuous implicit integration method (as on the example of the rotor motion equation): ЦП (CP)- central processor; ЦШ (DB)- digital bus; АЦП, ЦАП (ADC, DAC) - analogue-to-digital
and digital-to-analogue converter respectively; ГСП (HCP) - hybrid co-processor; ПП (PP) - peripheral processor; МПУ (MPU) - microprocessor unit; ППК (SSS) - series and shunt switches; СК (NS) - network switch; КТУ (TPC) - three-phase commutator; СГП (SHP) - specialized hybrid processor
Цифровой подход используется для обеспечения всех информационно-управляющих функций, автоматизированного и автоматического управления параметрами и настройками моделируемого оборудования, коммутационными элементами и моделированием в целом, а также для отображения результатов моделирования и их обработки. Данный подход реализуется посредством цифро-аналогового и аналого-цифрового преобразования информации через необхо-
димые для этого программно-технические средства (рис. 3).
Итоговая структура многоуровневой информационно-управляющей системы ВМК РВ ЭЭС, а также время взаимодействия каждого из уровней, представлены на рис. 4 и 5.
Резюмируя вышесказанное, можно выделить основные существующие проблемы моделирования реальных ЭЭС и предлагаемые решения, которые кратко представлены в таблице.
Рис. 2. Внешний вид кросс-платы КТУ для подключения СГП Fig. 2. Design of the TPC cross-board for SHP connection
b
Рис. 3. Обобщенная структура построения СГП (а) и МПУ СГП (b): ПК - процессор коммутации; ПНТ - преобразователь напряжение-ток Fig. 3. Generalized structure of SHP (a) and SHP MPU (b): ПК (SP) - switching processor; ПНТ (VCC) - voltage-current converter
а
Рис. 4. Структурная схема экспериментального образца ВМК РВ ЭЭС: ИПТ - интерфейс программно-
технический; ВС - внешние средства; АРМ - автоматизированное рабочее место Fig. 4. Structural diagram of the experimental sample AMRTMC PS: ИПТ (HSI) - hardware-software interface;
ВС - peripherals; АРМ (AWS) - automated workstation
Рис. 5. Структура многоуровневой информационно-управляющей системы ВМК РВ ЭЭС Fig. 5. Structure of the AMRTMC PS multilevel information-control system
Существующие проблемы моделирования реальных ЭЭС и их решение с помощью ВМК РВ ЭЭС Current issues of large-scale EPS simulation and their solution by means of the AMRTMC PS
№ Проблема Решение
1 - декомпозиция процессов и режимов в ЭЭС; - упрощение математических моделей оборудования и ЭЭС в целом; - ограничение временного интервала моделирования; - неизвестная методическая ошибка численного интегрирования дифференциальных уравнений Аналоговый уровень: применение метода параллельного непрерывного неявного интегрирования дифференциальных уравнений
2 - неадекватное воспроизведение процессов коммутации; - ограничение размера моделируемой ЭЭС Физический уровень: взаимодействие моделируемого оборудования ЭЭС на физическом уровне путем преобразования математических переменных в физические сигналы
3 - ограничение оперативности информационно-управляющих свойств и возможностей Цифровой уровень: применение цифро-аналогового и аналого-цифрового преобразования информации на основе современных 1Т-технологий
Результаты экспериментальных исследований
Свойства и возможности ВМК РВ ЭЭС позволяют интегрировать в комплекс математические модели любого элемента ЭЭС, учитывающие все ключевые особенности реализации конкретного оборудования или устройства, в том числе установок на базе ВИЭ. На данный момент ведутся работы по разработке универсальных моделей ВЭС и СЭС для ВМК РВ ЭЭС, описывающих различные типы подобных объектов, которые широко эксплуатируются в настоящее время. Реализация таких моделей предоставит возможность детально исследовать сами объекты РГ, однако для того чтобы полноценно исследовать влияние их интеграции в существующие ЭЭС, в первую очередь необходимо адекватно и подробно моделировать внешнюю ЭЭС, что в свою очередь позволит обеспечить высокий уровень надежности и эффективности решения задач проектирования, исследования и последующей эксплуатации ЭЭС с РГ.
