CC BY
22
УДК 629.423.1 ББК 31.27-05
Е.А. ТРЕТЬЯКОВ, Н.Н. МАЛЫШЕВА
УПРАВЛЕНИЕ СПРОСОМ АКТИВНЫХ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ В РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЕТЯХ
Ключевые слова: активные потребители, распределительные электрические сети, график нагрузки, оптимизация, управление спросом.
Представлены подходы к управлению спросом активных потребителей путем формирования заданного графика потребления мощности в требуемый период времени на основе решения оптимизационной задачи в виде максимизации мощности подключенных управляемых электроприемников различных типов. Обоснована модель управления спросом со стороны активных потребителей с учетом чувствительности нагрузки по присоединению трансформаторной подстанции к изменению нагрузки потребителя, приоритета нагрузки, согласованных уровней сокращения нагрузки с гибким регулированием производительности и мощности и допустимым набором электроприемников в соответствии с технологическим процессом, сетевым графиком работ, прочими логическими условиями. Разработан алгоритм ограничения мощности со стороны активных потребителей на основе широкого использования цифровых технологий обработки данных, современных технических средств измерений, управления и коммутации конечных потребителей в реальном времени (advanced metering infrastructure - AMI). Разработан метод управления спросом со стороны активных потребителей в нормальном режиме распределительных электрических сетей путем управления ограничением включения (отключения) и плавным изменением мощности контролируемых электроприемников в реальном времени.
Представленные результаты исследований свидетельствуют об обоснованности метода управления спросом активных потребителей в нормальном режиме распределительных электрических сетей и возможности его практической реализации на промышленном предприятии с привязкой к технологическому процессу.
Введение. Многие авторы рассматривают управление спросом активных потребителей исходя из экономических интересов генерации, распределения и потребления электроэнергии, развивая различные рыночные модели их взаимодействия [1, 4]. В Российской Федерации в соответствии с Постановлением Правительства РФ от 20.07.2016 г. № 699 «О внесении изменений в Правила оптового рынка электрической энергии и мощности»1 развивается ценозависимое снижение потребления электроэнергии и мощности крупными потребителями оптового рынка, а также потребителями розничного рынка электроэнергии с участием организаций-агрегаторов.
Для обеспечения совокупного объема ценозависимого снижения потребления мощности промышленные и другие сопоставимые предприятия должны иметь соответствующие подходы к гибкому изменению технологических процессов без ущерба для своей деятельности.
1 О внесении изменений в Правила оптового рынка электрической энергии и мощности: Постановлением Правительства РФ от 20.07.2016 г. № 699 [Электронный ресурс]. URL: https://www.so-ups.ru/fileadmin/files/laws/regulations/reg699-200716.pdf.
В ряде работ предлагается универсальная модель управления спросом активных потребителей на основе агрегативного моделирования возможной и предельной длительности отключения для всех наборов присоединений на время начала отключения [6, 7]. При этом отключение присоединений потребителей рассматривается с вероятностной точки зрения в виде дискретных случайных величин. Практическая реализация указанного подхода представляется несколько затруднительной в реальном времени.
В перспективе методы вероятностного управления активными потребителями будут вытесняться подходами на основе полной наблюдаемости и управляемости в реальном времени в рамках концепций промышленного интернета вещей и энергии [10]. В этом случае присоединения таких потребителей к электрическим сетям должны быть полностью управляемыми с помощью коммутационных аппаратов и (или) регулируемых устройств сопряжения и оборудованы автоматизированной системой учета электроэнергии, мощности и прочим, а взаимодействие между активными потребителями и участниками рынка электроэнергии целесообразно выполнять в единой аппаратно-программной среде.
Производственные и технологические процессы активных потребителей также должны контролироваться (управляться) автоматизированной системой. Цифровизация производственных и технологических процессов предприятий и организаций является основой для получения необходимой информации о ретроспективных, текущих и прогнозных данных со всех электроприемников и их взаимосвязи как для повышения эффективности производственного процесса, так и для целей управления активными потребителями в реальном времени.
