Управление секционированием и режимами потоков мощности в интеллектуальных распределительных электрических сетях железных дорог

Черемисин Василий Титович; Третьяков Евгений Александрович; Головнев Григорий Евгеньевич

УДК 629.423.1 ББК 31.27-05

В Т. ЧЕРЕМИСИН, Е.А. ТРЕТЬЯКОВ, Г.Е. ГОЛОВНЕВ

УПРАВЛЕНИЕ СЕКЦИОНИРОВАНИЕМ И РЕЖИМАМИ ПОТОКОВ МОЩНОСТИ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЕТЯХ ЖЕЛЕЗНЫХ ДОРОГ

Ключевые слова: перегрузка, распределительные электрические сети, распределенная генерация активной и реактивной мощности, реконфигурация, управление спросом.

В нормальном режиме работы распределительные электрические сети железных дорог напряжением 35/10(6) кВ имеют разомкнутую структуру и секционированы таким образом, чтобы иметь возможность подключения группы подстанций к другому источнику питания в аварийных или ремонтных режимах. Существующие технологии управления режимами в указанных электрических сетях не предполагают возможности изменения их топологии для обеспечения задач по снижению перегрузки и потерь электроэнергии в темпе процессов изменения спроса на электроэнергию в нормальных режимах. Важнейшую задачу по повышению пропускной способности распределительных электрических сетей можно решить путем их реконфигурации в темпе процессов изменения спроса на электроэнергию в нормальных режимах, ни прибегая к дорогостоящей реконструкции и увеличению установленной мощности электроустановок и линий.

Представлены подходы к повышению пропускной способности, снижению потерь электрической энергии перспективных распределительных электрических сетей железных дорог за счет управления секционированием электрических схем, изменения предложения источников активной и реактивной мощности и управления спросом активных потребителей. Разработан алгоритм реконфигурации электрической сети для повышения ее пропускной способности на основе решения задач оптимизации нормальных режимов (статическая реконфигурация) и минимизации потребления электроэнергии без расчета установившихся режимов в темпе процессов изменения спроса на электроэнергию (динамическая реконфигурация). При этом в качестве критерия оптимизации топологии электрической сети выступает минимальное потребление электроэнергии при эксплуатационных ограничениях по схемам электроснабжения, допустимым параметрам режима, перегрузкам линий и т.д. Для обеспечения допустимости режимов распределительных электрических сетей представлены подходы к управлению предложением активных и реактивных мощностей и спросом активных потребителей. Полученные результаты для реконфигурации тестовой схемы на основе предлагаемого алгоритма свидетельствуют о повышении пропускной способности электрической сети за счет балансировки нагрузок в линиях, об устранении перегрузки линий и снижении потерь мощности на 32%.

Введение. В настоящее время цифровизация системы электроснабжения железных дорог открывает новые возможности для повышения эффективности транспорта и распределения электрической энергии.

Задача по оптимизации структуры электрической сети при изменении активных и реактивных мощностей в последние годы широко прорабатывается в зарубежных и отечественных научных кругах.

В целом представленную задачу можно рассматривать как оптимизационную нелинейную смешанного целочисленного программирования [19].

Часть исследователей придерживаются эвристических методов решения задачи оптимальной реконфигурации электрической сети [7, 9, 11, 15], кото-

рые позволяют существенно уменьшить вычислительные и временные ресурсы, но получить приближенные решения. Оптимизационная задача комбинаторного типа решается некоторыми авторами с помощью алгоритмов салюта (фейерверка), нейронных сетей, нечетких множеств [12-14, 18] в основном в условиях ограниченной исходной информации. Эвристические методы решения комбинаторных оптимизационных задач показали свою высокую эффективность в сравнении с классическими методами перебора, когда определяющим является не точность, а скорость вычислений.

Методы оптимизации, связанные с поиском на графах, также находят все большее применение при решении задач поиска оптимальной топологии электрической сети в первую очередь из-за своей однозначной разрешимости [2]. Хотя проблема минимального дерева в теории графов хорошо изучена [8], решение представленной задачи не является простой в силу того, что для построения оптимальной топологии необходимо минимизировать не только сопротивления линий распределительной сети, но и потери электроэнергии, определять потоки мощности для всех вариантов структуры сети, а также учитывать ограничения параметров режима и эксплуатации, надежность электроснабжения и прочее.