Для демонстрации возможности по-
лучения с помощью ВМК РВ ЭЭС адекватной информации о процессах в оборудовании и ЭЭС в целом на данном этапе производилось сравнение результатов моделирования в тестовой схеме ЭЭС с данными, полученными с помощью всесторонне апробированного RTDS. Поскольку при моделировании схем незначительного объема проблемы, присущие цифровым ПАК при моделировании более сложных схем ЭЭС (накопление ошибки численного интегрирования, несинхронный обмен, потеря данных и др.) существенно не проявляются, следовательно, получаемые результаты моделирования должны совпадать с данными ВМК РВ ЭЭС, что подтвердит возможность его использования в качестве инструмента для детального и адекватного моделирования реальных ЭЭС с РГ.
В качестве исследуемой модели, воспроизводимой в средствах моделирования, принята трехфазная тестовая схема ЭЭС (рис. 6), которая содержит основные
элементы ЭЭС с идентичными математическими моделями и их параметрами в обоих комплексах: синхронные генераторы (Г-2, Г-3 и Г-4) и их системы автоматического регулирования возбуждения (АРВ) и первичного двигателя; источник бесконечной мощности (Г-1); трансформаторы; линии электропередачи и нагрузки.
Оценка достоверности воспроизведения переходных процессов. Для анализа протекания переходных процессов в моделируемой тестовой схеме ЭЭС как в ВМК РВ ЭЭС, так и в RTDS был проведен ряд тестовых возмущений - в качестве примера в статье приведены следующие тестовые возмущения:
- однофазное замыкание фазы А (длительностью 0,2 с) на шинах 220 кВ ТЭЦ - в данном случае проведено сравнение тока, протекающего по линии ВЛ-207, и напряжения, на противоположном конце ВЛ-207 у шин 220 кВ подстанции 2 для поврежденной фазы (рис. 7);
- трехфазное КЗ (длительностью 0,2 с) на шинах 110 кВ подстанции 3 - сравниваются токи фазы А генераторов Г-3 и Г-4, расположенных на ГРЭС (рис. 8).
Полученные осциллограммы демонстрируют идентичные переходные процессы.
Рис. 6. Моделируемая тестовая схема ЭЭС (однолинейный вид в ВМК РВ ЭЭС): Г - генераторы; СД, АД - синхронный и асинхронный двигатели; АТ- автотрансформаторы; Т- трансформаторы; ВЛ - линии электропередачи; Н - статические нагрузки; КБ - конденсаторные батареи; Р - реакторы Fig. 6. Simulated test circuit of EPS (single-line view in the AMRTMC PS): Г (G) -generators; СД, АД (SM, IM) - synchronous and induction machines; AT - autotransformers; T - transformers; ВЛ (TL) - transmission lines; Н (SL) - static loads; КБ (CB) - capacitor banks; Р (R) - reactors
-8
0.48 0.5 0.52 0.54 0.56 0.58 0.6 0.62 0.64 0.66 0.68 0.7 0.72 0.74 0.76 0.48 0.5 0.52 0.54 0.56 0.58 0.6 0.62 0.64 0.66 0.68 0.7 0.72 0.74 0.76
Рис. 7. Сравнение осциллограмм тока и напряжения при однофазном замыкании фазы А на шинах 220 кВ ТЭЦ Fig. 7. Comparison of current and voltage oscillograms for the case of a single-phase fault A on 220 kV TPP buses
0.48 0.5 0.52 0.54 0.56 0.58 0.6 0.62 0.64 0.66 0.68 0.7 0.72 0.74 0.76
Рис. 8. Сравнение осциллограмм тока фазы А генераторов Г-3 и Г-4 при трехфазном КЗ на шинах 110 кВ подстанции 3 Fig. 8. Comparison of current oscillograms of the A phase for generators G-3 and G-4 for the case of a three-phase short circuit on the 110 kV buses of the substation 3
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 2.2 2.4 2.6 2.8 3 3.2 3.4 3.6 Г, С
b
Рис. 9. Осциллограммы работы АРВ синхронного генератора при двухфазном КЗ
