CC BY
23
Оригинальная статья / Original article УДК 621.311
DOI: http://dx.d0i.0rg/l 0.21285/1814-3520-2019-6-1165-1174
Разработка методики рационального использования водных ресурсов Ангаро-Енисейского каскада гидроэлектростанций
© В.И. Пантелеев, С.С. Труфакин
Сибирский федеральный университет, г. Красноярск, Россия
Резюме: Целью статьи является разработка методики планирования долгосрочных режимов Ангаро-Енисейского каскада гидроэлектростанций, обеспечивающих максимальный эффект от использования электроэнергии в электроэнергетической системе и минимальные риски нарушения требований остальных водопользователей. Рассмотрена стохастическая оптимизация с использованием методики расчета водно-энергетического режима гидроэлектростанций и расчета установившегося режима электрических сетей. Разработана методика планирования долгосрочных водно-энергетических режимов гидроэлектростанции и оптимизационная модель, минимизирующая целевую функцию, состоящую из рисков нарушения требования различных водопользователей и отклонения экономического эффекта от максимального значения. Сделаны расчеты режимов работы гидроэлектростанции для притоков различной обеспеченности, произведен анализ результатов. Проведенные расчеты оптимальных режимов работы гидроэлектростанции свидетельствуют об эффективности методики и оптимизационной модели.
Ключевые слова: гидроэлектростанция, оптимизация режимов, водопользование, каскад гидроэлектростанций, режим гидроэлектростанций, водно-энергетический режим
Информация о статье: Дата поступления 22 октября 2019 г.; дата принятия к печати 19 ноября 2019 г.; дата онлайн-размещения 28 декабря 2019 г.
Для цитирования: Пантелеев В.И., Труфакин С.С. Разработка методики рационального использования водных ресурсов Ангаро-Енисейского каскада гидроэлектростанций. Вестник Иркутского государственного технического университета. 2019. Т. 23. № 6. С. 1165-1174. https://doi.org/10.21285/1814-3520-2019-6-1165-1174
Developing methodology for rational use of Angara-Yenisei cascade HPP water resources
Vasiliy I. Panteleev, Sergey S. Trufakin
Siberian Federal University, Krasnoyarsk, Russia
Abstract: The purpose of the article is to develop a methodology for planning long-term regimes of the Angara-Yenisei cascade of hydroelectric power plants providing the maximum effect from the use of electric energy in the electric power system and minimal risks of violating requirements of other water users. Consideration is given to the stochastic optimization with the use of the calculation method of HPP water-energy mode and calculation of the steady-state mode of electric networks. The planning methodology of long-term water and energy regimes of a hydroelectric power station and an optimization model minimizing the target function consisting of risks of violation of various water user requirements and deviation of the economic effect from the maximum values are developed. The HPP operation modes are calculated for tributaries of various supply, the obtained results are analyzed. The performed calculations of the optimal operation modes of the hydroelectric power plant prove the effectiveness of the methodology and the optimization model.
Keywords: hydro power plant (HPP), regime optimization, water use, HPP cascade, HPP regime, water-energy regime
Information about the article: Received October 22, 2019; accepted for publication November 19, 2019; available online December 28, 2019.
For citation: Panteleev VI, Trufakin SS. Developing methodology for rational use of Angara-Yenisei cascade HPP water resources. Vestnik Irkutskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta = Proceedings of Irkutsk State Technical University. 2019;23(6): 1165-1174. (In Russ.) https://doi.org/10.21285/1814-3520-2019-6-1165-1174
1. ВВЕДЕНИЕ станций (ГЭС) является выбор их опти-
мального режима работы. Заблаговремен-Важной задачей для гидроэлектро- ное определение и планирование выработ-
ки электроэнергии ГЭС необходимо для повышения экономической эффективности работы, обеспечения надежности работы электроэнергетических систем и более рационального использования водных ресурсов. Все это является основным условием, соблюдение которого дает возможность выполнения предъявляемых современным электроэнергетическим и водохозяйственным комплексам требований.
Для электроэнергетических систем восточных регионов Российской Федерации характерной является ситуация, в которой темпы освоения гидроэнергетического потенциала существенно превзошли рост развития энергоемкой промышленности. Вследствие чего (с целью вынужденного пропуска воды по всему каскаду ГЭС, например, для целей навигации или пропуска паводка) наблюдается высокий уровень выработки электроэнергии Ангаро-Енисейского каскада ГЭС. Несмотря на возможность водохранилищ многолетнего регулирования аккумулировать сток, возникает проблема передачи электроэнергии ГЭС в западную часть энергосистемы [1, 2], связанная с недостаточной пропускной способностью линий электропередач системообразующей сети 500 кВ, особенно во время проведения ремонтной кампании объектов электросетевого хозяйства.