Постановка задачи. В данном исследовании рассмотрим реализацию подходов к реконфигурации электрических схем и управлению потоками мощности в системе электроснабжения железных дорог нетяговых и сторонних потребителей для обеспечения задач по снижению перегрузки и потерь электроэнергии в темпе процессов изменения спроса на электроэнергию в нормальных режимах. Отличительной особенностью работы является то, что в качестве критерия оптимизации топологии электрической сети выступает минимальное потребление электроэнергии при эксплуатационных ограничениях по схемам электроснабжения, допустимым параметрам режима, перегрузкам линий и т.д. Кроме того, данная задача при оперативном управлении решается без расчета установившихся режимов с учетом ограничения спроса и предложения мощности.

Теоретическая часть. Распределительные электрические сети железных дорог 6-10 кВ выполнены разомкнутыми, как правило, по петлевым и комбинированным схемам, поэтому количество вариантов их реконфигурации достаточно ограниченно, в том числе по эксплуатационным режимам.

Если для всех комбинационных вариантов положений выключателей выполнять полный расчет токораспределения и/или решать оптимизационную нелинейную задачу целочисленного программирования, то это окажется неприемлемым для оперативного управления реконфигурацией электрической сети при перегрузке и/или для снижения потерь электроэнергии.

Поэтому разработка более эффективных с точки зрения скорости и точности вычислений способов построения остовного графа электрической сети при рассматриваемой реконфигурации является актуальной. Предлагается задачу реконфигурации разомкнутой распределительной электрической сети разбить на две подзадачи, как динамическую и статическую реконфигурацию, и решать их разными методами.

Реконфигурация электрической сети для быстрого снятия перегрузки элементов осуществляется на основе агентного подхода методом ветвей и границ с использованием рекуррентных соотношений для определения потерь электроэнергии для всех участков без полного расчета установившегося режима (в отличие от [6]). В нормальном режиме для выбора топологии электрической сети с минимальным потреблением электроэнергии (с минимальными потерями электроэнергии) решается нелинейная задача оптимизации установившихся режимов, имитирующих реконфигурацию, с учетом прогнозных значений нагрузок.

Модель потоков мощности для указанной радиальной электрической сети может быть представлена в виде

P = I I sij P " Pj) + 1 I 5j(Ap);

ieNjeN(i) ieNjeN(i) (1)

Q = I I S-(QHj -Q.) + I I S--(AQ-),

isN jen (i) -en jen (i)

где P-, Pj и Qj, Qj - активные и реактивные мощности нагрузки и инъекции (от возобновляемых источников энергии) на шине J;

p2 + q2 p2+q2

AP- = ——rij;. AQ- =——х-- - потери активной и реактивной мощно-

Uj Uj

сти в линиях ij; Pj-, Q- - перетоки активной и реактивной мощности в линиях

ij; rij, х- - активные и индуктивные сопротивления линий ij; 5- - двоичная переменная (5- = 0, 1 (i, j) e E).

Для рассматриваемой (рис. 1) разомкнутой электрической сети с четырьмя центрами питания оптимизационная задача динамической реконфигурации на основе (1) может быть записана в виде

I Pk (S-) ^ min, (2)

k=1

sj =0,1 (i, j )eE

при ограничениях:

I Pj - I p. {< PHCT, i e N,N2 ,Ny,N4

Jen1 jen2 [- -(pm - py ),j e nн, jeny JeN4

I Pr >I (Pj. - Pj) AP- =0;

i=j

0 < P- < Pjmax; 0 < Qj < Qimax; (3) Umin < Uj < Umax;

IS- = a, a = 1,...,n.

1 * j

Решение представленной оптимизационной задачи (2) методом ветвей и границ позволит получить значения двоичной переменной, которая описывает состояние ветви графа электрической сети: 0 - линия разомкнута, 1 - линия замкнута.

