CC BY
25
Окончание табл. 2
Номер гармоник Номер узла
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Напряжения рассчитанные по программе DYCSE, кВ
1 115,00 13,80 13,80 13,80 13,80 13,80 2,40 0,48 0,48 0,48 0,48 0,48
5 0,075 0,080 0,081 0,081 0,081 0,081 0,015 0,005 0,003 0,005 0,010 0,010
7 0,057 0,061 0,062 0,062 0,062 0,062 0,012 0,003 0,002 0,003 0,007 0,007
11 0,024 0,026 0,026 0,026 0,026 0,026 0,005 0,001 0,001 0,001 0,003 0,003
13 0,029 0,031 0,061 0,061 0,061 0,061 0,006 0,001 0,001 0,001 0,004 0,004
17 0,025 0,027 0,027 0,027 0,027 0,027 0,005 0,001 0,001 0,001 0,003 0,003
19 0,023 0,025 0,025 0,025 0,025 0,025 0,004 0,001 0,001 0,001 0,003 0,003
КНИ, % 0,09 0,83 0,85 0,85 0,85 0,85 0,93 1,53 1,14 1,53 3,08 3,08
с нелинейными искажениями. Таким образом, доказана достаточная близость результатов, полученных по программе ОУС8Е и по программам, широко применяемым для расчета сложных сетей. Дальнейшее использование программы
ОУС8 Ее учетом коэффициентов, приведенных в табл. 1, также даст возможность получить достаточно точные результаты, а применение вышеуказанных коэффициентов позволит получить расчетные величины, близкие к реальным.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Inelec, I.L. The graphical solution for power system analysis |Tckct| / l.L. Inelec.— USA.— 2006,— 230 p.
2. IEEE. Recommended Practice for Industrial and Commercial Power Systems Analysis |Tckct|.— USA.- 1997,- 118 p.
3. Sainz, S.L. Formulation of the harmonic load
flow |TeKCT| / S.L. Sainz // IEEE Transaction on Power Systems.- 1995. Vol 13, № 1,- P. 123-135.
4. Garcia, P. Three-Phase Power Flow Calculations Using the Current Injection Method |TeKCT| / P. Garcia, J. Pereira, C. Sandoval, M. Vender, N. Martins // IEEE Transaction on Power Systems.— 2000. Vol. 5. N° 1,— P. 98-105.
УДК621.В1 1.1
Д.А. Устинов, Ю.В. Коновалов, И.Г. Плотников, A.B. Турышева
ВЕРОЯТНОСТНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЯ НЕФТЕГАЗОДОБЫВАЮЩИХ ПРЕДПРИЯТИЙ
Наиболее полное представление об энергопотреблении можно получить при изучении фактических графиков электрических нагрузок (ГЭН)*. В результате экспериментальных иссле-
* Абрамович, Б.Н. Реконструкция систем коммерческого учета электропотребления нефтегазодобывающих предприятий |Текст| / Б.Н. Абрамович, A.B. Сираев // Матер. 7-й Международной конф. «Новые идеи в науках о земле».— М., 2005.
дований, проведенных на подстанциях нефтегазодобывающих предприятий (НГДП) ОАО «Татнефть», были получены суточные графики электрических нагрузок. По полученным данным были построены профили графиков нагрузок отдельных подстанций и определены профили усредненных графиков нагрузки НГДП в целом путем суммирования профилей графиков отдельных подстанций. Графики усредненных элект-
£?тах
От
1 —^
□н 1-
12
16
20
24
Л ч
Рис. 1. Усредненные графики электрических нагрузок нефтепромысловых распределительных подстанций ОАО «Татнефть»
рических нагрузок нефтепромысловых распределительных подстанций ОАО «Татнефть» представлены на рис. 1. Гистограммы графиков средних значений на интервалах замеров активной и реактивной мощности У- и соответствующие им статистические частоты приведены на рис. 2.
Большинство технологических установок на Н ГД П работает круглосуточно с равномерной или периодически изменяющейся нагрузкой. Поэтому усредненный график узла нагрузки, формирующийся из индивидуальных периодических и непериодических графиков, удовлетворяет условию обобщенной периодичности. Взаимосвязь между его ординатами в разные моменты времени носит случайный, вероятностный характер. Случайность усредненного ГЭН обусловлена отсутствием между графиками детерминированных связей и технологической независимостью отдельных электроподстанции. Поэтому для изучения и прогнозирования характеристик ГЭН электроподстанций и узлов нагрузки следует использовать математический аппарат теории случайных процессов, наиболее полно отражающей вероятностный характер нагрузок.
