CC BY
50
the remote monitoring module for overhead line insulators. The proposed model is implemented directly on the intelligent module and on the server of the control room of the power grid company.
Key words: remote diagnostics, overhead power line, electric current, short circuit current, insulator, measurement, control room.
Akulichev Vitaly Olegovich, first deputy general director, director for development, Akulichev. VO@mrsk-1.ru, Russia, Kaliningrad, IDGC of Center and Volga Region, PJSC,
Nepomnyashchy Valery Yurievich, first deputy director, chief engineer of the tulen-ergo branch, tulenergoatl. mrsk-cp. ru, Russia, Tula, IDGC of Center and Volga Region, PJSC,
Visich Sergey Gennadievich, lead engineer, Visich. SG@tl. mrsk-cp. ru, Russia, Tula, IDGC of Center and Volga Region PJSC,
Stepanov Vladimir Mikhailovich, doctor of technical sciences, professor, head of chair, energy@tsu. tula. ru, Russia, Tula, Tula State University,
Panarin Mikhail Vladimirovich, candidate of technical sciences, director, pmv@ssoft24. com, Russia, Tula, ServiceSoft Engineering LLC,
Panarin Vladimir Mikhailovich, doctor of technical sciences, professor, head of chair, panarin-tsu@yandex. ru. ru, Russia, Tula, Tula State University,
Maslova Anna Aleksandrovna, doctor of technical sciences, docent, an-na_zuykova@,rambler. ru, Russia, Tula, Tula State University
УДК 621.316.728 DOI: 10.24412/2071-6168-2021-4-165-173
РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ОПРЕДЕЛЕНИЯ МЕСТ ПОДКЛЮЧЕНИЯ СИСТЕМ НАКОПЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ
Я.Э. Шклярский, О.С. Васильков
Рассматривается возможность применения систем накопления электроэнергии (СНЭЭ) для регулирования графика нагрузки предприятия. Представлен разработанный алгоритм определения мест подключения СНЭЭ в энергосистеме, в основе которого лежит выявленный критерий, позволяющий оценить влияние изменения графика нагрузки в одном узле на энергосистему в целом. Применение данного алгоритма позволит определить место подключения СНЭЭ для максимального снижения потерь электроэнергии в сети.
Ключевые слова: системы накопления электроэнергии, регулирование графика нагрузки, выбор места подключения.
В последнее десятилетие как в мировом, так и в Российском энергетическом секторе началась «накопительная революция». Ее стремительное развитие связано, в первую очередь, с распространением возобновляемых источников электроэнергии, снижением материалоемкости, повышением удельных характеристик, а также с постепенной интеллектуализацией сетей, в которых накопители будут играть одну из ключевых ролей. По последним прогнозам Bloomberg New Energy Finance к 2040 году совокупная установленная мощность систем накопления электроэнергии (СНЭЭ) превысит
165
порог в 1000 ГВт [1]. В России, несмотря на замедленную интеграцию ВИЭ, интенсивное развитие технологий накопления электроэнергии [2, 3] уже привело к возможности реализовывать проекты, обладающие не только технической, но и экономической эффективностью [4].
Обычно СНЭЭ состоят из трех основных элементов [5]: подсистемы накопления, подсистемы преобразования и подсистемы распределения. Подсистема накопления комплектуется аккумуляторами электроэнергии и содержит систему мониторинга заряда/разряда. Подсистема преобразования осуществляет преобразования напряжения постоянного тока подсистемы накопления в напряжение переменного и обратно. В подсистеме распределения основным элементом является согласующий трансформатор, содержит коммутационные аппараты. Для обеспечения согласованной работы всех перечисленных систем СНЭЭ дополняется системой управления.
Если переходить к способам применения СНЭЭ, то, условно, их можно разделить на две группы по соотношению энергоемкости (Еном ) к мощности (Бном ). Классификация способов применения СНЭЭ представлена в табл. 1.