пп п то 00

О.ОЁ. 1бТ Т17 Т8Т

ТП8 ТП9 ТП10

ТП11

Рис. 1. Схема распределительной электрической сети 10 кВ железнодорожного узла

Определение потоков мощности выполняется без расчета установившегося режима по заданным инъекциям в узлах и топологии электрической сети. Допустимые параметры режима электрической сети по напряжению оцениваются по модулю в конце линии на шине ] по данным в начале линии на шине 1 в виде [1]

и1 =

(и -

ГуРг +

у

(

у^1

иг

у

1^1

иг

(4)

Реконфигурация электрической сети для исключения перегрузки линий должна обеспечивать допустимый новый режим, если это возможно, иначе -прибегать к управлению предложением и спросом, вплоть до отключения нагрузок.

Критерии реконфигурации:

- обеспечение баланса мощности, включая резерв;

- исключение перегрузки электрооборудования;

- исключение недопустимых уровней напряжения и частоты;

- обеспечение требуемого уровня надежности электроснабжения;

- обеспечение требуемой частоты реконфигурации (порог).

Схема предлагаемого алгоритма рассматриваемой реконфигурации электрической сети представлена на рис. 2.

Рис. 2. Схема алгоритма реконфигурации электрической сети

Система управления реконфигурацией обеспечивает непрерывный контроль и оценку состояния сети, а в случае отсутствия перегрузки элементов электрической сети выполняет оптимизацию новой топологии электрической сети и параметров режима с учетом прогнозных значений спроса и предложения мощности (статическая реконфигурация), например, как показано в работах [4, 17].

Определение новой топологии электрической сети при динамической реконфигурации осуществляется на основе решения задачи (2) методом ветвей и границ при соблюдении условий допустимости режима (3). При этом для каждого ветвления дерева электрической сети потери мощности вычисляются рекурсивно по представленным в (1) выражениям без расчета нелинейных уравнений установившихся режимов.

Некоторыми авторами при поиске точки потокораздела электрической сети используются подход, основанный на определении знака потоков мощности в ветвях схемы [10, 16] с полным их перебором. При этом возникает необходимость в дополнительных преобразованиях схемы электрической сети для исключения тупиковых ответвлений ветвей.

В соответствии с представленным на рис. 2 алгоритмом, если исключение перегрузки за счет реконфигурации невозможно по условиям допустимости режима (3), то осуществляется управление спросом и предложением мощности (распределенные источники генерации, накопители - при наличии) в электрической сети вплоть до отключения нагрузки.

В данном случае под перегрузкой линий понимается превышение не предельной токовой нагрузки для конкретных типов проводов, а предельных значений токов с учетом обеспечения статической устойчивости и минимально необходимого резерва мощности [1].

Наряду с ограничением мощности потребителей в аварийных режимах соответствующей автоматикой (отключением) предлагается подход с более тщательным ранжированием потребителей с точки зрения возможного ущерба (стоимости) их отключения в реальном времени и их гибкости в управлении спросом.

Подробнее рассмотрим подходы к снижению перегрузки элементов распределительной электрической сети по активной мощности, так как баланс реактивной мощности может быть обеспечен установленными устройствами компенсации реактивной мощности (отдельная задача за пределами данного исследования).

В рамках реализации распределенного агентного управления потоками мощности в электрической сети [5] при перегрузке предлагаются следующие этапы разрешения указанной проблемы:

- предупреждение (наличие потенциальных условий для возникновения перегрузки с учетом прогнозных значений, структуры балансов мощности и прочих факторов);

- оповещение (превышение установленных динамических пороговых значений);

- аварийный режим;

- исключение перегрузки.

Основные способы снижения перегрузки линий:

- регулирование активной мощности генератора, солнечной электростанции, накопителя (при наличии);

- регулирование фазового угла (при технической возможности);

- настройка графика транзита мощности (импорт/экспорт);

- изменение топологии электрической сети;

- сброс нагрузки потребителей;

- управление спросом активных потребителей.

Сброс нагрузки является последним вариантом, когда перегрузка линий не может быть уменьшена другими методами.

Регулирование активной мощности распределенных источников генерации, накопителя осуществляется на основе оптимального выбора управляющих воздействий с учетом весовых коэффициентов и стоимости приращений генерации и изменения нагрузки и подробнее представлено в работе [10].

В качестве основного метода управляемого отключения потребителей при перегрузке элементов электрической сети предлагается использовать чувствительность потоков мощности в линиях к изменению нагрузки на шинах и приоритет нагрузки для указания важности нагрузки в какой-то момент времени.