Данное исследование связано с разработкой возможных подходов к управлению спросом со стороны активных потребителей в распределительных электрических сетях.
Теоретическая часть. Для активного потребителя основной задачей является изменение потребляемой мощности по присоединениям на некоторую величину или в требуемых пределах с какого-то момента времени на заданную продолжительность без негативных последствий и тем более ущерба для себя. При этом очевидно, что основным мотивом активного потребителя участвовать в балансировке мощности электроэнергетической системы является материальная выгода в виде скидки к тарифу за потребленную электроэнергию или мощность, а также возможные другие выгодные условия от гарантирующего поставщика электроэнергии, например, увеличение договорной мощности, исключение ограничений потребления с учетом категорийности и прочее.
Все электроприемники потребителя с точки зрения возможного изменения потребляемой мощности можно условно разделить на группы:
- неотключаемые (в нормальном и аварийном режимах);
- неотключаемые (в нормальном режиме);
- отключаемые;
- с возможностью уменьшения потребляемой активной мощности в пределах ДРт1П - ДРтах (в нормальном режиме);
- с возможностью уменьшения потребляемой активной мощности в пределах ДР'т1П - ДР'тах (в аварийном режиме).
В ряде случаев управление частью нагрузок может быть передано системному оператору (агрегатору).
Задача формирования оптимального графика потребления электроэнергии бытовых и промышленных потребителей во многих работах рассматривается буквально, т.е. как сумма отдельных нагрузок с учетом продолжительности включения по условию минимума затрат на электропотребление [3]. В этом случае, не учитывается взаимосвязь электроприемников по функциональному признаку, что соответствует бытовым потребителям. В работах [2, 5, 9, 15, 17, 19] представлена модель активного потребителя по минимуму затрат на электропотребление на основе задания планируемых графиков нагрузки со своими коэффициентами выгодности и учета изменения стоимости электроэнергии в течение расчетного периода при наличии собственной генерации. Многие работы также связаны с определением оптимального графика электропотребления по минимуму затрат для М1огоОгЫ [12, 14, 18], для группы разнородных потребителей в целом [11], а также по минимуму коэффициента формы графика нагрузки [16].
Для управления спросом активных потребителей электроэнергетических систем для балансирования мощности в нормальном и аварийном режимах необходимо руководствоваться не только возможными стоимостными механизмами стимулирования снижения спроса на электроэнергию, которые имеют вероятностный характер, но и договорными обязательствами системного оператора (агрегатора) и потребителя.
В нормальном режиме работы электроэнергетических систем планирование потребления мощности потребителем в пиковые часы осуществляется заблаговременно и может быть снижено, например, за счет:
- пересмотра и изменения сетевого графика технологических и производственных процессов;
- пересмотра и осуществления сдвига по времени работы электроприемников с переменной нагрузкой, зависящей от объема выполняемых работ;
- изменения режимов работы электроприемников с гибким регулированием производительности и мощности на период прохождения пиков нагрузки (электротермического, холодильного, насосного, вентиляционного оборудования и т. п.);
- ввода в работу генерирующих мощностей и (или) систем накопления электроэнергии и др.
В данном исследовании рассматриваются возможные подходы к ограничению мощности активного промышленного потребителя до заданного значения для реализации договорных отношений с системным оператором (агре-гатором) без учета собственной генерации и изменения стоимости электроэнергии по времени.
Электроприемники (ЭП) различных групп технологических процессов, установок и административных зданий территориально распределены между различными источниками питания и не могут управляться по одному присоединению, фидеру, линии, КТП и ТП. На рис. 1 представлена типовая принципиальная электрическая схема электроснабжения потребителей промышленного предприятия.
РП 10 кВ
Рис. 1. Принципиальная электрическая схема электроснабжения потребителей
Предлагаемый алгоритм ограничения мощности со стороны активных потребителей (рис. 2) может быть реализован в аппаратно-программном комплексе на основе широкого использования цифровых технологий обработки данных и современных технических средств измерений, управления и коммутации в распределительных электрических сетях. В частности, все присоединения с крупными электроприемниками и технологическими установками, участвующими в отключении/снижении активной мощности, должны быть оборудованы электроизмерительными устройствами и управляемыми коммутационными аппаратами. Технологические установки с гибким регулированием производительности и мощности (электротермическое, холодильное, насосное, вентиляционное оборудование и т.п.) должны иметь каналы связи с аппаратно-программным комплексом.