Таблица 1
Классификация способов применения СНЭЭ_
«Мощностное» применение Еном / ^ном < 1 «Энергоемкое» применение Еном / ^ ном > 1
Регулирование частоты в ЕЭС России Регулирование графика нагрузки
Обеспечение качества электроэнергии Отсрочка инвестиций в модернизацию сетевых объектов
Сглаживание резких изменений мощности Снижение потерь в сети
Источник бесперебойного питания Интеграция ВИЭ в энергосистему
Повышение статической и динамической устойчивости Электроснабжение изолированных территорий
Замещение резерва в автономной системе Предотвращение перегрузок при авариях
Отличительной чертой накопителей электроэнергии является их многофункциональность, которая позволяет выполнять сразу ряд функций, что, в свою очередь, позитивно сказывается на их инвестиционной привлекательности и является дополнительным драйвером внедрения СНЭЭ в энергосистему [6, 7].
Согласно исследованиям АО «Фонд «Форсайт», в настоящий момент 25% от всех внедряемых СНЭЭ используются для управления нагрузкой потребителя [1]. Одним из основных показателей энергоэффективности систем электроснабжения являются графики электрических нагрузок. Неравномерность графиков нагрузки (ГН) приводит к увеличению потерь при производстве, передаче и потреблении электроэнергии. Также в часы максимальных нагрузок затрачивается гораздо больше ресурсов на выработку электроэнергии, чем в периоды «провалов», а каждый останов и пуск энергоблоков связан с большими непроизводительными затратами, таким образом снижается коэффициент использования установленной мощности электростанций. Поэтому можно сделать вывод, что выравниванием графика нагрузки можно решить сразу несколько задач - повысить КИУМ, снизить потери электроэнергии в сетях, тем самым отсрочить инвестиции в модернизацию системы электроснабжения [8, 9].
При рассмотрении вопроса регулирования графиков нагрузки развивались две теории - смещение пиков потребления и разуплотнение графиков нагрузки. Обе теории строились на использовании на промышленных предприятиях потребителей-регуляторов. Комплекс потребителей - регуляторов мощности предприятия есть совокупность электроприемников, управляемых по единой программе в режиме регулирования нагрузки с целью формирования оптимизированных графиков электрических нагрузок предприятий [10]. В качестве потребителей-регуляторов используется мощное и высокоавтоматизированное оборудование, обеспечивающее существенное снижение
пиков нагрузки. Однако, использование регуляторов-нагрузки осложняется тем, что суточные графики электропотребления основных энергосистем промышленных предприятий различных отраслей стали характеризоваться наличием двух, практически одинаковых максимумов. В связи с этим реальный эффект снижения потребности в мощности возможен только при сбалансированном снижении как утреннего, так и вечернего максимумов. Более эффективное использование потребителей-регуляторов возможно при применении двуставочных и дифференцированных по зонам суток тарифов, но при регулировании потребления крупных узлов нагрузки зоны суточного максимума будут сдвигаться. Такое регулирование приводит только к образованию новых максимумов.
Альтернативой применению потребителей-регуляторов мощности может стать использование накопителей электроэнергии. Однако, учитывая, что СНЭЭ только начинают интегрироваться в системы электроснабжения предприятий, на данный момент нет четкого подхода к формированию графиков нагрузки с учетом применения накопителей электроэнергии и в связи с этим актуальными являются задачи, направленные на их эффективное использование [11].
Алгоритм определения места подключения СНЭЭ. В данной статье рассматривается вопрос выбора места подключения СНЭЭ. Основная задача заключается в максимальном снижении потерь электроэнергии в сети, наиболее оптимальным решением которой, является расположение СНЭЭ непосредственно у потребителя, однако, подходя максимально близко к потребителю электроэнергии, снижается охват регулируемой нагрузки и её абсолютного значения. Также требуется учитывать характер нагрузки. Так пики потребления в разных узлах системы могут не совпадать, и выравнивание графика нагрузки в этих точках может привести к созданию новых пиков. Произойдет «размывание» результирующего эффекта регулирования потребления. Тем более не всегда предоставляется возможным установка накопителя непосредственно у потребителя из-за габаритных ограничений или условий эксплуатации.