Метод расчета чувствительности может быть основан на известных соотношениях в матричной форме, связанных с топологией электрической сети [10].

Многие авторы управление спросом активных потребителей рассматривают исходя из экономических интересов генерации, распределения и потребления электроэнергии, развивая различные рыночные модели их взаимо-действия1 [3]. Считаем, что управление спросом активных потребителей может осуществляется с учетом следующих факторов: чувствительность перегрузки линии к изменению нагрузки потребителей; ценовая характеристика нагрузки; приоритет нагрузки. Приоритет нагрузки определяется путем ранжирования потребителей по важности нагрузки. Подробные соотношения по управлению спросом потребителей представлены в [10].

Практическая часть. Рассмотрим реализацию представленных подходов к реконфигурации электрической сети 10 кВ (рис. 2). Основные параметры линий и расчетные нагрузки представлены в табл. 1-2.

Таблица 1

Сопротивления линий

Показатель Линии

1-1 2-3 3-14 4-5 6-7 8-9 9-2"

г, Ом 0,33 0,27 1,12 0,42 0,46 0,36 0,29

х, Ом 0,1 0,08 0,14 0,10 0,11 0,06 0,09

Окончание табл. 1

Показатель Линии

3-10 11-12 13-14 15-16 17-18 18-19 18-4"

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

г, Ом 0,25 0,16 0,16 0,38 0,28 0,22 0,25

х, Ом 0,08 0,04 0,04 0,09 0,08 0,04 0,08

Таблица 2

Расчетные нагрузки

Нагрузка Шины подстанций

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Р, кВт 1200 930 1270 1100 820 910 830 560 780 860

2, квар 1100 870 1140 930 620 820 730 420 650 760

Продолжение табл. 2

Нагрузка Шины подстанций

11 12 13 14 15 16 17 18 19

Р, кВт 760 370 1200 1270 560 715 810 1100 390

2, квар 650 290 1150 1100 430 550 725 970 300

Окончание табл. 2

Генерация Шины подстанций

3 4 5 6 7 8 12 13 14 15

Р, кВт - - - 150 - - - - - -

2,квар 400 400 - - - - - - - 200

1 О внесении изменений в Правила оптового рынка электрической энергии и мощности: постановление Правительства РФ от 20.07.2016 г. № 699 // Собрание законодательства РФ. 2016. № 31. Ст. 5017.

Моделирование рассматриваемой распределительной электрической сети выполнялось на имитационной модели в МаАаЬ^шиПпк. Нагрузка задавалась с учетом типовых промышленно-бытовых статических характеристик по напряжению.

Для предварительной оценки снижения уровня потерь на участке электрической сети в результате реконфигурации был исследован участок с центрами питания ЦП 1 и ЦП 2, исключая ветвь 3-14 (рис. 1). Результаты имитационного моделирования с определением потребляемых мощностей по центрам питания ЦП 1 и ЦП 2 при различных местах потокораздела (8у = 0: 1-2, 2-3, 3-4, 4-5, 5-6, 6-7, 7-8, 8-9) представлены на рис. 3, 4.

8

ЦП 1

0 1 2 3 4 5 6 МВт 8 ЦП 2 р -►

Рис. 3. Потребление мощности центрами питания ЦП 1 и ЦП 2 при разделении электрической сети на два участка с раздельным питанием: 1 - кривая, соединяющая расчетные точки; 2 - касательная к кривой 1 в точке 4-5

9

Рис. 4. Потребление мощности центрами питания ЦП 1 и ЦП 2 при различных местах потокораздела

Как следует из рис. 3, минимальное потребление мощности от ЦП 1 и ЦП 2 достигается при раздельном питании рассматриваемого участка электрической сети с местом потокораздела 4-5 (545 = 0). Очевидно, что перераспределение нагрузки в какой-то момент времени между шинами может привести к изменению оптимального места потокораздела.

В соответствии с представленным на рис. 2 алгоритмом для электрической схемы с четырьмя центрами питания в результате решения оптимизационной задачи реконфигурации (2) были получены оптимальные места размыкания линий и количественные оценки параметров режима (табл. 3).