В качестве исходных данных для управления ограничением мощности выступают измеренные сигналы мощности, включения/отключения, технологических параметров с электроприемников и база данных, описывающая допустимые режимы, ограничения, технологические связи электрооборудования и прочее.
Связи различных электроприемников целесообразно описывать матрицей или списками смежности на основе теории графов [13]:
- списками смежности для описания связей электроприемников, входящих в технологическую операцию, процесс или электроустановку;
- списками смежности для описания электрических связей электроприемников с питающими центрами;
- списками смежности для описания связей между технологическими операциями, процессами или электроустановками.
Результаты измерений электрических и технологических параметров по присоединениям и электроприемникам. Ввод исходных данных
_ Обработка и статистический анализ данных, включая время работы и потребление электроэнергии и мощности по технологическим операциям, типам электроприемников и т.п. Прогнозирование графиков нагрузки
Проверка соответствия потребляемой мощности плану, в том числе по прогнозным значениям на момент реализации плана
■ Корректировка работы электроприемников, графика нагрузки на момент реализации плана ограничения мощности (по прогнозу): оптимизация режимов работы регулируемой и отключаемой нагрузки
Время начала ограничения мощности
Исполнение плана ограничения мощности:
- время начала ограничения мощности;
- время окончания ограничения мощности;
- величина ограничения мощности
Рис. 2. Алгоритм ограничения мощности со стороны активных потребителей
Аналогично формируются списки смежности для описания электрических связей электроприемников с центрами питания, а также между технологическими операциями, процессами или электроустановками.
На основе выстроенной структуры электроприемников (по спискам смежности) с указанием электрических, технологических и прочих связей выполняется статистический анализ данных в реальном времени (с частотой дискретизации несколько раз в секунду), включая время работы (реальный сетевой график технологических процессов), потребление электроэнергии и мощности по технологическим операциям, типам электроприемников, направлениям использования, присоединениям и т.п.
На следующем этапе алгоритма (блок 4, рис. 2) до момента ограничения мощности выполняется проверка соответствия прогнозируемой потребляемой мощности плану. В качестве плана, полученного заблаговременно от системного оператора (агрегатора), рассматривается суммарный график нагрузки, отвечающий заданным ограничениям по потреблению мощности:
P • k < Pop, Pop = ДО, t е ft - ¿2), (1)
P - суммарная прогнозируемая потребляемая мощность в момент времени t; k - коэффициент запаса; Pop - опорный план, соответствующий заданным ограничениям мощности в период времени t1 - t2.
Прогнозирование графика нагрузки на сутки вперед осуществляется с частотой дискретизации, соответствующей периодичности получения данных с информационно-измерительных систем (несколько раз в секунду). По мере приближения к периоду времени с заданным ограничением мощности точность прогноза возрастает. Коэффициент запаса учитывает случайность характера нагрузки, не участвующей в управлении спросом, а также погрешность методов прогнозирования и управления электропотреблением.
В случае невыполнения условия (1) осуществляется автоматическая корректировка работы электроприемников, графика нагрузки на момент реализации плана ограничения и мощности (по прогнозу): оптимизация режимов работы регулируемой и отключаемой нагрузки (блок 5, рис. 2).
График нагрузки активной мощности для рассматриваемых целей можно представить в виде суммы контролируемых (управляемых) индивидуальных графиков, оборудованных индивидуальной системой учета и коммутации, и неконтролируемых (случайных стационарных):
P = £л, + tp* +.. + £Р™+ mp + Ф(р)а p, (2)
i=1 i =1 i=1
n
где £ pn - контролируемые электроприемники технологического процесса,
i=1
n
операции; £ p2i - контролируемые электроприемники с гибким регулировани-
,=1
n
ем производительности и мощности; £ pmi - контролируемые условно-
,=1
постоянные электроприемники, в том числе неотключаемые; mp - математическое ожидание неконтролируемых случайных стационарных процессов изменения нагрузки; Ф(Р) - функция, обратная интегралу вероятности р закона распределения (например, для нормального закона распределения Ф(0,95) = 1,64); cp -среднеквадратическое отклонение мощности неконтролируемой нагрузки.