Для решения задачи определения места установки предлагается использовать следующий алгоритм, в основе которого лежит анализ взаимной коррелированности графиков нагрузки. Блок-схема разработанного алгоритма приведена на рис. 1.
Рис. 1. Блок-схема алгоритма выбора места установки СНЭЭ
На первом этапе происходит постановка задачи, указывается участок энергосистемы где требуется снижение потерь. В системах электроснабжения обычно выделяют шесть уровней (ступеней) электроснабжения. Рекомендуемыми для установки СНЭЭ являются 2-5 уровни, так как первый уровень - это отдельные электроприемники, и как
167
отмечалось ранее, установка накопителя непосредственно у приемника весьма затруднительна. Также стоит отметить, что индивидуальные графики нагрузок потребителей с резкопеременным характером не поддаются регулированию. Обычно такие потребители объединяются в группы и питаются по отдельным фидерам. А установка СНЭЭ на шестом уровне затруднительна, поскольку подсистемы преобразования и согласования с сетью на уровень напряжения 110 кВ реализовать весьма проблематично. Таким образом, выделяются уровни и узлы на указанном участке энергосистемы. Далее вводятся суточные графики для нижнего уровня выбранного участка энергосистемы с единым периодом дискретизации и рассчитываются следующие показатели графиков нагрузки: средняя мощность:
1А (1)
Рс =-;
n
где pt - значение активной мощности за выбранный период, П - число равных по
длительности периодов.
среднеквадратичная (эффективная) нагрузка:
p (2)
гск
дисперсия:
Dp = Р2к -Рe; (3)
среднеквадратичное отклонение (стандарт):
sp = ; (4)
коэффициент формы:
I p2
(5)
кф -^-4П п
^ |(Е Л)2
коэффициент заполнения или плотность нагрузки:
К - Рс ■
КЗ - (6)
тах
где Ртах- максимальное значение активной мощности за выбранный период.
Далее предлагается следующий критерий выбора места установки накопителя электроэнергии. Учитывая тот факт, что добиться сокращения потерь в сетях можно путем минимизации дисперсии графиков нагрузки в узлах энергосистемы [12], место установки СНЭЭ будем выбирать таким образом, чтобы обеспечить минимальное значение Бр не только в выбранном узле(ах), но и в системе в целом.
Для того чтобы оценить, как изменение формы графика нагрузки в одном узле повлияет на значение Бр в узлах уровнем выше и энергосистемы в целом, воспользуемся взаимнокорреляционной функцией графиков нагрузки:
1 (ц ц А
| Рг с)л с+№ +1 рг (()р, ((- (ч+т
fyrs =
V 0 'ц-t
- prep.se , (7)
где рг ^), рб, ^)- графики нагрузки двух узлов, ргс, рс - среднее значение мощности
двух узлов, 1Ц - время цикла.
Данный коэффициент может принимать как положительное, так и отрицательное значение, что, как будет показано далее, влияет на значение дисперсии.
Знание данного коэффициента позволит рассчитать значения среднеквадратичной мощности и дисперсии групповых графиков нагрузки:
' / \2 ' ' 1 ц I П I 1 Г П 2
Рск = у Л ТРг (t) I * =1 |ХД?(0Й +2 ¡^Рг (')Л № = ^Ргсс + ЦкРк + РсРс ); (8)
'ц 0 Vг=1 ) 'ц 0 Г=1 tц 0 г<$
яр=XР1++РсРс)-1XРС+2^РР I=XПРг+(9)
Г=1 Г<5 V Г Г<5 ) Г=1 Г<5
Анализируя выражение (9), можно отметить, что уменьшить значение Пр можно за счет снижения дисперсии графиков нагрузки отдельных узлов, а также за счет минимизации значения их коэффициента взаимно корреляции. Регулирование графиков нагрузки за счет применения СНЭЭ позволят воздействовать на обе величины, в отличие от методов связанных с использованием потребителей-регуляторов, когда оказывается влияние именно на корреляционную составляющую дисперсии. Учитывая это, для количественной оценки вклада в дисперсию энергосистемы предприятия и, соответственно, в потери предлагается использовать следующие выражения:
АПрп = Прк + 2Е.Р;
к
АПрт = X АПрп; (10)
пет
N
АПр = Брк + X ЯРт,
т=2
где Прк - дисперсия в узле к, в котором предполагается установка СНЭЭ, крь - максимальное значение взаимно корреляционной функции всех комбинаций узлов от к до ', входящих в состав узла п, располагающегося уровнем выше, АПрп - изменение дисперсии в узле п, АПрт - изменение дисперсии на уровне т, в нашем случае т = 2...N, где N = 5 , А/)р - изменение дисперсии в энергосистеме.