Учитывая вероятностную природу стока, система заблаговременного определения выработки электроэнергии ГЭС, планирования графика ремонтов объектов электросетевого хозяйства и определения показателей баланса электроэнергии и мощности должна учитывать возможность наступления любого притока воды в водохранилища ГЭС и вырабатывать решения на основании показателей комплексной эффективности всех зависящих технологических процессов.
Традиционно на этапах долгосрочного планирования балансов электроэнергетических систем применяются подходы и методики, основанные на детерминированном представлении исходных данных и решений. При таком подходе выбирается несколько вариантов исходных данных, и
определяются оптимальные загрузки электростанций, а также другие режимные показатели. Этому подходу посвящены работы таких авторов как Е.В. Цветков, Т.А. Филиппова, В.М. Горнштейн, M. Перейра, R. Феррейро и др. [3—10]. При таком подходе степень учета вероятностной природы стока определяется количеством использованных вариантов исходных данных. Поэтому при определении обоснованных решений, учитывающих вероятностную природу стока, возникает проблема большой размерности задачи.
Из работ, рассматривающих вероятностную природу стока, можно отметить труды, основанные на использовании деревьев в условиях функционирования систем (сценарных деревьев) А.М. Клера, П.Ю. Елсукова, Е.С. Финарди, Э.Л. да Сил-ва и др. [11, 12]. Сценарные деревья могут порождать оптимизационные задачи весьма большой размерности - с тысячами и десятками тысяч оптимизируемых параметров, поэтому в данных работах в дополнение рассматриваются методы декомпозиции, уменьшающие размерность задач. Решая задачу учета вероятностной природы стока, и в некоторой степени - задачу большой размерности, методы, основанные на использовании сценарных деревьев в сочетании с методами декомпозиции, не решают задачу согласованности технологических ограничений или требований к режимам работы ГЭС со стороны различных водопользователей. Например, в существующей ситуации высокого уровня выработки электроэнергии ГЭС в условиях пропуска воды для целей навигации в период проведения ремонтной кампании объектов электросетевого хозяйства остается неразрешенным вопрос: какие именно требования необходимо соблюдать, и в какой степени, если они несопоставимы друг с другом?
В рамках направления по согласованию стратегий водопользователей в работах В.И. Данилов-Данильяна, И.Л. Хра-нович, Йан Си, Ксианг Ли [13, 14] представлена модель учета вероятностной природы стока, основанная на методологии гаранти-
рованного водопользования и на построении зависимостей эффективности использования водных ресурсов от вероятности притоков воды. Приток воды в водохранилища ГЭС в такой модели представлен характеристикой распределения вероятностей. Применяя предложенные функции, возможно определять показатели эффективности без применения моделей большой размерности. Основной недостаток этой методики в сложности описания зависимостей эффективности, основанных на полном знании о получении эффекта в конкретной отрасли от использования водных ресурсов. Поэтому ее целесообразней использовать для целей проектирования, а не управления режимами работы ГЭС, т.к. при управлении данным режимом необходимо исходить из уже определенных требований водопользователей, выраженных в конкретных показателях, например: расходы воды, уровни воды или перетоки мощности в электрической сети.
На основании представленной актуальности и недостатков существующих систем планирования режимов работы ГЭС, целью исследования является разработка методики планирования долгосрочных водно-энергетических режимов ГЭС, обеспечивающей максимальный эффект от использования электроэнергии в электроэнергетической системе и минимальные риски нарушения требований остальных водопользователей, определенные на основании методологии гарантированного водопользования.
2. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Методика планирования долгосрочных режимов гидроэлектростанций разработана на основании методов стохастической оптимизации. В связи с множеством критериев оптимальности изначально постановка задачи является многокритериальной. Для достижения оптимального результата, характеризующего получение равного эффекта от режимов работы ГЭС для всех водопользователей, многокрите-
риальная проблема преобразована в задачу скалярной оптимизации посредством проекции всех показателей эффективности на единое поле показателей. Оптимальным представляется такое решение, при котором все риски нарушения требований водопользователей, а также отклонение экономического эффекта от наиболее выгодного, являются минимальными. Подробные характеристики оптимизационной модели представлены в работе [15].