Статистические характеристики неконтролируемых графиков нагрузки активной мощности были рассчитаны на основании обработки ретроспективных и прогнозных данных, полученных путем вычитания из общего графика нагрузки по присоединению контролируемых графиков нагрузки отдельных электроприемников по сведениям измерительных систем.
Целевую функцию спроса для присоединения ТП с активными (управляемыми) потребителями при заданных ограничениях мощности системным оператором (агрегатором) в период времени t е (t1 - t2) можно записать в виде максимизации мощности подключенных активных потребителей: отключаемых и с гибким регулированием производительности и мощности в момент времени t:
n m
F = ZPli • vi • A®i • X + ZP2k -vk • A®k • Ук ^ max,
i=1 к=1
x = (0,1), (3)
Ук min' Ук max е [0; 1]
при ограничениях:
Pt • kt < Ptp, t e(t1 -12),
n
Z X = a Ук min < Ук < Уг max,
i=1
APkmin < p2k yk < ykmax ,
P1i, X е В^
где V, vk — приоритет нагрузки, определяется путем ранжирования потребителей по важности нагрузки (в диапазоне 0 — 1); Дюг, Дюк, — чувствительность нагрузки по присоединению ТП к изменению нагрузки потребителя (в диапазоне 0 — 1); xi — двоичная переменная (0 или 1); Ук — непрерывная переменная — коэффициент изменения мощности нагрузки от минимальной до максимальной (в диапазоне 0 — 1); a - целое число, определяющее статус отключаемых электроприемников; n, m — количество электроприемников с возможностью их отключения и с гибким регулированием мощности, соответственно; ДРк min, ДРк max — согласованные уровни сокращения нагрузки с гибким регулированием производительности и мощности; В - допустимый набор электроприемников в соответствии технологическим процессом, сетевым графиком работ, прочих логических условий, соответствующий спискам смежности; G - список смежности, описывающий связи электроприемников, входящих в технологическую операцию, процесс или электроустановку.
По итогам решения задачи смешанного целочисленного программирования (3) определяется подходящий набор электроприемников из допустимых, а также величина сокращения мощности электроприемников с гибким регулированием производительности с учетом заданных ограничений для обеспечения соответствия суммарного графика нагрузки по присоединению заданному значению.
Практическая часть. Рассмотрим реализацию представленных подходов к управлению спросом со стороны активного потребителя путем формирования заданного графика потребления мощности в требуемый период времени на примере электровозоремонтного завода. На рис. 3 представлены связи контролируемых (активных) электроприемников, входящих в технологическую операцию, процесс или электроустановку (на примере одного цеха).
Электроприемники
Технологический процесс, установка
Рис. 3. Связи электроприемников, входящих в технологическую операцию, процесс или электроустановку (направление использования)
Список смежности О для описания связей электроприемников, входящих в технологическую операцию, процесс или электроустановку имеет вид (например, для рис. 3)
О =
10^ 12^
17;
12;
13^
10^
11; 11;
14; 16;
7^ 5;
2;
2;
10^ 3^ 5;
11^ 2;
12^ 3^ 4;
13^ 14^ 15^ 16^ 17^
4; 4; 4; 5; 6.
и статистический анализ измеренных и введенных данных в реальном времени. Измерение электрических и прочих контролируемых параметров электроприемников позволяет иметь обширные сведения о ходе технологического процесса, его соответствия сетевому графику, включая время работы и потребление электроэнергии и мощности по технологическим операциям, типам электроприемников и т.п.
На рис. 4 представлена структура потребления мощности по технологическим операциям и группам электроприемников в определенный момент времени по электромашинному цеху. Группы электроприемников 1-5, 8, 9 являются контролируемыми и управляемыми, среди которых 3, 4 - с гибким регулированием производительности и мощности.