вблизи шин 110 кВ ГРЭС, полученные с помощью ВМК РВ ЭЭС (а) и RTDS (b) Fig. 9. Oscillograms of the synchronous generator automatic excitation control operation for the case of two-phase short circuit close to the buses of 110 kV hydro power plant obtained
by means of AMRTMC PS (a) and RTDS (b)
150 100 50 ■ О ■
_ 1 Sr-2, град 6,°@Г-2 ТЭЦ
2 Ufr. 2" ol.oeigr.j ТЭЦ к,ое®Г-2 ТЭЦ |)1.0«8Г-3 ТЭЦ
h г-2' 'Ч.,
U-.2- у Ч
0 0.2 0,4 I 0,6 ' I 1 1 1 1 1 1 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 С
b
Рис. 10. Осциллограммы работы АРВ синхронного генератора при трехфазном КЗ вблизи шин 220 кВ ТЭЦ, полученные с помощью ВМК РВ ЭЭС (а) и RTDS (b) Fig. 10. Oscillograms of the synchronous generator automatic excitation control operation for the case of the three-phase short circuit close to the 220 kV TPP buses obtained by means of AMRTMC PS (a) and RTDS (b)
Оценка достоверности функционирования математических моделей АРВ. Исследование работы математиче-
ских моделей АРВ синхронных генераторов в обоих комплексах производилось путем реализации тестовых возмущений1.
а
1СТО 59012820.29.160.20.001-2012. Требования к системам возбуждения и автоматическим регуляторам возбуждения сильного действия синхронных генераторов. Введ. 03.04.2012; изм. 14.07.2015. М.: Изд-во стандартов. 2012, 150 с. / STO 59012820.29.160.20.001-2012. Requirements for excitation systems and automated power system stabilizers of synchronous generators. Introduced 3 April 2012; amended 14 July 2015. Moscow: Standards Publ., 2012, 150 p.
В статье представлено сравнение действия АРВ при следующих тестовых возмущениях:
- двухфазное КЗ (длительностью 0,15 с) вблизи шин 110 кВ ГРЭС с отключением линии ВЛ-104 и отключением Г-3 (рис. 9) - в данном эксперименте для сохранения устойчивости через 0,35 секунды с момента возникновения короткого замыкания должна
срабатывать противоаварийная автоматика, действующая на отключение Г-3 ГРЭС;
- трехфазное КЗ (длительностью 0,18 с) вблизи шин 220 кВ ТЭЦ с отключением линии ВЛ-207 без нарушения динамической устойчивости (рис. 10).
Анализ приведенных осциллограмм показывает идентичный характер работы математических моделей АРВ во всех случаях.
Заключение
Внедрение объектов РГ является одним из перспективных направлений развития современной электроэнергетики. Однако использование подобных установок сопряжено с рядом проблем, весьма существенных как для самих объектов РГ, так и для ЭЭС, в которые они внедряются. Для всестороннего исследования и решения этих проблем необходимо проведение детального моделирования реальных ЭЭС, которое невозможно осуществить в рамках существующих средств моделирования, что связано с неизвестной достоверностью результатов, получаемых в них из-за применяемых упрощений и ограничений. В статье
1. Renewables 2018 Global Status Report [Электронный источник]. URL: http://www.ren21.net/wp-content/uploads/2018/06/17-8652_GSR2018_FullReport_web_-1.pdf (02.10.2018).
2. Кучеров Ю.Н., Березовский П.К., Федоров Ю.Г., Губарева Ю.В. Исследовательский комитет С6 «Системы распределения электроэнергии и распределенная генерация» // Энергетика за рубежом. 2014. № 1-2. С. 161-180.
3. Нудельман Г., Онисова О. Релейная защита и автоматика в условиях развития малой распределенной энергетики // Электроэнергия. Передача и распределение. 2014. № 4 (25). С. 106-114.