Таким образом, данные выражения позволяют рассчитать предельное значение изменения дисперсии в отдельных узлах, на разных уровнях энергосистемы и в энергосистеме в целом, т.е. насколько уменьшится дисперсия ГН энергосистемы за счет установки СНЭЭ в одном из ее узлов. Чем больше величина АПр, тем «сильнее» поддается регулированию график нагрузки в том или ином узле, и тем большего экономического эффекта от его выравнивания можно добиться.
В случае если АПрт или АПр имеет отрицательное значение, установка СНЭЭ в выбранном узле запрещена, поскольку выравнивание графика нагрузки в нем ведет к увеличению неравномерности в узлах уровнем выше.
Приведенные выражения справедливы и для случая, когда СНЭЭ устанавливается в нескольких узлах:
АПРп = ЕГПрк + 2Х кРк';
к к
АПрт = X АПрп; (11)
пе т
' N
АПр = X ПРк + X ПРт,
к т=2
Выражения (11) позволяют вычислить изменение дисперсии при установке СНЭЭ в узлах к
Далее рассмотрим пример, где по разработанному алгоритму определим узел участка энергосистемы (Рис. 2), где изменение дисперсии будет максимальным и, соответственно, установка СНЭЭ наиболее перспективна.
Рис. 2. Схема замещения рассматриваемого участка энергосистемы
В качестве исходной информации использовались ГН с единым периодом дискретизации (30 мин) узлов нижнего уровня (рис. 3).
в г
Рис. 3. Суточные графики нагрузки рассматриваемых узлов
Расчетные показатели и максимальные значения коэффициента взаимной корреляции всех возможных комбинаций узлов приведены в табл. 2 и 3.
Расчетные показатели графиков нагрузки
Таблица 2
№ узла Рс Рск БР ар Кф Кз
6 347,9 354,6 4691,5 68,494 1,0 0,77
7 360,8 379 13466 116,0 1,05 0,65
8 350 350 0 0 1 1
9 327,9 341,3 8966,5 94,7 1,04 0,72
Таблица 3
Значение коэффициента взаимно корреляции__
Коэффициенты кРб-7 кРб-8 кРб-9 кР7-8 кр7-9 кР8-9 кР3-6
Максимальное значение ВКФ -9,9 -0,008 23,9 -0,02 2,2 -0,008 -32,4
Коэффициенты кР3-7 кР3-8 крз-9 кр4-5 кР3-4 кР3-5 кР2-3
Максимальное значение ВКФ 19,02 -0,04 -95 26,1 -13,4 -94,9 -108,3
Расчетные значения максимально возможного изменения дисперсии в каждом узле при установке только одной СНЭЭ представлены в табл. 4.