На основе современных интеллектуальных методов прогнозирования выполняется формирование графика нагрузки в пределах предстоящих суток, когда задано ограничение мощности активных потребителей, для оценки его соответствия планируемой потребляемой мощности. При этом учитываются ретроспективные данные по графикам нагрузки, указанные списки смежности, сетевой график выполнения технологических операций, температура окружающего воздуха, производственные блокировки, ограничения, логические условия и прочие данные, обеспечивающие повышение точности прогнозирования.
Решение оптимизационной задачи смешанного целочисленного программирования (10) выполнялось методом ветвей и границ программными средствами для каждого учитываемого момента времени с учетом данных, представленных в таблице.
Результатом решения задачи (3) являются множества х, = {хь х2, х3, .., хп}, х, = (0, 1) и ук={у1, у2, у3, .,ут}, Ук е [0; 1], в соответствии с которыми осуществляется управление контролируемыми электроприемниками, в том числе за счет сдвига технологических операций по времени.
Группы элекгроприемников-►
б
Рис. 4. Структура потребления мощности по технологическим операциям (а) и группам электроприемников (б): 1 - электропечи, калориферы; 2 - электропривод, станки; 3 - холодильное оборудование, вентиляция; 4 - компрессоры, насосы; 5 - моечные машины; 6 - освещение; 7 - бытовая и оргтехника; 8 - сварочное оборудование; 9 - грузоподъемные механизмы; 10 - прочее; 11 - стенды
Основные данные
Показатель Значение для электроприемников
1 2 3 4 5 6 7 8 9 307
vt 1 - 0,3 0,95 1 0,6 0,7 - - 0,8
Ук - 0,9 - - - - - 0,8 - -
Aw, 0,99 - 0,99 0,97 0,98 0,95 0,97 - 0,99
Аюк - 0,95 - - - - - 0,99 - -
АРк min, кВт - 4 - - - - - 5 - -
АРк max, кВт - 10 - - - - - 25 - -
P1i, кВт 34 7 34 56 14 8 - 18
Рц, кВт - 12 - - - - - 25 - -
mp / ав, кВт - - - - - - - - 12/3 -
На рис. 5 представлены графики нагрузок групп электроприемников и суммарный, полученные на основе решения оптимизационной задачи управления спросом активного потребителя (для периода времени с ограничением мощности).
п т
Здесь Ар = Х р11х1, АР2 = X Р2кУк _ расчетное снижение активной мощ-
1=1 к=1
ности отключаемых электроприемников и с гибким регулированием производительности в указанный момент времени соответственно. Ограничение мощности принималось Рор = 460 кВт, коэффициент запаса к = 1,1. Выборка графика нагрузки представлена по 170 точкам во времени с 08:00 до 18:00.
800
кВт
400
P
200
8:00 10:00 12:00 14:00 час: мин 18:00
t_^
Рис. 5. Графики активной мощности: 1 - суммарный с учетом ограничения мощности; 2 - отключаемых электроприемников;
3 - электроприемников с гибким регулированием мощности;
4 - неконтролируемых и (или) неотключаемых электроприемников
Указанные графики нагрузок являются расчетными, в том числе на основе измеренных параметров мощности отдельных электроприемников, группируемых по заданным условиям, и неконтролируемых (случайных стационарных) в соответствии с выражением (2). Нестационарные случайные включения нагрузок можно учитывать корректировкой величины коэффициента запаса.
Для ограничения мощности сетевой график был сдвинут по времени в пределах допустимых ограничений, заданных исходных логических условий.
Заключение. На основе представленного алгоритма разработан метод управления спросом со стороны активных потребителей в нормальном режиме интеллектуальных электроэнергетических систем, отличительными признаками которого являются:
- анализ данных электропотребления и режимов работы осуществляется на основе применения современных технических средств измерений, управления и коммутации электроприемников (advanced metering infrastructure - AMI);
- оптимальный график нагрузки формируется не на основе прогнозируемых наборов комбинаций мощности электроприемников, а путем управления ограничением включения (отключением) и плавным изменением мощности контролируемых электроприемников в реальном времени;
- в модели потребления мощности нагрузка разделяется на контролируемую (отключаемую и с гибким регулированием мощности) и неконтролируемую, в том числе случайную.