4. Telukunta V., Pradhan J., Agrawal A., Singh M., Srivani S.G. Protection challenges under bulk penetration of renewable energy resources in power systems: A review. CSEE Journal of Power and Energy Systems. 2017. Vol. 3. No. 4. P. 365-379. DOI: 10.17775/CSEE-JPES.2017.00030
5. Atwa Y.M., El-Saadany E.F. Reliability Evaluation for Distribution System with Renewable Distributed Generation during Islanded Mode of Operation. IEEE Transactions on Power Systems. 2009. Vol. 24. No. 2. P. 572581. DOI: 10.1109/TPWRS.2009.2016458
предложено использовать ВМК РВ ЭЭС для моделирования реальных ЭЭС с РГ, который, в силу своих свойств и возможностей, позволит обеспечить получение полной и достоверной информации о нормальных и анормальных квазиустановившихся и переходных процессах в ЭЭС с РГ, необходимой для надежного и эффективного решения задач проектирования, исследования и эксплуатации ЭЭС с РГ. Возможность получения такой информации подтверждена экспериментальным путем - производилось сравнение результатов моделирования небольшой тестовой схемы ЭЭС, полученных с помощью ВМК РВ ЭЭС и RTDS.
ий список
6. He L., Liu C.C., Pitto A., Cirio D. Distance protection of AC grid with HVDC-connected offshore wind generators. IEEE Transactions on Power Delivery. 2014. Vol. 29. No. 2. P. 493-501. DOI: 10.1109/TPWRD.2013.2271761
7. Muljadi E., Zhang Y.C., Gevorgian V., Kosterev D. Understanding dynamic model validation of a wind turbine generator and a wind power plant. IEEE Energy Conversion Congress and Exposition (ECCE). 2016. P. 1-5. DOI: 10.1109/ECCE.2016.7855542
8. Carreras B.A., Newman D.E., Dobson I. Does size matter? Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science. 2014. Vol. 24. No. 2. P. 1-7. DOI: 10.1063/1.4868393
9. Watson N., Arrillage J. Power systems electromagnetic transients simulation. London, UK: The Institution of Engineering and Technology. 2003. P. 351-358.
10. Butcher J. C. Numerical methods for ordinary differential equations: early days in the birth of numerical analysis. 2nd ed., Hoboken, New Jersey, USA: John Wiley & Sons. 2008. P. 31-40.
11. Хайрер Э., Ваннер Г. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений. Жесткие и алгебро-дифференциальные задачи / пер. с англ. М.: Мир,
1999. 612 с.
12. Бабушка И., Витасек Э., Прагер М. Численные процессы решения дифференциальных уравнений / пер. с англ. М.: Мир, 1969. 368 с.
13. Холл Д., Уатт Д. Современные численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений / пер. с англ. М.: Мир, 1979. 312 с.
14. Герасимов А.С., Есипович А.Х., Смирнов А.Н. Об опыте верификации цифровых и физических моделей энергосистем // Электрические станции. 2010. № 11. С. 11-19.
15. Kosterev D., Taylor C., Mittelstadt W. Model Validation for the August 10, 1996 WSCC System Outage. IEEE Transactions on Power Systems. 1999. Vol. 14. No. 3. P. 967-979. DOI: 10.1109/59.780909
16. Chen Y., Dinavahi V. Multi-FPGA digital hardware design for detailed large-scale real-time electromagnetic transient simulation of power systems. IET Generation, Transmission & Distribution. 2013. Vol. 7. No. 5. P. 451463. DOI: 10.1049/iet-gtd.2012.0374
17. Liang Y., Lin X., Gole A.M., Yu M. Improved coherency-based wide-band equivalents for real-time digital simulators. IEEE Transactions on Power Systems. 2011. Vol. 26. No. 3. P. 1410-1417. DOI: 10.1109/TPWRS.2010.2085456
18. Shu D., Xie X., Jiang Q., Huang Q., Zhang C. A novel interfacing technique for distributed hybrid simulations combining EMT and transient stability models. IEEE Transactions on Power Delivery. 2018. Vol. 33. No. 1. P. 130-140. DOI: 10.1109/TPWRD.2017.2690145
19. Андреев М.В., Боровиков Ю.С., Гусев А.С., Сула-йманов А.О., Суворов А.А., Рубан Н.Ю., Уфа Р.А. Концепция и базовая структура всережимного моделирующего комплекса // Газовая промышленность. 2017. № 5 (752). С. 18-27.