Важным аспектом в методике является способ описания функций эффективности для различных водопользователей. Для эксплуатирующей организации ГЭС максимальный эффект достигается при максимальной прибыли от продажи электроэнергии. Остальные водопользователи предъявляют требования для поддержания режимных параметров в определенные периоды времени. В детерминированных моделях оптимизации обычно такие требования преобразуются в систему ограничений. Однако, в связи со стохастической природой притока воды в водохранилища, детерминированные модели подходят только для планирования краткосрочных режимов ГЭС. Для долгосрочного планирования режимов работы ГЭС целесообразнее применять стохастические модели, учитывающие возможность наступления любого притока воды в водохранилища ГЭС. В стохастических моделях показателями эффективности водопользователей, предъявляющей требования поддержания параметров, являются риски нарушения этих требований. В рамках исследования разработана методика расчета рисков нарушения требований различных водопользователей, основанная на методологии гарантированного водопользования. Подробное описание методики представлено в работе [16].
Для расчета целевой функции необходимо на каждом шаге итерационного процесса рассчитывать режим работы ГЭС. Для этого применяются классические методики водно-энергетического расчета гидроэлектростанций [17, 18] и методики расчета установившегося режима электрической сети. В качестве модели электриче-
скои сети для расчета перетоков мощности или электроэнергии в ветвях модели для целей долгосрочного планирования приняты линейные уравнения установившегося режима. Основным методом их решения является метод Гаусса.
В связи со сложностью топологии электрической сети энергосистем, в которых функционируют крупные каскады ГЭС, разработана методика расчета рисков нарушения балансовых требований энергосистемы, выраженная в требованиях непревышения максимальных перетоков мощности в различных сечениях электрической сети. Методика основана на расчете матриц чувствительности. Подробное описание методики представлено в работах [19, 20].
На основании изложенных методик и разработок зарегистрирована программа для ЭВМ «Программа расчета оптимальных режимов гидроэлектростанций Ангаро-Енисейского каскада» № 2019661972 от 12.09.2019.
В качестве завершающего этапа исследования проведем оптимизационные расчеты режимов работы ГЭС Ангаро-Енисейского каскада для различных объе-
мов притоков воды в водохранилища, соответствующих гидрографам со стандартными значениями обеспеченности 95%, 90%, 75%, 50%, 25%, 10% и 5%.
3. ОПИСАНИЕ УСЛОВИЙ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ АНГАРО-ЕНИСЕЙСКОГО КАСКАДА ГИДРОЭЛЕКТРОСТАНЦИЙ
Ангаро-Енисейский каскад ГЭС находится на реках Ангара и Енисей, схема расположения изображена на рис. 1. В связи с тем, что р. Ангара впадает в р. Енисей, режимы работы всех ГЭС, расположенных на этих реках, связаны общим гидрологическим режимом.
Помимо общности гидрологического режима ГЭС Ангаро-Енисейского каскада связаны электроэнергетическим режимом, функционируя в составе объединенной энергетической системы Сибири, упрощенная структурная схема которой изображена на рис. 2. На рис. 2 обозначены: Иркутская ГЭС (ИрГЭС), Братская ГЭС (БрГЭС), Усть-Илимская ГЭС (УИГЭС), Богучанская (ГЭС), Красноярская ГЭС (КГЭС), Саяно-Шушенская
Рис. 1. Схема расположения Ангаро-Енисейского каскада гидроэлектростанций Fig. 1. Location diagram of Angara-Yenisei cascade of hydroelectric power stations
1168
ISSN 1814-3520
Рис. 2. Упрощенная структурная схема электроэнергетической системы Сибири с выделением расположения гидроэлектростанций Ангаро-Енисейского каскада Fig. 2. Simplified structural diagram of Siberian power system with marked locations
of Angara-Yenisei cascade HPP
ГЭС (СШГЭС), энергосистема Республики Бурятия (БурЭС), энергосистема Забайкальского края (ЧитЭС), Иркутско-Черемховский район (Ирк.-Черемх. р-н) и Братско-Усть-Илимский район (Братско-УИ) энергосистемы Иркутской области, Западный район (Запад КЭС) и Центрально-Восточный район (Ц-В КЭС) энергосистемы Красноярского края, энергосистема Республики Тыва (Тыва), энергосистема Республики Хакасия (ХакасЭС), энергосистема Кемеровской области (КузЭС), энергосистема Томской области (ТомскЭС), энергосистема Республики Алтай и Алтайского края (АлЭС), энергосистема Новосибирской области (НовЭС), остальная часть Единой энергетической системы России (ЕЭС).