Таблица 4
Максимальное изменение дисперсии в отдельных узлах энергосистемы, __при установке СНЭЭ в одном из узлов_
Место установки СНЭЭ Изменение дисперсии в отдельных узлах
АОР1 АОР2 АОр3 АОр 4 АОр5 АОр6 АОр7 ЛОр8 АОр9
Узел №1 39160
Узел №2 8689 30356
Узел №3 8805 0471
Узел №4 18711 21391 16177
Узел №5 -4809 14178 8965
Узел №6 1010 7495 2712 4691
Узел №7 15721 11916 11486 13466
Узел №8 0 0 0 0
Узел №9 -4817 14183 8964 8966
Проанализировав полученные значения можно заключить, что установка СНЭЭ в узлах 5 и 9 приведет к увеличению дисперсии в узле 1, что недопустимо. Суммарные же изменения дисперсии приведены в табл. 5.
Таблица 5
Максимальное изменение дисперсии в энергосистеме,
при установке СНЭЭ в> одном из узлов _ _
№ Узла 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Суммарный
эффект 39160 39044 39276 56279 18334 15908 52589 0 38784
АОр
Таким образом, максимального эффекта от внедрения СНЭЭ можно добиться при выравнивании графика нагрузки в узле 4. Однако, стоит отметить, что максимального экономического эффекта возможно добиться при наименьших затратах на внедрение и эксплуатацию СНЭЭ, поэтому необходимо уделить внимание вопросам, связанным с разработкой алгоритмов определения состава и оптимального функционирования СНЭЭ.
Заключение. Согласно представленным в статье материалам, происходит стремительное развитие рынка накопителей электроэнергии, открываются новые возможности по их внедрению в энергосистему, в связи с чем требуется решать задачи, направленные на их эффективное использование. В данной статье предложен новый подход к определению места установки СНЭЭ, исходя из анализа характера нагрузки. Главным преимуществом данного алгоритма является возможность оценить, как изменение графика нагрузки в одном узле может повлиять на энергосистему в целом, что
позволит избежать «размывания» эффекта выравнивания. Расчеты, приведенные в работе, подтверждают эффективность его использования. Стоит отметить, что в статье рассмотрена лишь одна из нескольких сложных оптимизационных задач, связанных с внедрением СНЭЭ, дальнейшие исследования будут посвящены определению алгоритмов функционирования данных систем.
Список литературы
1. «Применение систем накопления энергии в России: возможности и барьеры». Экспертно-аналитический отчет инфраструктурного центра EnergyNet, 2019.
2. Бельский А.А., Добуш В.С. Анализ характеристик российских литий-ионных аккумуляторных батарей // Промышленная энергетика. 2019. № 9. С. 2532.
3. Федоров А.В., Махалин А.Н., Бабурин С.В. Применение ИБП в энергетических установках технологических объектов нефтегазовой отрасли // Наука и техника в газовой промышленности. 2014. № 2(58). С. 69-73.
4. Извеков Е.А., Косенков Р.И. Перспективы применения накопителей энергии в электроэнергетических системах // Новые технологии и технические средства для эффективного развития АПК: материалы национальной научно-практической конференции Воронежского государственного аграрного университета имени императора Петра. Воронеж, Воронежский государственный аграрный университет им. Императора Петра I. 2019. С. 132-140.
5. Зырянов В.М., Кирьянова Н.Г., Коротков И.Ю. [и др.] Системы накопления энергии: российский и зарубежный опыт // Энергетическая политика. 2020. № 6(148). С. 76-87. DOI 10.46920/2409-5516_2020_6148_76.
6. Нестеренко Г.Б., Зырянов В.М., Нешта А.С. [и др.] Методика расчёта параметров системы накопления энергии для снижения расходов предприятия на электроэнергию // Электроэнергетика глазами молодежи: материалы XI Международной научно-технической конференции. Ставрополь. Северо-Кавказский федеральный университет. 2020. С. 175-178.
7. Балуев Д.Ю., Зырянов В.М., Кирьянова Н.Г., Пранкевич Г.А. Применение накопителя энергии для демпфирования колебаний мощности в автономных энергосистемах // Инфраструктурные отрасли экономики: проблемы и перспективы развития: сб. материалов 18 Всерос. науч.-практ. конф., Новосибирск. ЦРНС. 2017. С. 181-187.