20. Гусев А.С., Хрущев Ю.В., Гурин С.В., Свечкарев С.В., Плодистый И.Л. Всережимный моделирующий комплекс реального времени электроэнергетических систем // Электричество. 2009. № 12. С. 5-8.
21. Andreev M.V., Sulaymanov A.O. Platform based on Hybrid Real-Time Power System Simulator for development and research of Intelligent Power Systems with active-adaptive networks. IEEE Eindhoven PowerTech. 2015. P. 1-6. DOI: 10.1109/PTC.2015.7232239
22. Andreev M., Gusev A., Ruban N., Suvorov A., Ufa R., Askarov A., Bems J., Kralik T. Hybrid Real-Time Simulator of Large-Scale Power Systems. IEEE Transactions on Power Systems. (in print) DOI: 10.1109/TPWRS.2018.2876668
References
1. Renewables 2018 Global Status Report. Available at: http://www.ren21.net/wp-content/uploads/2018/06/17-8652_GSR2018_FullReport_web_-1.pdf (accessed 2 October 2018).
2. Kucherov Yu.N., Berezovskii P.K., Fedorov Yu.G., Gubareva Yu.V. Sistemy raspredeleniya elektroenergii i raspredelennaya generatsiya [Power distribution systems and distributed generation]. Energetika za rubezhom [Foreign Power Engineering], 2014, no. 1-2, pp. 161-180. (In Russian)
3. Nudel'man G., Onisova O. Relay protection and automation under development of small distributed energy. Elektroenergiya. Peredacha i raspredelenie [Electric Power. Transmission and Distribution], 2014, no. 4 (25), pp. 106-114. (In Russian)
4. Telukunta V., Pradhan J., Agrawal A., Singh M., Srivani S.G. Protection challenges under bulk penetration of renewable energy resources in power systems: A review. CSEE Journal of Power and Energy Systems, 2017, vol. 3, no. 4, pp. 365-379. DOI: 10.17775/CSEE-JPES.2017.00030
5. Atwa Y.M., El-Saadany E.F. Reliability Evaluation for Distribution System with Renewable Distributed Generation during Islanded Mode of Operation. IEEE Transactions on Power Systems, 2009, vol. 24, no. 2, pp. 572581. DOI: 10.1109/TPWRS.2009.2016458
6. He L., Liu C.C., Pitto A., Cirio D. Distance protection of AC grid with HVDC-connected offshore wind generators. IEEE Transactions on Power Delivery, 2014, vol. 29, no. 2, pp. 493-501. DOI: 10.1109/TPWRD.2013.2271761
7. Muljadi E., Zhang Y.C., Gevorgian V., Kosterev D. Understanding dynamic model validation of a wind turbine generator and a wind power plant. IEEE Energy Conversion Congress and Exposition (ECCE), 2016, pp. 1-5. DOI: 10.1109/ECCE.2016.7855542
8. Carreras B.A., Newman D.E., Dobson I. Does size matter? Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 2014, vol. 24, no. 2, pp. 1-7. DOI: 10.1063/1.4868393
9. Watson N., Arrillage J. Power systems electromagnetic transients simulation. London, UK: The Institution of Engineering and Technology, 2003, pp. 351-358.
10. Butcher J. C. Numerical methods for ordinary differential equations: early days in the birth of numerical analysis. 2nd ed., Hoboken, New Jersey, USA: John Wiley & Sons, 2008, pp. 31-40.