При управлении режимами работы ГЭС Ангаро-Енисейского каскада в течение года выделяют следующие характерные периоды.
1. Период весеннего половодья с первого мая по первое июля, для Иркутской ГЭС и Братской ГЭС - до первого августа. Характеризуется высокими значениями притока воды в водохранилища, в зависимости от которых принимаются различные решения. В общем случае в нормальной
ситуации происходит наполнение водохранилищ при условиях навигационных расходов в нижний бьеф. При наполнении водохранилищ ГЭС в некоторых случаях существуют ограничения интенсивности наполнения, так, например, при наполнении или сработке водохранилища Саяно-Шушенской ГЭС уровень водохранилища не должен превышать предельных значений.
2. Период летней межени с первого июля по первое августа. Характеризуется спадом приточности. В общем случае уровень водохранилищ стабилизируется при условиях навигационных расходов в нижний бьеф. Важной задачей на этом этапе является определение такого режима работы ГЭС, при котором на конец периода должен быть запас по водохранилищам для аккумуляции дождевого паводка.
3. Период дождевых паводков с первого августа по первое октября. Характеризуется повышенными притоками воды в водохранилища ГЭС. Зачастую объем дождевого паводка является непредсказуемым, поэтому превышение уровня водохранилищ, которые обеспечивают запас по водохранилищам для аккумуляции дождевого паводка, возможно только к концу периода.
4. Период зимней межени с первого октября по первое мая. Характеризуется небольшими притоками воды в водохранилища ГЭС. Поэтому в этом периоде срабатывается накопленный полезный объем водохранилищ обязательными навигационными расходами в период с первого октября по двадцать пятое октября и балансовыми расходами, рассчитанными для достижения к концу периода минимального уровня водохранилищ. Внутри этого временного интервала выделяют период ледостава, характеризующийся повышенными рисками затопления населенных пунктов, расположенных в нижнем бьефе ГЭС, и как следствие ограничениями максимального расхода воды.
4. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
В связи с тем, что полные результаты расчетов, как в графическом, так и в табличном виде достаточно объемные, выделим основные критические характеристики в результатах расчета и опишем их.
Результаты расчетов для притоков воды в водохранилища равным 90% и 95% обеспеченности показывают высокие риски нарушения требований водоснабжения г. Красноярск и требований водного транспорта на р. Енисей ниже Красноярской ГЭС. Это обусловлено особенностью планирования режимов работы Красноярской ГЭС, у которой первоначально в расчетах учтен минимальный уровень водохранилища Красноярской ГЭС равный 230 м. Результат показывает, что при притоке воды, соответствующем 95% обеспеченности, отсутствует возможность обеспечения сра-ботки водохранилища до минимальной отметки 230 м с учетом поддержания требуемого расхода воды для целей водного транспорта и водоснабжения. При притоке воды, соответствующем 90%, отсутствует возможность обеспечения сработки водохранилища до минимальной отметки 230 м с учетом поддержания требуемого расхода воды только для целей водного транспорта. Такой результат подтверждается правилами использования водных ресурсов
Красноярского гидроузла, в котором указываются:
- необходимость приостановления навигации при условиях малой водности;
- возможность использования объема водохранилища в пределах отметок от 225 м до 230 м при условиях малой водности.
При условии сохранения требуемых объемов расходов воды со стороны водного транспорта и водоснабжения и сработки водохранилища Красноярской ГЭС до отметки ниже 230 м максимальные риски обеспечения требований водного транспорта для притока 95% обеспеченности составляют 2,298%, для притока 90% обеспеченности - 1,09%. Максимальные риски нарушения требований энергосистемы для притока 95% обеспеченности - 1,787%, для притока 90% обеспеченности - 2,763%. Отклонение расчетной выработки электроэнергии от максимальной для притока 95% обеспеченности составило 1,869 %, для притока 90% обеспеченности - 3,379%.