Таблица 3

Потребление мощности в электрической сети до и после реконфигурации

Режим электрической сети Потребление мощности

активная реактивная ЦП 1 ЦП 2 ЦП 3 ЦП 4 всего

Исходный §34, §1415 = 0 Р, МВт 6,225 5,391 2,343 4,134 18,093

Q, Мвар 6,12 4,808 2,011 3,527 16,466

После реконфигурации §45, §314, §1415 = 0 Р, МВт 5,017 4,064 4,688 3,809 17,578

Q, Мвар 4,447 3,59 4,463 3,344 15,844

Цель реконфигурации - исключение перегрузки линий Г-1 и 9-2' (менее 90%). Реконфигурация электрической сети для быстрого снятия перегрузки элементов осуществляется на основе агентного подхода (подробнее в [3]) путем решения оптимизационной задачи (2) методом ветвей и границ с использованием рекуррентных соотношений для определения потерь электроэнергии для всех участков без расчета установившегося режима.

Из представленных в табл. 3 данных следует, что после реконфигурации потребляемая мощность в электрической сети снизилась на 2,9 %.

На рис. 5 представлены результаты имитационного моделирования напряжений на шинах электрической сети, на рис. 6 и 7 - загрузка линий и потери мощности в них.

и

8500

9 8 7 6 5 4 3 2 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 1

Номер шины -►

Рис. 5. Напряжения на шинах электрической сети до (линия 1) и после (линия 2) реконфигурации

220

3'-10 Г-1 9-2' 8-9 6-7 4-5 3-14 2-3 18-4' 18-19 17-18 15-16 13-14 11-12

Номер линии -

Рис. 6. Потери активной мощности в линиях электрической сети до (левый столбец) и после (правый столбец) реконфигурации

140

%

100 80 60 40 20 0

3'-10 1'-1 9-2' 8-9

¡-7 4-5 3-14 2-3 18-4' 18-19 17-18 15-16 13-14 11-12

Номер линии -►

Рис. 7. Загрузка линий электрической сети до (левый столбец) и после (правый столбец) реконфигурации

Общие нагрузочные потери активной мощности в линиях электрической сети составили: 798,08 кВт до реконфигурации и 541,9 кВт после.

Как указывалось ранее, загрузка линий определяется с учетом запаса для обеспечения статической устойчивости (принято 10%) и минимально необходимого резерва мощности (при необходимости).

Таким образом, оптимальная реконфигурация для рассматриваемого случая обеспечила как допустимость режима по напряжению (рис. 5), так и исключение перегрузки линий. Поэтому в данном случае нет необходимости прибегать к ограничению мощности нагрузок и управлению спросом активных потребителей, что является предметом исследований авторов в других работах.

Выводы. Результаты исследований показали обоснованность предлагаемых решений к динамической реконфигурации электрической сети для ограничения перегрузки и снижения потерь электроэнергии без расчёта нелинейных уравнений установившихся режимов для каждого варианта изменения топологии сети. При этом в качестве критерия оптимизации топологии электрической сети выступает минимальное потребление электроэнергии при эксплуатационных ограничениях по схемам электроснабжения, допустимым парамет-

рам режима, перегрузкам линий и т.д. Практическая ценность представленных подходов заключается в том, что реконфигурация тестовой схемы позволила повысить пропускную способность электрической сети за счет балансировки нагрузок между линиями, устранить перегрузку линий и снизить потери мощности на 32%. Важным вопросом является также проработка критериев реконфигурации электрической сети во временной области с учетом прогнозных значений нагрузок, ограничений количества переключений и прочих факторов, что является предметом дальнейших исследований авторов.

Литература

1. ВениковВ.А. Электрические системы. Электрические сети. М.: Высш. шк., 1998. 511 с.

2. Гребанюк Г.Г., Крыгин А.А. Предельные графы в структурной оптимизации режимов распределительных сетей // Автоматика и телемеханика. 2015. № 1. С. 147-162.

3. Кучеров Ю.Н., Иванов А.В., Корев Д.А., Уткин Н.А., Жук А.З. Развитие технологий активного потребителя и их интеграция в электрическую сеть общего пользования // Энергетическая политика. 2018. № 5. С. 73-86.

4. Лукьянов Д.В., Васильев Д.А., Иващенко В.А., Лукьянов Д.В., Шабельникова А.Ю. Выбор структуры электрических сетей промышленных предприятий в условиях автоматизированного управления электропотреблением // Известия вузов. Поволжский регион. Сер. Технические науки. 2010. № 2. С. 52-61.