11. Hairer E., Wanner G. Reshenie obyknovennykh dif-ferentsial'nykh uravnenii. Zhestkie i algebro-differentsi-al'nye zadachi [Solving ordinary differential equations. Stiff and differential algebraic problems]. Moscow: Mir, 1999, 612 p. (In Russian)
12. Babuska I., Prager M., Vitasek E. Chislennye protsessy resheniya differentsial'nykh uravnenii [Numerical processes in differential equations solution]. Moscow: Mir, 1969, 368 p. (In Russian)
13. Hall D., Watt D. Sovremennye chislennye metody resheniya obyknovennykh differentsial'nykh uravnenii [Modern numerical methods for solving ordinary differential equations]. Moscow: Mir, 1979, 312 p. (In Russian)
14. Gerasimov A.S., Esipovich A.Kh., Smirnov A.N. Ob opyte verifikatsii tsifrovykh i fizicheskikh modelei ener-
gosistem [On validation experience of digital and physical models of power systems]. Elektricheskie stantsii [Power Stations], 2010, no. 11, рр. 11-19. (In Russian)
15. Kosterev D., Taylor C., Mittelstadt W. Model Validation for the August 10, 1996 WSCC System Outage. IEEE Transactions on Power Systems, 1999, vol. 14, no. 3, рр. 967-979. DOI: 10.1109/59.780909
16. Chen Y., Dinavahi V. Multi-FPGA digital hardware design for detailed large-scale real-time electromagnetic transient simulation of power systems. IET Generation, Transmission & Distribution, 2013, vol. 7, no. 5, рр. 451463. DOI: 10.1049/iet-gtd.2012.0374
17. Liang Y., Lin X., Gole A.M., Yu M. Improved coherency-based wide-band equivalents for real-time digital simulators. IEEE Transactions on Power Systems, 2011, vol. 26, no. 3, рр. 1410-1417. DOI: 10.1109/TPWRS.2010.2085456
18. Shu D., Xie X., Jiang Q., Huang Q., Zhang C. A novel interfacing technique for distributed hybrid simulations combining EMT and transient stability models. IEEE Transactions on Power Delivery, 2018, vol. 33, no. 1, рр.
Критерии авторства
Аскаров А.Б., Суворов А.А., Андреев М.В. производили сравнение результатов моделирования небольшой тестовой схемы электроэнергетических систем, заявляют о равном участии в получении и оформлении научных результатов, и в равной мере несут ответственность за плагиат.
Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ Аскаров Алишер Бахрамжонович, аспирант, e-mail: [email protected]
Суворов Алексей Александрович, ассистент, e-mail: [email protected]
Андреев Михаил Владимирович, кандидат технических наук, заведующий научно-исследовательской лабораторией «Моделирование электроэнергетических систем» Инженерной школы энергетики, e-mail: [email protected]
130-140. DOI: 10.1109/TPWRD.2017.2690145
19. Andreev M.V., Borovikov Yu.S., Gusev A.S., Sulaim-anov A.O., Suvorov A.A., Ruban N.Yu., Ufa R.A. Concept and basic structure of the all-mode modeling complex. Gazovaya promyshlennost' [Gas industry], 2017, no. 5 (752), pp. 18-27. (In Russian)
20. Gusev A.S., Khrushchev Yu.V., Gurin S.V., Svechka-rev S.V., Plodistyi I.L. The all-mode real-time modeling complex of electric power systems. Elektrichestvo [Electricity], 2009, no. 12, pp. 5-8. (In Russian)
21. Andreev M.V., Sulaymanov A.O. Platform based on Hybrid Real-Time Power System Simulator for development and research of Intelligent Power Systems with active-adaptive networks. IEEE Eindhoven PowerTech, 2015, pp. 1-6. DOI: 10.1109/PTC.2015.7232239
22. Andreev M., Gusev A., Ruban N., Suvorov A., Ufa R., Askarov A., Bems J., Kralik T. Hybrid Real-Time Simulator of Large-Scale Power Systems. IEEE Transactions on Power Systems. (in print) DOI: 10.1109/TPWRS.2018.2876668
Authorship criteria
Askarov A.B., Suvorov A.A., Andreev M.V. compared the simulation results of a small test circuit of electric power systems, declare equal participation in obtaining and formalization of scientific results and bear equal responsibility for plagiarism.
Conflict of interests
The authors declare that there is no conflict of interests regarding the publication of this article.
INFORMATION ABOUT THE AUTHORS Alisher B. Askarov, Postgraduate student, e-mail: [email protected] Aleksey A. Suvorov, Assistant, e-mail: [email protected]
Mikhail V. Andreev, Cand. Sci. (Eng.), Head of the Research Laboratory "Electric Power System Modeling" of the Engineering school of power engineering, e-mail: [email protected]