При высоком уровне притоков 10% и 5% обеспеченности (в связи с высокими рисками нарушения требований энергосистемы) необходимо осуществлять холостые сбросы:
- на Саяно-Шушенской ГЭС - для непревышения максимальных перетоков в сечении «Выдача мощности СШГЭС»;- на Братской, Усть-Илимской и Богучанской ГЭС - для непревышения максимальных перетоков в сечениях «Выдача мощности БоГЭС», «Тайшет, Ангара - Запад»;
- на Красноярской ГЭС - для непревышения максимальных перетоков в сечениях «Красноярская ГЭС - Назаровская ГРЭС», «Назаровское».
Анализ эффективности действия оптимизационной модели возможно провести на основании оценки оптимальных режимов работы Саяно-Шушенской ГЭС, представленных в виде графиков на рис. 3.
В условиях низкой приточности с обеспеченностью 75-95% оптимизационная модель реализует близкие к минимальным расходы в навигационный период (с мая по октябрь) для минимизации рисков
3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0
^—5% -10% -25% -50% -75% -90% -95%
Рис. 3. Оптимальные режимы Саяно-Шушенской гидроэлектростанции Fig. 3. Optimal modes of Sayano-Shushenskaya hydroelectric power station
по требованиям водного транспорта и водоснабжения, а накопленный запас воды в основном расходуется в период с декабря по январь, характеризующийся максимальным потреблением в энергосистеме, для снижения рисков возникновения дефицита в энергосистеме.
В условиях средней и повышенной приточности 25-50% оптимизационная модель реализует компромиссные режимы, обеспечивающие минимальные риски нарушения требований в условиях заданной системы ограничений.
В условиях высокой приточности 510% оптимизационная модель увеличивает расходы воды в период с мая по август для снижения рисков превышения перетоков в сечении «Выдача мощности СШГЭС», в дополнение к этому в процессе расчета были добавлены холостые сбросы в период с июля по август. В период с сентября по апрель оптимизационная модель реализует равномерный расход для снижения рисков возникновения избытка в энергосистеме.
5. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В ходе оптимизационных вычислений математическая модель реализует такой режим работы ГЭС, при котором сумма рисков и отклонение суммарной выработки от оптимального значения, является минимальной. Из результатов показателей целевой функции можно сделать вывод, что при минимальном значении целевой функции составляющие могут отличаться друг от друга. Это может свидетельствовать о неравноправном распределении общей эффективности между участниками процесса, однако стоит сказать о наличии в оптимизационной функции системы ограничений. В условиях наличия системы ограничений оптимизационная модель сводит к минимуму отличия между составляющими целевой функции до момента выхода за допустимую область, и, т.к. период возникновения максимальных рисков по одним требованиям не совпадает с периодом возникновения максимальных рисков по другим требованиям, возникают вышеупомянутые отклонения.
Библиографический список
1. Совбан Е.А., Филиппова Т.А., Труфакин С.С. Разработка принципа управления электроэнергетическим режимом объединенной энергосистемы Сибири со значительной долей гидроэлектростанций // Электроэнергетика глазами молодежи: сб. тр. IX Междунар. молодеж. науч.-техн. конф. - 2018: в 3 т. (г. Казань, 01-05 октября 2018 г.). Казань: Изд-во
КГЭУ, 2018. Т. 1. С. 186-189. 2. Русина А.Г., Совбан Е.А., Филиппова Т.А. Оптимальное использование ресурсов Новосибирской ГЭС в энергосистеме // Электроэнергетика глазами молодежи: сб. тр. V Междунар. молодеж. науч.-техн. конф. (г. Томск, 10-14 ноября 2014 г.). Томск: Изд-во ТПУ, 2014. С. 571-572.
ISSN 1814-3520
1171
3. Шарифуллин В.Н., Шарифуллин А.В., Мардиханов А.Х. Организация суточных режимов смешанной энергосистемы ТЭС-ГЭС в условиях свободного планирования нагрузки // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. 2014. № 7-8. С. 47-52.
4. Мардиханов А.Х. Оптимальное планирование ограничений мощности Нижнекамской ГЭС с учетом действующих и планируемых к изменению регламентов ОРЭМ // Вестник Казанского государственного энергетического университета. 2015. № 3. С. 21-31.