5. Третьяков Е.А., Головнев Г.Е., Галкин А.Г., Сидорова Е.А. Перспективные методы управления транспортом и распределением электроэнергии в электрических сетях железных дорог // Известия Транссиба. 2018. № 2(34). C. 113-124.

6. Фишов А.Г., Мукатов Б.Б. Реконфигурация электрических сетей с распределенной генерацией и мультиагентным управлением // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов, 2015. Т. 326, № 9. С. 143-152.

7. Aman M.M., Jasmon G.B., Naidu K. Discrete evolutionary programming to solve network reconfiguration problem. In: Proc. of the TENCON Spring Conference, 17-19 April 2013. Sydney, pp. 23-29.

8. DiestelR. Graph Theory. Springer-Verlag, 2005, 422 p.

9. Huang S., Wu Q., Cheng L., Liu Z. Optimal Reconfiguration Based Dynamic Tarifffor Congestion Management and Line Loss Reductionin Distribution Networks. IEEE Transactions on Smart Grid, 2015. DOI: 10.1109/TSG.2015.2419080.

10. Jizhong Z. Optimization of Power System Operation. In: IEEE Press Series on Power Engineering, 2009, vol. 49, 624 p.

11. Manju M., Leena G., Saxena N.S. Distribution Network Reconfiguration for Power Loss Minimization Using Bacterial Foraging Optimization Algorithm. Engineering and Manufacturing, 2016, no. 2, pp. 234-239.

12. Mostafa S., Reza B. Optimal Multi-objective Reconfiguration and Capacitor Placement of Distribution Systems with the Hybrid Big Bang-Big Crunch Algorithm in the Fuzzy Framework. Shams Engineering Journal, 2016, no. 7, pp. 113-129.

13. Niknam T. An Efficient Hybrid Evolutionary Algorithm Based on PSO and ACO for Distribution Feeder Reconfiguration. Eur. Trans. Electr. Power., 2010, no. 20, pp. 575-590.

14. Ola B., Saad M., Hazlie M. Wardiah D. Optimal Reconfiguration of Distribution System Connected with Distributed Generations: A Review of Different Methodologies. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2017, no. 73, pp. 854-867.

15. Pang R. Parallel Power System Restoration Planning Using Heuristic Initialization and Discrete Evolutionary Programming. Modern Power Systems and Clean Energy, 2017, no. 5, iss. 6, pp. 991-1003.

16. Peng Q., Low S. H. Optimal Branch Exchange for Feeder Reconfiguration in Distribution Networks. In: Decision and Control (CDC): IEEE 52nd Annual Conf. on. IEEE, 2013, pp. 2960-2965.

17. Reza J.-S., Seyed-MasoudM.-T., Seyed-Sattar M. Microgrid Operation and Management using Probabilistic Reconfiguration and unit Commitment. Electrical Power and Energy Systems, 2016, no. 75, pp. 328-336.

18. Santos A.C., Delbem C.B., London B.A., Bretas N.G. Node Depth Encoding Andmulti-objective Evolutionary Algorithm Applied to Large Scale Distribution System Reconfiguration. IEEE Trans. Power Syst., 2010, no. 25(3), pp. 1254-1265.

19. Williams H.P. Logic and integer programming. Springer, 2009, 464 p.

ЧЕРЕМИСИН ВАСИЛИИ ТИТОВИЧ - доктор технических наук, заведующий кафедрой подвижного состава электрических железных дорог, директор научно-исследовательского института энергосбережения, Омский государственный университет путей сообщения, Россия, Омск ([email protected]).

ТРЕТЬЯКОВ ЕВГЕНИЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ - кандидат технических наук, доцент кафедры подвижного состава электрических железных дорог, Омский государственный университет путей сообщения, Россия, Омск ([email protected]).

ГОЛОВНЕВ ГРИГОРИЙ ЕВГЕНЬЕВИЧ - аспирант кафедры подвижного состава электрических железных дорог, Омский государственный университет путей сообщения, Россия, Омск ([email protected]).

V. CHEREMISIN, E. TRETYAKOV, G. GOLOVNEV CONTROL OF SECTIONING AND POWER FLOW MODES IN INTELLIGENT DISTRIBUTION ELECTRIC NETWORKS FOR RAILWAYS

Keywords: overload, distribution electric networks, distributed generation of active and reactive power, reconfiguration, demand management.