Представленные результаты реализации рассматриваемого подхода к управлению спросом со стороны активного потребителя на примере одного цеха завода позволяют говорить о возможности решения подобной задачи программными средствами в целом по крупному предприятию с привязкой к технологическому процессу по нескольким присоединениям к электроэнергетической системе.
1 —V— t1 - t2 < >
t „ J ^ 2 Г\ P 1 op
ww\ J Vir-v
Jpt^. Ap2\
При необходимости представленное выражение (3) можно перевести в минимизацию затрат на электропотребление путем включения сомножителя со стоимостью электроэнергии в каждый момент времени и (или) дополнить собственную генерацию (накопление) мощности с переменной стоимостью, что является предметом дальнейших исследований авторов.
В данной работе была сделана попытка на основе развития перспективных технических средств измерений, управления и коммутации конечных потребителей связать потребляемую мощность различных типов электроприемников с ограничениями инфраструктуры в конкретные моменты (периоды) времени.
Литература
1. Бушуев В.В., Кучеров Ю.Н. Инновационное развитие электроэнергетики как важнейший приоритет стратегического развития России // Электро. 2016. № 1. С. 45-52.
2. Воденников Д.А. Взаимодействие электроснабжающей организации и активного потребителя при управлении электропотреблением // Электрооборудование: эксплуатация и ремонт. 2019. № 8. С. 77-83.
3. Волкова И.О., Губко М.В., Сальникова Е.А. Активный потребитель: задача оптимизации потребления электроэнергии и собственной генерации // Проблемы управления. 2013. № 6. С. 53-61.
4. Волкова И.О., Сальникова Е.А., Шувалова Д.Г. Активный потребитель в интеллектуальной энергетике // Академия энергетики. 2011. № 2(40). C. 50-57.
5. Гальперова Е.В., Гальперов В.И. Моделирование поведения активного потребителя на основе агентного подхода // Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2017. № 4(8). С. 28-38.
6. Куликов А.Л., Шарыгин М.В. Использование внутренних производственных резервов потребителей для ликвидации дефицитов электрической мощности // Электрические станции. 2017. № 4. С. 36-43.
7. Куликов А.Л., Шарыгин М.В. К вопросу о мотивации аварийно-активных промышленных потребителей электроэнергии к управлению своей нагрузкой // Промышленная энергетика. 2017. № 11. С. 2-10.
8. 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.
9. Роженцова Н.В. Регир О.С., Коцюбинский А.В. Многоагентный подход к моделированию активных потребителей // Вестник Казанского государственного энергетического университета. 2019. Т. 11, № 2(42). С. 47-55.
10. Старченко А.Г., Дзюбенко В.В., Ряпин И. Ю. Интернет энергии: будущее электроэнергетики уже наступило // Энергетическая политика. 2018. № 5. С. 17-24.
11. Стенников В.А. Барахтенко Е.А., Соколов Д.В., Шелехова В.Б. Активное участие потребителя в управлении своим энергоснабжением // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. 2017. Т. 19, № 11-12. С. 88-100.
12. Benysek G. et al. Decentralized Active Demand Response (DADR) system for improvement of frequency stability in distribution network. Electric Power Systems Research, 2016, vol. 134, pp. 80-87.
13. DiestelR. Graph Theory. Springer, 2005, 410 p.
14. Furukakoi M. et al. Multi-objective optimal operation with demand management and voltage stability. In: Proc. 2017 17th Int. Conf. on Control, Automation and Systems (ICCAS), IEEE, 2017, pp. 383-388.
15. Jhala K., Natarajan B., Pahwa A. Prospect theory-based active consumer behavior under variable electricity pricing. IEEE Transactions on Smart Grid, 2018, vol. 10, pp. 2809-2819.
16. Jordehi A.R. Optimisation of demand response in electric power systems, a review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2019, vol. 103, pp. 308-319.