5. Ферреро R.W., Rivera J.F., Shahidehpour S.M. Effect of deregulation on hydrothermal systems with transmission constraints // Electric Power Systems Research. 1996. Vol. 38. Issue 3. P. 191-197. https://doi.org/10.1016/S0378-7796(96)01084-X
6. Русина А.Г., Филиппова Т.А., Совбан Е.А., Худжа-саидов Д.Х. Основы методики оценки использования ресурсов ГЭС при функционировании электроэнергетической системы // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Техника и технологии. 2017. Т. 10. № 3. С. 426-434. https://doi.org/10.17516/1999-494X-2017-10-3-426
7. Nan Shi, Suquan Zhou, Xunwen Su, Rongfeng Yang, Xianhui Zhu. Unit commitment and multi-objective optimal dispatch model for wind-hydro-thermal power system with pumped storage // VIII International Power Electronics and Motion Control Conference (IPEMC-ECCE Asia) (Hefei, 22-26 May 2016). Hefei: IEEE, 2016. P. 1489-1495. https://doi.org/10.1109/ IPEMC.2016.7512512
8. Bortoni E.C., Bastos G.S., Ferreira T.V. V. Online optimal power distribution between units in a hydro power plant // General Meeting Conference & Exposition (National Harbor, 27-31 July 2014). National Harbor: IEEE; 2014, p. 1-5. https://doi.org/ 10.1109/PESGM.2014.6939061
9. Kate-singnoy W., Premrudeepreechacharn S. Age estimation of electrographite brush in generator system for optimized maintenance planning of Sirikit hydro power plant // North American Power Symposium (NAPS) (Pullman, 7-9 September 2014). Pullman: IEEE, 2014. P. 1-6. https://doi.org/10.1109/NAPS.2014.6965393
10. Sultonov Sh.M., Sekretarev Yu.A., Mitrofanov S.V. Implementation of the Method of Lagrange for Optimal Modes of Energy System of Tajikistan // Applied Mechanics and Materials. 2014. Vol. 698. Р. 726-731. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMM.698.726
11. Cerejo da Silva A.J., Pinto Simoes Mariano S.L., Alves Calado M.R. Optimal Hydro-Wind Power Generation for Day-Ahead Pool Market // IEEE Latin America Transactions. 2015. Vol. 13. Issue 8. P. 2630-2636.
https://doi.org/10.1109/TLA.2015.7332142
12. Клер А.М., Корнеева З.Р., Елсуков П.Ю. Оптимизация режимов работы энергосистем, включающих ТЭЦ и ГЭС с водохранилищами многолетнего регулирования // Известия Российской академии наук. Энергетика. 2011. № 2. С. 92-106.
13. Данилов-Данильян В.И., Хранович И.Л. Управление водными ресурсами. Согласование стратегий водопользования. М.: Научный мир, 2010, 232 с.
14. Yuan Si, Xiang Li, Dongqin Yin, Ronghua Liu, Jia-hua Wei, Yuefei Huang, et al. Evaluating and optimizing the operation of the hydropower system in the Upper Yellow River: A general LINGO-based integrated framework // PLOS ONE. 2018. Vol. 13. Issue 1. Р. e0191483. https://doi.org/10.1371/journal.pone. 0191483
15. Труфакин С.С., Пантелеев В.И., Совбан Е.А., Русина А.Г. Оптимизация долгосрочных режимов ГЭС Ангаро-Енисейского каскада // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. 2018. № 2. С. 144-151.
16. Panteleev V.I., Trufakin S.S., Pilyugin G.A. Stochastic optimization of Modes of Hydroelectric Power Plants // International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (Sochi, 25-29 March 2019). Sochi: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc, 2019. Р. 1-5. https://doi.org/ 10.1109/ICIEAM.2019.8743051
17. Труфакин С.С., Совбан Е.А., Русина А.Г. Разработка программного обеспечения «Водно-энергетический расчет ГЭС Ангаро-Енисейского каскада» // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. 2016. № 9-10. Р. 105-111.
18. Совбан Е.А., Тайникова М.В., Русина А.Г. Тестирование программного обеспечения «Водно-энергетический расчет ГЭС Ангаро-Енисейского каскада» // Наука. Технологии. Инновации: сб. науч. тр.: в 9 ч. (г. Новосибирск, 05-09 декабря 2016 г.). Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2016. Ч. 4. С. 72-74.
19. Пантелеев В.И., Труфакин С.С. Учет ограничений по электрической сети при планировании долгосрочных режимов гидроэлектростанций // Борисовские чтения: материалы II Всерос. науч.-техн. конф. памяти проф. В.Н. Борисова (г. Красноярск, 25-27 сентября 2019 г.). Красноярск: Изд-во КГТУ, 2019. С. 87-90.