In normal mode, the 35/10 (6) kV distribution electric networks of railways are open-circuited and partitioned so as to be able to connect a group of substations to another power source in emergency or repair modes. Existing technologies for controlling the modes in these electrical networks do not imply the possibility of changing their topology to meet the challenges for reducing overload and energy loss in the pace of demand change processes for electricity in normal modes. The most important task of increasing throughput capacity of distribution networks can be solved by reconfiguring them at the pace of changing the demand for electricity in normal conditions without resorting to costly reconstruction and increase in the installed capacity of electrical installations and lines.

The article presents approaches to increase in throughput capacity, reduction of electric loss in prospective distribution electric networks of railways by controlling the separation of electrical circuits, changing the supply of active and reactive power sources and by managing the demand of active consumers. An algorithm for reconfiguring the electrical network has been developed to increase its capacity based on solving problems of optimizing normal modes (static reconfiguration) and minimizing power consumption without calculating steady-state modes at a rate of change in electricity demand (dynamic reconfiguration). At the same time, the criterion for optimizing the topology of the electrical network is the minimum power consumption following the operating limitations under the power supply schemes, acceptable mode parameters, line overloads, etc. To ensure the admissibility of the modes in distribution electric networks, approaches to managing the supply of active and reactive capacities and demand of active consumers are presented. The results obtained for reconfiguration of the test circuit based on the proposed algorithm indicate an increase in the capacity of the electrical network due to balancing the loads in the lines, as well as eliminating line overload and reducing power loss by 32%.

References

1. Venikov V.A. Elektricheskie sistemy. Elektricheskie seti [Electrical systems. Electricity of the Net]. Moscow, Vysshaya shkola Publ., 1998, 511 p.

2. Grebanyuk G.G., Krygin A.A. Predel'nye grafy v strukturnoj optimizacii rezhimov raspredelitel'nyh setej [Limit graphs in structural optimization of distribution network modes]. Avtomatika i telemekhanika [Automation and Remote Control], 2015, no. 1, pp. 147-162.

3. Kucherov YU.N. Ivanov A.V., Korev D.A., Utkin N.A., Zhuk A.Z. Razvitie tekhnologij aktivnogo potrebitelya i ih integraciya v elektricheskuyu set' obshchego pol'zovaniya [The development of active consumer technologies and their integration into the public electrical network]. Energeticheskayapolitika [Energy Policy], 2018, no. 5, pp. 73-86.

4. Lukyanov D.V., Vasilev D.A., Ivashchenko V.A., Lukyanov D.V., Shabelnikova A.YU. Vybor struktury elektricheskih setej promyshlennyh predpriyatij v usloviyah avtomatizirovannogo upravleniya elektropotrebleniem [The choice of the structure of electrical networks of industrial enterprises in the conditions of automated power consumption management]. Izvestiya vuzov. Povolzhskij region. Tekhnicheskie nauki [News of universities. Volga region. Technical science], 2010, no. 2, pp. 52-61.

5. Tretyakov Е.A., Golovnev G£., Galkin A.G., Sidorova Е.A. Perspektivnye metody upravleniya transportom i raspredeleniem elektroenergii v elektricheskih setyah zheleznyh dorog [Perspective methods of transport management and distribution of electricity in electric networks of railways]. Izvestiya transsiba [Journal of Transsib Railway Studies], 2018, no. 2 (34), pp. 113-124.

6. Fishov A.G., Mukatov B.B. Rekonfiguraciya elektricheskih setej s raspredelennoj ge-neraciej i mul'tiagentnym upravleniem [Reconfiguration of electrical networks with distributed generation and multiagent control]. Izvestiya Tomskogo politekhnicheskogo universiteta. Inzhiniring georesursov [Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. Geo Assets Engineering], 2015, vol. 326, no. 9, pp. 143-152.

7. Aman M.M., Jasmon G.B., Naidu K. Discrete evolutionary programming to solve network reconfiguration problem. In: Proc. of the TENCON Spring Conference, 17-19 April 2013. Sydney, pp. 23-29.

8. Diestel R. Graph Theory. Springer-Verlag, 2005, 422 p.