17. Lee S.J. et al. Supply and demand management system based on consumption pattern analysis and tariff for cost minimization. In: Proc. 2016 18th Int. Conf. on Advanced Communication Technology (ICACT), IEEE, 2016, pp. 652-658.
18. Lin C.M., Chen M.T. Design and implementation of a smart home energy saving system with active loading feature identification and power management. In: Proc. 2017 IEEE 3rd Int. Future Energy Electronics Conf. and ECCE Asia (IFEEC 2017-ECCE Asia), IEEE, 2017, pp. 739-742.
19. Ordehi A. R. Optimisation of demand response in electric power systems, a review. Renewable and sustainable energy reviews, 2019, vol. 103, pp. 308-319.
ТРЕТЬЯКОВ ЕВГЕНИЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ - кандидат технических наук, доцент кафедры подвижного состава электрических железных дорог, Омский государственный университет путей сообщения, Россия, Омск (eugentr@mail.ru).
МАЛЫШЕВА НАДЕЖДА НИКОЛАЕВНА - кандидат технических наук, доцент кафедры энергетики, Нижневартовский государственный университет, Россия, Нижневартовск (malyshevann@list.ru).
E. TRETYAKOV, N. MALYSHEVA MANAGING THE DEMAND OF ACTIVE CONSUMERS IN DISTRIBUTION ELECTRIC NETWORKS
Key words: active consumers, distribution electric networks, load schedule, optimization, demand management.
The paper presents the approaches to managing the demand of active consumers by forming a given schedule ofpower consumption in the required period of time based on the solution of the optimization problem in the form of maximizing the power of connected controlled electric receivers of various types. It justifies the model of demand management by active consumers, taking into account the sensitivity of the load on connecting the transformer substation to the change in the consumer load, the priority of the load, the agreed levels of load reduction with flexible regulation of productivity and power and an acceptable set of power consumers in accordance with the technological process, network schedule, and other logical conditions.
An algorithm has been developed to limit the power on the part of active consumers based on the widespread use of digital data processing technologies, modern technical measuring instruments, control and switching of end consumers in real time (advanced metering infrastructure - AMI). A method has been developed for demand management by active consumers in the normal mode of distribution electric networks by controlling the on / off limitation and the smooth change in the power of monitored power receivers in real time. The presented research results indicate the validity of the method of managing the demand of active consumers in the normal mode of distribution electric networks and the possibility of its practical implementation in an industrial enterprise with reference to the technological process.
References
1. Bushuev V.V., Kucherov Yu.N. Innovatsionnoe razvitie elektroenergetiki kak vazhneishii prioritet strategicheskogo razvitiya Rossii [Innovative development of the electric power industry as the most important priority of the strategic development of Russia]. Elektro [Electro], 2016, no. 1, pp. 45-52.
2. Vodennikov D.A. Vzaimodeistvie elektrosnabzhayushchei organizatsii i aktivnogo potrebi-telya pri upravlenii elektropotrebleniem [The interaction of the power supply organization and the active consumer in the management of power consumption]. Elektrooborudovanie: ekspluatatsiya i remont [Electrical equipment: operation and repair], 2019, no. 8, pp. 77-83.
3. Volkova I.O., Gubko M.V., Sal'nikova E.A. Aktivnyipotrebitel': zadacha optimizatsiipotrebleniya elektroenergii i sobstvennoi generatsii [Active consumer: the task of optimizing electricity consumption and own generation]. Problemy upravleniya [Management issues], 2013, no. 6, pp. 53-61.
4. Volkova I.O., Sal'nikova E.A., Shuvalova D.G. Aktivnyi potrebitel' v intellektual'noi energe-tike [Active consumer in smart energy]. Akademiya energetiki, 2011, no. 2(40), pp. 50-57.
5. Gal'perova E.V., Gal'perov V.I. Modelirovanie povedeniya aktivnogo potrebitelya na osnove agentnogo podkhoda [Modeling the behavior of an active consumer based on an agent approach]. Informatsionnye i matematicheskie tekhnologii v nauke i upravlenii, 2017, no. 4 (8), pp. 28-38.
