CC BY
71
качества электрической энергии в питающей электрической сети. Модель обеспечивает учет искажения питающего напряжения в узле нагрузки, а в случае необходимости и периодические колебания напряжения и может применяться при определении показателей качества электрической энергии с использованием метода гармонического баланса.
3. Разработан алгоритм определения параметров математической модели узла нагрузки по результатам измерения спектрального состава напряжений и токов. Алгоритм основан на использовании метода покоординатной минимизации целевого функционала и дает возмож-
ность определять параметры линейных инерционных блоков структурной схемы. Работоспособность предложенного подхода к математическому моделированию и определению параметров математической модели узла нагрузки проиллюстрирована на примере реальной нагрузки, содержащей в своем составе значительное количество люминесцентных ламп и микропроцессорной техники. Полученные результаты подтверждают его эффективность и перспективность применения с целью дальнейшего развития методов и алгоритмов моделирования показателей качества электрической энергии на основе метода гармонического баланса.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Жежеленко И.В. Высшие гармоники в системах электроснабжения промпредприятий. - М.: Энергоатомиздат, 1984. - 184 с.
2. Черепанов В.В. Расчеты несинусоидальных и несимметричных режимов систем электроснабжения промышленных предприятий. - Горький, ГТУ. 1989. - 95 с.
3. Гармоники в электрических системах / Пер. с англ. Дж. Аррилага, Д. Брэдли, П. Боджер. - М.: Энергоатомиздат, 1990. - 320 с.: ил.
4. Харлов Н.Н., Лир Л.В. О влиянии питающей сети на гармонический состав токов мощных статических преобразователей // Известия вузов. Энергетика. - 1987. - № 2. - С. 35-37.
5. Харлов Н.Н. Методика совместного расчета установившихся режимов систем электроснабжения и преобразователей: Авто-реф. дис. ... канд. техн. наук. - Киев, 1985. - 22 с.
6. Левченко В.В. Расчет установившихся режимов в системах переменного тока сложной структуры, содержащих мощные преобразователи. Преобразовательные устройства и системы возбуждения синхронных машин. - Л.: Наука, 1973. - С. 18-22.
7. Кучумов Л.А., Харлов Н.Н., Картасиди Н.Ю., Пахомов А.В., Кузнецов А.А. Использование метода гармонического баланса для расчета несинусоидальных и несимметричных режимов в системах электроснабжения // Электричество. - 1999. - № 12.
- С. 10-22.
8. Попков Ю.С., Киселев О.Н., Петров Н.П., Шмульян Б.Л. Идентификация и оптимизация нелинейных стохастических систем. - М.: Энергия, 1976. - 440 с.: ил.
УДК 621.311.1
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ УСТОЙЧИВОГО Н-РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
С.А. Бурдинский, В.К. Кистенев, А.С. Торопов
Красноярский государственный технический университет E-mail: [email protected]
Показана возможность прогнозирования электропотребления крупных электроэнергетических систем с помощью метода рангового анализа.
Существующие методы прогнозирования электрических нагрузок формализуют расчеты на основе классических представлений электротехники и методах математической статистики. Но расчет электрических нагрузок, опирающийся только на классический аппарат, не может обеспечить достаточную точность при прогнозировании процессов в современных условиях в крупных электроэнергетических системах.
Электрическое хозяйство крупного предприятия является системой нового типа, для которой характерно, что ее свойства не вытекают из совокупности свойств отдельных элементов ее образующих. В биологии, например, системы такого типа и порядка сложности определяются как ценозы.
Исследование ценоза - это исследование целого конкретного объекта, предполагающее движение от целого к части при изучении очень сложных вероятностных систем.
Научно-технический прогресс достиг степени развития, когда видовое разнообразие выпускаемых изделий соизмеримо с видовым разнообразием в природе. Законы формирования технических систем из отдельных изделий схожи с законами формирования биосистем из отдельных особей. Законы развития и поведения биологических и технических систем имеют общность, поэтому представляется возможным и необходимым описать законы функционирования и развития сложных технических систем, основываясь на ценологическом подходе к
их изучению. Тогда при изучении технических систем, возможно, ввести понятия из биологии: вид, особь, техноценоз (по аналогии с биоценозом). Впервые это сделано в работах Б.И. Кудрина [1, 2]. Техноценоз - сообщество всех изделий, включающее все популяции; ограниченное в пространстве и времени выделенное единство, характеризующееся слабыми связями и слабыми взаимодействиями элементов - изделий, образующих систему. Это система искусственного происхождения, выделяемая для целей исследования, проектирования, обеспечения функционирования и управления [1-3].
Ценозы обладают структурой, заключающейся в определённом количественном соотношении между крупным и мелким, уникальным и массовым. Устойчивость структуры обусловлена действием законов энергетического и информационного отбора (аналогично с биологией - закон естественного отбора).
Исследование техноценозов осуществляется в следующем порядке.
Ценоз выделяется в пространстве - времени как некоторая система, например, Забайкальская железная дорога. Внутри него определяется рассматриваемый вид - тяговые подстанции (48 ед.).
За исследуемый параметр вида нами принято электропотребление за месяц активной энергии тяговыми подстанциями - Ж (МВгч).
После проведения корреляционного анализа электропотребления по месяцам, установлено наличие зависимости близкой к линейной - значения коэффициентов лежат в пределах 0,80...0,94. Следовательно, наблюдается устойчивая связь между элементами системы.