Анализируя характер электропотребления по ГЭН, можно предположить, что электрические нагрузки нефтепромысловых потребителей имеют нормальный закон распределения с плотностью
вероятности вида Г(р) =
1
ехр
(^сР)2
252
Р{ — случайное значение нагрузки, 5 — средне-квадратическое отклонение (стандарт) нагрузки.
Для точного определения вида закона распределения необходимо получить статистический ряд и определить частоту выборки, чтобы оценить полученное распределение по выбранному критерию. В качестве такого критерия, позволяющего оценить расхождение между наблюдаемыми и ожидаемыми частотами, выбираем критерий
™ (критерий Пирс она): р =
]=
о)
ф,
где Рср — математическое ожидание нагрузки,
Рис. 2. Гистограмма значений У| и соответствующие им статистические частоты для графиков активной (а) и реактивной (б) мощности
где Ф • — теоретическая частота, соответствую-
В-А 1
щая интервалу (Л,-, П.), Ф, =--■.-х
11 'к
х
-(у/ -ДР)2
252
В =Рт^ А =Ртт ~ МВКСИ-
делялось по формуле
где О,- —
дисперсия, /)тах — максимальная дисперсия.
Классификация случайного процесса по виду вероятностного распределения ординат ГЭН позволяет определить средние вероятностные характеристики и построить математическую модель случайного процесса изменения нагрузки. Вероятностными характеристиками случайного процесса являются: среднее значение Р , дисперсия А среднеквадратическое отклонение 5 и коэффициент вариации нагрузки для каждо-
го рассматриваемого интервала времени t¡. Эти характеристики определяются по известным формулам:
п /=1
п /=1
мальное и минимальное значения активной и реактивной мощности; ^ = 1 + 3,3^^ —число интервалов всего диапазона изменения наблюдаемой величины (отрезок АВ); N— число членов ряда (объем выборки); Лу, П,— левая и правая границы интервала^' = 1,2,... К; У - — середина соответствующего интервала, определяемая по формуле:
У ,=А - + ¡АЬ , где = -———.
1 2 К
Получив значение х путем обработки замеров, сделанных по более чем тремстам подстанциям предприятий, сравниваем его с табличным значением х2 • Вычисленное значение х2 = 4,67 не превосходит табличное, которое равно 11,1. Это подтверждает то, что экспериментальные данные не противоречат гипотезе о принадлежности эмпирического распределения рассматриваемому нормальному закону. Проверка однородности дисперсии нагрузки с использованием критерия Кочрена (С = 0,47< Стабл = 0,633) показала достаточность рассматриваемого объема выборки для оценки характеристик нормально распределенных случайных величин электрических нагрузок электроподстанций НГДП. Значение С для выборок одинакового объема опре-
т
Оценка диапазона изменения этих величин в экстремальных и нормальных зонах суточных ГЭН для предприятий нефтедобычи выражается следующими показателями:
средние значения нагрузки на подстанциях — от 1,0 М Вт до 2,5 МВт;
средние значения нагрузки на подстанциях в часы максимальных нагрузок энергосистемы варьируют от 2 до 4 М Вт;
коэффициенты вариации ГЭН находятся в пределах 0,05-0,25;
в экстремальных зонах суточного ГЭН величина коэффициента вариации может достигать значения 0,4.
Вероятностная взаимосвязь между значениями ординат в сечениях ГЭН определяется корреляционной функцией, связывающей значения ординат графиков Р^О в моменты времени и /2 — = /, + /:
Для оценки взаимосвязи между ординатами ГЭН, разделенными между собой интервалом /, были определены коэффициенты корреляции графика нагрузки Р1 (/,.):
{п-\ЩцШ2)
Значения коэффициентов корреляции в нормальных зонах суточных ГЭН оцениваются так:
Интервал Коэффициенты
между сечениями, корреляции
мин. г{т), мин.
30 0,9
60 0,64
90 0,47
120 0,31
В экстремальных зонах суточных ГЭН значения коэффициентов корреляции оцениваются показателями, приведенными в табл. 1.
Основываясь на результатах проведенных исследований на подстанциях НГДП, было установлено, что полученные корреляционные функции (КФ) чаще всего характеризуются экс-понентой или имеют вид экспоненциально-косинусной КФ: К{ т) = Де""^ соз(со0т0 ).Основные параметры этой функции: дисперсия коэффициент затухания а и круговая частота ее колебаний ю0. Они определяются соотношениями
®о 2
1
2т->
а = -
1п[^г(т,)];
1
т, = —т7; где ш — 1 2 2
Таблица 1
Коэффициенты корреляции в экстремальных зонах суточных графиков электрической нагрузки
Интервал между сечениями, мин Значения коэффициента корреляции часы утреннего максимума Значения коэффициента корреляции часы вечернего максимума
30 0,88 0,96
60 0,42 0,72
90 0,20 0,32
120 0,56 0,15
момент времени, когда корреляционная функция принимает нулевое значение; г (т,) — значение корреляционной функции при т,. В практических расчетах используется нормированная корреляционная функция (НКФ) R{x) = > определяющая степень зависимости ординат случайного процесса P,{tl)< разделенных интер-т
Анализ формы НКФ нефтепромысловых подстанций НГДП показывает, что она имеет монотонно убывающий характер. Колебательный процесс НКФ затухает довольно быстро:
т
значения НКФ составляют 0,6—0,8.
