Аннотации:
Состояние вопроса. Значения перетоков активной мощности используются для контроля соблюдения
требований к устойчивости энергосистем при планировании и управлении электроэнергетическим режимом. Для выполнения расчетов создаются математические модели электрической сети. При этом величины мощностей прогнозного суточного графика нагрузки находятся расчетным путем в соответствии
с правилами их определения, то есть задаются конкретными значениями на отдельных временных интервалах. Однако реальные значения мощностей нагрузок не являются постоянной величиной на рассматриваемом
интервале и в общем случае могут быть представлены некоторым интервалом, внутри которого
находятся фактические значения. Параметры электрической сети также изменяются во времени под воздействием внешних факторов, таких как сезонные изменения, погодные условия, случайные происшествия и другие. Иными словами, при создании модели электрической сети применяется ряд допущений.
В данной статье предлагается применить метод Монте-Карло для моделирования режимов работы
рассматриваемой энергосистемы при изменении исходных величин мощностей нагрузок в углах сети и сопротивлений линий согласно нормальному закону распределения. Данный метод позволит определить
влияние изменений указанных величин на перетоки мощности по ветвям, а также оценить величину
коэффициентов запаса по статической устойчивости.
Материалы и методы: Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний).
Результаты. Данная методика была реализована в двухузловых системах «база - генератор» и «база - нагрузка», трехузловой системе «база - нагрузка - генератор» и на модели Редькино-Арланского района энергосистемы Республики Башкортостан. Для перечисленных моделей были получены результаты
перетоков активной и реактивной мощности линий для каждого успешно рассчитанного режима (без нарушения статической устойчивости), и по полученным значениям мощностей были построены их распределения и определены диапазоны изменения. После чего были рассчитаны коэффициенты запаса статической устойчивости и построены их зависимости от величины интервала изменения исходных параметров
сети.
Выводы. По результатам изменения диапазонов перетоков мощностей по ветвям исследуемой сети делается вывод о том, какие из них имеют наибольший диапазон колебаний значений, а также изменение
мощностей в каких из узлов оказывает наибольшее влияние на величину контролируемых перетоков.
Соответственно, значения мощностей в этих узлах следует задавать с большей точностью, чем в других. Background. Active power flow capacities are used to monitor the compliance with power system stability requirements while configuring and running the system. The grid is modeled mathematically for such design. The projected daily load curve and its associated magnitudes are calculated per rules, i.e. set specifically for specific time intervals. However, actual loads are not constant and can generally be represented by an interval that contains the actual values. Grid parameters are also seasonal, as they are affected by accidents, weather, etc. In other words, a grid model uses a number of assumptions. This paper proposes Monto-Carlo simulation to simulate the parameters of a power system as affected by changing the initial loads at grid nodes as well as the line resistance values per Gaussian distribution. The method can find how these values affect power flows in grid branches as well as determine the margin of static stability.
Materials and methods: Monte Carlo Method (method of statistical testing).
Results. This methodology has been applied to a base-generator/base-load two-node system as well as to a base-load-generator three-node system; besides, it has been applied to the model of Radkino-Arlansky District,
Republic of Bashkortosan’s power system. For these models, the team calculated the active and reactive power flows for each successfully computed operating mode that would not compromise static stability. The obtained
values were used to plot distributions and to find the range of their variation. Then the static stability factors
were calculated and their dependences on the interval length of initial grid parameters changing were constructed.
Conclusions. Changing the range of power flows in the branches of the analyzed grid helped researchers find which of them had the greatest fluctuation range and which nodes would affect the flows the most if altered in capacity. Thus, the capacities of these nodes are subject to more accurate adjustment.
Описание:
Кожихова Ольга Алексеевна, инженер 2 категории группы АСКУЭ СОУпПЭ, Филиал ПАО «ФСК ЕЭС» - МЭС Урала, г. Екатеринбург; jkmuf812@mail.ru.
Ковалева Анастасия Андреевна, студент, кафедра «Автоматизированные электрические системы», Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина, г. Екатеринбург; a.kovalenik@yandex.ru.
Тавлинцев Александр Сергеевич, старший преподаватель, кафедра «Автоматизированные электрические
системы», Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина, г. Екатеринбург; winddaes@gmail.com; ORCID ID: 0000-0003-0592-845X. O.A. Kozhikhova1, jkmuf812@mail.ru,
A.A. Kovaleva2, a.kovalenik@yandex.ru,
A.S. Tavlintsev2, winddaes@gmail.com, ORCID ID: 0000-0003-0592-845X
1 Branch of PJSC “FGC UES” - Trunk Electric Networks of Ural, Ekaterinburg,
Russian Federation,
2 Ural Federal University named after the first President of Russia B.N. Yeltsin,
Ekaterinburg, Russian Federation