Научная статья на тему 'Прогнозирование электропотребления на основе устойчивого Н-распределения'

Прогнозирование электропотребления на основе устойчивого Н-распределения Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

CC BY
305
73
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Аннотация научной статьи по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям, автор научной работы — Бурдинский С. А., Кистенев В. К., Торопов А. С.

Показана возможность прогнозирования электропотребления крупных электроэнергетических систем с помощью метода рангового анализа.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям , автор научной работы — Бурдинский С. А., Кистенев В. К., Торопов А. С.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

The predicting possibility of electricity demand of big electricpower systems with the help of rank analysis method is shown.

Текст научной работы на тему «Прогнозирование электропотребления на основе устойчивого Н-распределения»

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.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.