Особенностью корреляционной функции является то, что она позволяет определять вероятностные характеристики выбросов и провалов графика нагрузки. Вероятность превышения уровня заявленного максимума равна Еу =1 - Ф(Пу ), где Ф(ПУ) — табличная интегральная функция нор-
мального распределения; Пу — относительное значение уровня заявленного максимума:
П> =
Р -Р
зм ср
Средняя частота выбросов
= ф(Пу), где 5У — стандарт отклонения \j2n8
скорости изменения процесса; ф(Пу) — табличная
функция плотности нормального распределения.
После определения 5У и иу при известном времени наблюдения ^определяют количество
N =йуГ
- - Т /
длительность одного выброса ((у ): гу = у^'у
суммарная длительность всех превышений за
время наблюдения ^составит ТУ=ЕУТ.
Для графиков нагрузки промысловых подстанций при различных уровнях заявленного максимума (Рзм) выполнены вычисления при значениях/^ =1 и5= 0,05. Результаты сведены в табл. 2.
Таблица 2
Показатели выбросов нагрузки при различных значениях заявленного максимума активной потребляемой мощности
Л« Р -Р П, Ф(П,) uv, 1/час Ф(ПУ) 4 К час
0,9 -0,1 -2 0,054 0,02 0,08 0,023 0,977 4,8
0,95 -0,05 -1 0,24 0,085 0,38 0,16 0,82 3,8
1,0 0 0 0,5 0,16 0,56 0,5 0,5 3,57
1,05 0,05 1 0,24 0,085 0,38 0,84 0,16 1,68
1Д 0,1 2 0,054 0,02 0,08 0,977 0,023 1,25
1,15 0,15 3 0,0045 0,0016 0,0064 0,498 0,002 1,15
N, 1,ч
Рис. 3. Зависимости количества, средней длительности и средней частоты выбросов от значения заявленного максимума
Проведенные исследования показывают, что выбросы нагрузки выше заявленного максимума наблюдались на 20 % из обследованных под-
станций. В 10 % случаев заявленный максимум активной мощности меньше среднего значения мощности, что обусловливает появление выбросов нагрузки в часы экстремальных нагрузок энергосистемы с вероятностью 0,8—0,9. Частота выбросов при этом достигает 0,3 ч-1, средняя длительность 1—2 часа.
По полученным данным были построены зависимости количества выбросов, их средней длительности и средней частоты от относительного уровня заявленного максимума (рис. 3):
^У=ДЛм), ¿у=/(Ам) И^ = ДРЗМ).
Анализ полученных зависимостей показывает, что наибольшее число выбросов наблюдается в диапазоне изменения нагрузки (0,95— 1,0)Р3 м. При этом средняя частота колеблется от 0,02 до 0,085 час-1, а средняя длительность выбросов составляет 1,15—4,8 ч.
Для снижении Р3 м на предприятиях нефтедобычи актуальна задача более точного определения Рзм, разработка методов и алгоритмов управления нагрузкой с выделением потребителей-регуляторов при обеспечении бесконфликтности с технологическим процессом.
УДК621.В16.9
A.C. Карпов, И. В. Кравченко, В.Н. Костин, E.H. Попков
АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА КОНТРОЛЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДЕЙСТВИЯ ЧАСТОТНОЙ ДЕЛИТЕЛЬНОЙ АВТОМАТИКИ
Частотная делительная автоматика (ЧДА) применяется для сохранения в работе собственных нужд и предотвращения полного останова электростанций при отказе или недостаточной эффективности автоматического частотного ввода резерва, частотной (АЧР) и дополнительной (ДАР) автоматических разгрузок, а также для обеспечения питания отдельных групп потребителей, не допускающих перерывов электроснабжения [ 1 ]. Сохранение в работе части генераторов при действии ЧДА позволяет ускорить
восстановление электроснабжения потребителей в послеаварийном режиме.
Для обеспечения эффективности действия ЧДА при аварийном выделении какого-либо энергорайона мегаполиса необходима достоверная оценка следующей предшествующей выделению информации:
о величине генерации электростанций района; величине нагрузки потенциально выделяемого района;
объеме нагрузки, подведенной под АЧР;