Для дальнейшего анализа, объекты системы располагаем в порядке убывания исследуемого параметра и присваиваем каждому объекту порядковый номер (г-ранг).
В качестве основы для построения математической модели, выбрана гиперболическая зависимость - ^-распределение:
W
г (г) = -¡1,
гр
где Ж(г) - электропотребление объекта с рангом г; Ж1 - электропотребление объекта с первым рангом; в - ранговый коэффициент, характеризующий степень крутизны кривой.
Определив параметры рангового распределения по всей длине предыстории функции Ж(г) возможно получение сглаживающей поверхности исследуемого параметра, рис. 1.
Прогнозирование электропотребления с учётом применения аппарата ^-распределения заключается в следующем:
1. Определяем расчётный ранг известного последнего месяца предыстории:
Рис. 1. Математическая модель рангового распределения
Введение расчётного ранга необходимо в связи с тем, что на практике регрессионная кривая, не проходит точно через все фактические точки. Поэтому расчётный ранг не равен целому числу.
2. Определяем прогнозное значение электропотребления по формуле:
W,
3. Прогнозируем суммарное электропотребление:
W¡+1 = ¿W■ '+1.
/=1
4. Производим оценку прогнозного значения электропотребления (рис. 2):
Ж -Ж
= _фат----прош_ ш 100 %.
%
Г„„„„ =
W1
W‘
\1/р‘
Рис. 2. Прогнозное и фактическое значение электропотребления Забайкальской железной дороги за январь 2004 г.
Применение предлагаемой методики при прогнозировании электропотребления для тяговых подстанций, на примере Забайкальской железной дороги, получающих питание от энергосистем Чи-
Г
та- и Амурэнерго, позволило выявить следующие закономерности:
1) электропотребление объекта с первым рангом и ранговый коэффициент увеличиваются во временем, что свидетельствует об увеличении разрыва электропотребления между крупными и мелкими элементами системы из-за того, что крупные развиваются быстрее мелких;
2) заявленные филиалом ОАО «РЖД» «Энергосбыт» договорные величины электрической энергии по каждой из энергосистем в среднем на 15...20 % завышены.
Прогнозирование по данному методу отличается в лучшую сторону от контрольных прогнозов по наиболее распространённым экстраполяционным методам. Ошибка прогноза - 2...3 % от фактического значения.
Преимущество модели заключается также в том, что она не требует привлечения большого количества данных, как это требуется в многофакторных моделях. Данная методика обеспечивает приемлемую точность необходимую для заключения договоров с энергосистемами и позволяет находить новые пути в решении вопросов энергосбережения.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Кудрин Б.И. Введение в технетику. - Томск: Изд-во ТГУ, 1993.
- 552 с.
2. Кудрин Б.И., Жилин Б.В., Лагуткин О.Е., Ошурков М.Г Ценологическое определение параметров электропотребления многономенклатурных производств. - Тула: Приок. кн. изд-во, 1994. - 122 с.
3. Кистенёв В.К., Лукьянов П.Ю., Яковлев Д.А. Прогнозирование годового электропотребления модернизированным методом наискорейшего спуска // Технические науки, технологии и экономика: Матер. III Межрегион. научно-практ. конф. - Чита: ЧГУ, 2003.
УДК 621.311.45
ПРИМЕНЕНИЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ ДЛЯ СОГЛАСОВАНИЯ РЕЖИМОВ РАБОТЫ ВЕТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ УСТАНОВКИ С ГРАФИКОМ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ НАГРУЗКИ
В.З. Манусов, А.В. Седельников
Новосибирский государственный технический университет Е^У: [email protected]
Предлагается методика расчета, учитывающая фактор неопределенности силы ветра, как энергоносителя, являющегося случайным неуправляемым природным процессом, а также предложен системный подход для согласования ветоэнергетических ресурсов с графиком нагрузки и возможности аккумулирования энергии. Принцип оценки ветроиспользования основан на теории нечетких множеств.
Введение
Важнейшим условием повышения техникоэкономических показателей ветроэнергетических установок (ВЭУ) является наиболее строгое соответствие характеристик агрегата ветровому режиму - с одной стороны, и с другой - особенностям электропотребителя. В этом смысле главным является нахождение оптимальных расчетных скоростей ветра, определяющих установленную мощность, и скорости потока, при которой вступает в действие система автоматического регулирования, ограничивающая развиваемую ветроколесом мощность. Расчеты балансов поступления энергии от ветроустановки и ее расхода (потребления) за любой период или в любой момент времени являются важнейшей процедурой, позволяющей определить большинство аспектов, характеризующих эффективность ветроиспользования.
Ветроэнергетический агрегат работает по неуправляемому графику, потребитель же часто не допускает перебоев в подаче энергии или продукта
переработки, требует обеспечения его энергией по заданному графику нагрузки [1, 2].
Нечёткая логика наиболее хорошо подходит для решения задач оценки ситуации управления и принятия решений в условиях неопределённости, в тех случаях, когда человеком не могут быть даны точные количественные оценки того или иного параметра, а также, когда нахождение точного решения стандартными методами связано с большими временными, вычислительными затратами, либо требуют для своей реализации больших объёмов памяти. В связи с этим предполагается перспективным применение нечёткого анализа в области ветроэнергетики.
1. Нечеткие переменные
Представим шкалу Бофорта (табл. 1) характерными функциями принадлежности лингвистических переменных ветра [3]: для пограничных интервальных значений скоростей ветра каждой характеристики ^=0,5. При ^=1 значение скорости в каждом диапазоне будет равна (^^^/2.