6. Kulikov A.L., Sharygin M.V. Ispol'zovanie vnutrennikh proizvodstvennykh rezervovpotrebi-telei dlya likvidatsii defitsitov elektricheskoi moshchnosti [Using domestic production reserves of consumers to eliminate shortages of electric capacity]. Elektricheskie stantsii, 2017, no. 4, pp. 36-43.
7. Kulikov A.L., Sharygin M.V. K voprosu o motivatsii avariino-aktivnykh promyshlennykh potrebitelei elektroenergii k upravleniyu svoei nagruzkoi [On the issue of motivation of emergency-active industrial electricity consumers to manage their load]. Promyshlennaya energetika, 2017, no. 11, pp. 2-10.
8. Kucherov Yu.N., Ivanov A.V., Korev D.A., Utkin N.A., Zhuk A.Z. Razvitie tekhnologii aktivnogo potrebitelya i ikh integratsiya v elektricheskuyu set' obshchego pol'zovaniya [The development of active consumer technologies and their integration into the public electricity network]. Energeticheskayapolitika, 2018, no. 5, pp. 73-86.
9. Rozhentsova N.V. Regir O.S., Kotsyubinskii A.V. Mnogoagentnyi podkhod k modelirova-niyu aktivnykh potrebitelei [Multi-agent approach to modeling active consumers]. Vestnik Kazan-skogo gosudarstvennogo energeticheskogo universiteta, 2019, vol. 11, no. 2 (42), pp. 47-55.
10. Starchenko A.G., Dzyubenko V.V., Ryapin I. Yu. Internet energii: budushchee elektroener-getiki uzhe nastupilo [Internet energy: the future of electricity has come]. Energeticheskaya politika, 2018, no. 5, pp. 17-24.
11. Stennikov V.A. Barakhtenko E.A., Sokolov D.V., Shelekhova V.B. Aktivnoe uchastie potrebitelya v upravlenii svoim energosnabzheniem [Active consumer participation in managing their energy supply]. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedenii. Problemy energetiki, 2017, vol. 19, no. 1112, pp. 88-100.
12. Benysek G. et al. Decentralized Active Demand Response (DADR) system for improvement of frequency stability in distribution network. Electric Power Systems Research, 2016, vol. 134, pp. 80-87.
13. Diestel R. Graph Theory. Springer Publ., 2005, 410 p.
14. Furukakoi M. et al. Multi-objective optimal operation with demand management and voltage stability. In: Proc. 2017 17th International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS), IEEE, 2017, pp. 383-388.
15. Jhala K., Natarajan B., Pahwa A. Prospect theory-based active consumer behavior under variable electricity pricing. IEEE Transactions on Smart Grid, 2018, vol. 10, pp. 2809-2819.
16. Jordehi A.R. Optimisation of demand response in electric power systems, a review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2019, vol. 103, pp. 308-319.
17. Lee S.J. et al. Supply and demand management system based on consumption pattern analysis and tariff for cost minimization. In: Proc. 2016 18th International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT), IEEE, 2016, pp. 652-658.
18. Lin C.M., Chen M.T. Design and implementation of a smart home energy saving system with active loading feature identification and power management. In: Proc. 2017 IEEE 3rd International Future Energy Electronics Conference and ECCE Asia (IFEEC 2017-ECCE Asia), IEEE, 2017, pp. 739-742.
19. Ordehi A.R. Optimisation of demand response in electric power systems, a review. Renewable and sustainable energy reviews, 2019, vol. 103, pp. 308-319.
TRETYAKOV EVGENIY - Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Department of Electric Railway Railways Rolling Stock, Omsk State Transport University, Russia, Omsk (eugentr@mail.ru).
MALYSHEVA NADEZHDA - Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Department of Energy, Nizhnevartovsk State University, Russia, Nizhnevartovsk (malyshevann@list.ru).
Формат цитирования: Третьяков Е.А., Малышева Н.Н. Управление спросом активных потребителей в распределительных электрических сетях // Вестник Чувашского университета. - 2020. - № 1. - С. 190-202.