8. Абрамович Б.Н., Сычев Ю.А., Жуковский Ю.Л. Методы и средства повышения уровня энергосбережения и энергоэффективности на горных предприятиях // Горное оборудование и электромеханика. 2015. № 5(114). С. 25-30.
9. Современные проблемы и перспективы развития интеллектуализации и автоматизации энергосистем предприятий минерально-сырьевого комплекса / Б.Н. Абрамович, Ю.А. Сычев, Д.А. Устинов [и др.] // Горное оборудование и электромеханика. 2014. № 9(106). С. 6-11.
10. Устинов Д.А., Бабанова И.С. Обоснование выбора ценовой категории оплаты за электроэнергию с учетом потребителей-регуляторов // Промышленная энергетика. 2016. № 11. С. 9-16.
11. Гусев Ю.П., Субботин П.В. Разработка усовершенствованной методики выбора параметров и мест размещения систем накопления электроэнергии в распределительных электрических сетях // Вестник ЮУрГУ. Серия «Энергетика». 2019. №2(19). С. 48-61.
12. Шклярский Я.Е., Пирог С. Влияние графика нагрузки на потери в электрической сети предприятия // Записки Горного института. 2016. Т. 222. С. 859-863. DOI 10.18454/PMI.2016.6.859.
Шклярский Ярослав Элиевич, д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой, js-l0@ mail.rH, Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский горный университет,
Васильков Олег Сергеевич, аспирант, coal.moHntain94@,gmail.com, Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский горный университет
DEVELOPMENT OF AN ALGORITHM FOR DETERMINING PLACES OF CONNECTION
OF ENERGY STORAGE SYSTEMS
Ya.E. Shklayrskiy, O.S. Vasilkov
The article discusses the possibility of using energy storage systems to regulate the load schedule of an enterprise. The developed algorithm is presented for determining the places of ESS connection in the power system, which is based on the identified criterion, which makes it possible to assess the e ffect of changing the load schedule in one node on the power system as a whole. Application of this algorithm to determine the place of connection of the ESS to maximally reduce the power of electricity in the network.
Key words: energy storage systems, load shedule regulation, choice of connection
point.
Shklayrskiy Yaroslav Elievich, doctor of technical sciences, professor, head of chair, js-l0@,mail.ru, Russia, Saint-Petersburg, Saint-Petersburg Mining University,
Vasilkov Oleg Sergeevich, postgraduate, coal. moнntain94@,gmail. com, Russia, Saint-Petersburg, Saint-Petersburg Mining University
УДК 621.317.08 DOI: 10.24412/2071-6168-2021-4-173-178
КОНТРОЛЬ МНОГОКАНАЛЬНЫХ АНАЛОГОВЫХ СИСТЕМ МЕТОДОМ АНАЛИЗА ОТКЛИКА НА ВХОДНОЕ ВОЗДЕЙСТВИЕ
Н.О. Крыликов, М.Л. Плавич
Описан метод контроля многоканальных аналоговых систем путем анализа отклика на входное импульсное воздействие, позволяющий существенно (в десятки раз) сократить время измерений. Выведены формульные зависимости, реализующие представленный метод с использованием входного воздействия колоколообразной формы. Приведены рисунки, иллюстрирующие данный метод контроля.
Ключевые слова: метод контроля, аналоговая система, импульсное входного воздействие, время измерений, АЧХ, контрольно-проверочная аппаратура.
Настоящая статья посвящена вопросам организации контроля и измерения технических характеристик аналоговых трактов бортовых электронных устройств специального назначения. Подобные устройства часто характеризуются такими особенностями, как многоканальность, а также достаточно строгими требованиями к АЧХ аналоговых трактов. Параметры этих характеристик задаются номиналами значительного количества пассивных элементов схемы устройства. Процесс проверки численных значений параметров АЧХ, или, другими словами, правильности соблюдения номинальных значений установленных элементов, может занимать значительное время даже в случае использования компьютеризированного подхода к построению контрольно-проверочной аппаратуры (КПА).