20. Molin A., Sandberg H., Johansson M. A study on the sensitivity matrix in power system state estimation by using sparse principal component analysis // 55th Conference on Decision and Control (CDC) (Las Vegas, 12-14 December 2016). Las Vegas: IEEE, 2016. P. 1529-1535. https://doi.org/10.1109/CDC.2016. 7798483
References
1. Sovban EA, Filippova TA, Trufakin SS. Development molodezhi: sbomik trudov IX Mezhdunarodnoj mo-
of electric power regime control principle of unified lodezhnoj nauchno-tekhnicheskoj konferencii - 2018 =
power system of Siberia with a significant share of hy- Electric power industry through the eyes of youth: Col-
droelectric power plants. In: Elektroenergetika glazami lected works of IX International youth scientific and
technical conference. 01-05 October 2018, Kazan'. Kazan': Kazan State Power Engineering University; 2018, vol. 1, p. 186-189. (In Russ.)
2. Rusina AG, Sovban EA, Filippova TA. Optimal use of Novosibirsk hydroelectric power station resources in the energy system. In: Elektroenergetika glazami mo-lodezhi: sbornik trudov V Mezhdunarodnoj molodezhnoj nauchno-tekhnicheskoj konferencii = Electric power industry through the eyes of youth: Collected works of V International youth scientific and technical conference. 10-14 November 2014, Tomsk. Tomsk: Tomsk Polytechnic University; 2014, p. 571-572. (In Russ.)
3. Sharifullin VN, Sharifullin AV, Mardikhanov AH. Optimization of daily modes of the mixed power supply system of thermo- hydroelectric power station in conditions of free planning loading. Izvestiya vysshih uchebnyh zavedenij. Problemy energetiki = Power engineering: research, equipment, technology. 2014;7-8:47-52. (In Russ.)
4. Mardikhanov AH. Optimal planning of power limitations on Nizhnekamskaya HPP taking into account existing and planned changes regulation on the wholesale electricity market. Vestnik Kazanskogo gosudarstven-nogo energeticheskogo universiteta = Vestnik KGEU. 2015;3:21-31. (In Russ.)
5. Ferrero RW, Rivera JF, Shahidehpour SM. Effect of deregulation on hydrothermal systems with transmission constraints. Electric Power Systems Research. 1996;38(3): 191 -197. https://doi.org/10.1016/S0378-7796(96)01084-X
6. Rusina AG, Filippova TA, Sovban EA, Khudzha-saidov DH. Basics of technique evaluation the use of hydroelectric resources in their work in eps. Zhurnal Sibirskogo federal'nogo universiteta. Seriya: Tekhnika i tekhnologii = Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies. 2017;10(3):426-434. (In Russ.) https://doi.org/10.17516/1999-494X-2017-10-3-426
7. Nan Shi, Suquan Zhou, Xunwen Su, Rongfeng Yang, Xianhui Zhu. Unit commitment and multi-objective optimal dispatch model for wind-hydro-thermal power system with pumped storage. In: VIII International Power Electronics and Motion Control Conference (IPEMC-ECCE Asia). 22-26 May 2016, Hefei. Hefei: IEEE; 2016, p. 1489-1495. https://doi.org/10.1109/ IPEMC.2016.7512512
8. Bortoni EC, Bastos GS, Ferreira TVV. Online optimal power distribution between units in a hydro power plant. In: General Meeting Conference & Exposition. 27-31 July 2014, National Harbor. National Harbor: IEEE; 2014, p. 1-5. https://doi.org/10.1109/ PESGM.2014.6939061
9. Kate-singnoy W, Premrudeepreechacharn S. Age estimation of electrographite brush in generator system for optimized maintenance planning of Sirikit hydro power plant. North American Power Symposium (NAPS). 7-9 September 2014, Pullman. Pullman: IEEE; 2014, p. 1-6. https://doi.org/10.1109/ NAPS.2014.6965393
10. Sultonov ShM, Sekretarev YuA, Mitrofanov SV.
Implementation of the Method of Lagrange for Optimal Modes of Energy System of Tajikistan. Applied Mechanics and Materials. 2014;698:726-731. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMM.698.726
11. Cerejo da Silva AJ, Pinto Simoes Mariano SL, Alves Calado MR. Optimal Hydro-Wind Power Generation for Day-Ahead Pool Market. IEEE Latin America Transactions. 2015; 13(8):2630-2636. https://doi.org/10.1109/TLA.2015.7332142
12. Kler AM, Korneeva ZR, Yelsukov PYu. Optimization of operating conditions of power systems with cogenera-tion plants and hydro power plants with overyear storage reservoirs. Izvestiya Rossijskoj akademii nauk. Energeti-ka = Thermal Engineering. 2011;2:92-106. (In Russ.)
13. Danilov-Danilyan VI, Khranovich IL. Water resource management. Coordination of water use strategies. Moscow: Nauchnyj mir; 2010, 232 p. (In Russ.)
14. Yuan Si, Xiang Li, Dongqin Yin, Ronghua Liu, Jia-hua Wei, Yuefei Huang, et al. Evaluating and optimizing the operation of the hydropower system in the Upper Yellow River: A general LINGO-based integrated framework. PLOS ONE. 2018;13(1):e0191483. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0191483
15. Trufakin SS, Panteleev VI, Sovban EA, Rusina AG. Long-term HPP mode optimization of the Angara-Yenisei cascade. Vestnik Samarskogo gosudarstven-nogo tekhnicheskogo universiteta. Seriya: Tekhniches-kie nauki = Vestnik of Samara State Technical University. Technical Sciences Series. 2018;2:144-151.
16. Panteleev VI, Trufakin SS, Pilyugin GA. Stochastic optimization of modes of hydroelectric power plants. In: International conference on industrial engineering, applications and manufacturing. 25-29 March 2019, Sochi. Sochi: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc; 2019, p. 1-5. https://doi.org/ 10.1109/ICIEAM.2019.8743051
17. Trufakin SS, Sovban EA, Rusina AG. Development of the software "Water and energy balances calculations for Angara and Yenisei series of HPS". Izvestiya vysshih uchebnyh zavedenij. Problemy energetiki = Power engineering: research, equipment, technology. 2016;9-10:105-111. (In Russ.)
18. Sovban EA, Tajnikova MV, Rusina AG. Testing software "Water-energy calculation of hydroelectric power stations of the Angara-Yenisei cascade". Nauka. Tekhnologii. Innovacii: sbornik nauchnyh trudov = Science. Technology. Innovation. Collected scientific works. 05-09 December 2016, Novosibirsk. Novosibirsk: Novosibirsk State Technical University; 2016, part. 4, p. 72-74. (In Russ.)
19. Panteleev VI, Trufakin SS. Consideration of electric network limitations when planning long-term regimes of hydroelectric power plants. Borisovskie chteniya: mate-rialy II Vserossijskoj nauchno-tekhnicheskoj konferencii pamyati professora V.N. Borisova = Borisov's Readings: Proceedings of II All-Russian scientific and technical conference in memory of the Professor V.N. Borisov. 25-27 September 2019, Krasnoyarsk. Krasnoyarsk: Krasnoyarsk State Technical University; 2019, p. 87-90. (In Russ.)
20. Molin A, Sandberg H, Johansson M. A study on the sensitivity matrix in power system state estimation by using sparse principal component analysis. In: 55th
Conference on Decision and Control (CDC). 12-14 December 2016, Las Vegas. Las Vegas: IEEE; 2016, p. 1529-1535. https://doi.org/10.1109/CDC.2016.7798483
Критерии авторства
Пантелеев В.И., Труфакин С.С. 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.
Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ
Пантелеев Василий Иванович,
профессор, доктор технических наук, заведующий кафедрой электротехнических комплексов и систем, Сибирский федеральный университет, 660049, г. Красноярск, ул. Ленина, 70, Россия; e-mail: pvi0808@rambler.ru
Труфакин Сергей Сергеевич,
аспирант,
Сибирский федеральный университет, 660049, г. Красноярск, ул. Ленина, 70, Россия; Н e-mail: trufakin.sergey@mail.ru
Authorship criteria
Panteleev V.I., Trufakin S.S. 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.
The final manuscript has been read and approved by all the co-authors.
INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
Vasiliy I. Panteleev,
Dr. Sci. (Eng.), Professor,
Head of the Department of Electrotechnical
Complexes and Systems,
Siberian Federal University,
70, Lenin St., Krasnoyarsk 660049, Russia,
e-mail: pvi0808@rambler.ru
Sergey S. Trufakin,
Postgraduate,
Siberian Federal University,
70, Lenin St., Krasnoyarsk 660049, Russia,
H e-mail: trufakin.sergey@mail.ru
