24
Март
–
апрель
2014
Создание
Smart Grid,
помимо
строительных
работ
,
также
включает
анализ
больших
объ
-
ёмов
данных
,
который
позволяет
принимать
решения
по
установке
оборудования
и
кон
-
струкций
.
В
последние
годы
наблюдается
стремительный
рост
новых
технологий
и
методов
ведения
де
-
ятельности
,
оказывающих
влияние
на
работу
энергетических
компаний
,
начиная
от
принятия
тарифов
в
рамках
программ
регулирования
спроса
и
заканчивая
интеграцией
альтернативных
источников
энергии
.
В
2009
году
Министерство
энергетики
США
по
-
ручило
энергокомпании
American Electric Power (AEP)
Ohio
реализацию
демонстрационного
проекта
по
соз
-
данию
Smart Grid
в
отдельном
районе
её
территории
обслуживания
на
северо
-
востоке
центральной
части
штата
Огайо
.
На
протяжении
4
лет
на
целевом
рынке
проводятся
испытания
различных
технологий
,
включая
оптимизацию
уровня
напряжения
и
компенсации
реактивной
мощно
-
сти
,
аккумулирование
энергии
,
регулирование
спроса
и
интеграцию
в
энергетическую
инфраструктуру
зарядных
станций
для
электромобилей
.
В
связи
с
этим
целью
но
-
вого
проекта
было
определить
,
какое
воздействие
(
по
-
ложительное
или
отрицательное
)
эти
технологии
окажут
на
функционирование
всей
сети
при
условии
их
полной
интеграции
на
территории
обслуживания
AEP.
Множество
вопросов
Для
того
чтобы
определить
возможные
последствия
интеграции
этих
технологий
, AEP Ohio
требовались
максимально
подробные
модели
планирования
рас
-
пределительной
сети
,
включающие
десятки
возможных
комбинаций
различных
технологий
,
устройств
и
мето
-
дов
эксплуатации
системы
.
Теоретически
существу
-
ют
сотни
таких
сценариев
.
Что
будет
,
если
рыночный
сектор
электромобилей
увеличится
втрое
?
Что
если
50%
потребителей
начнут
использовать
технологии
регулирования
спроса
?
К
чему
приведёт
значительный
рост
интеграции
возобновляемых
источников
энергии
?
А
если
всё
это
произойдёт
одновременно
,
будет
ли
эф
-
фект
совокупным
или
одни
технологии
неожиданным
образом
воспрепятствуют
интеграции
других
?
AEP Ohio
разработала
численный
эксперимент
,
ко
-
торый
позволил
бы
получить
ответы
на
эти
и
другие
вопросы
при
помощи
модели
-
рования
.
В
целях
эксперимента
энергокомпания
выбрала
пять
тарифов
программы
регулиро
-
вания
спроса
и
пять
технологий
,
основанных
на
оборудовании
.
Каждая
из
этих
10
технологий
была
проанализирована
на
предмет
её
индивидуального
воздействия
на
работу
сети
.
Кроме
того
,
многие
из
техно
-
логий
были
скомбинированы
,
чтобы
определить
,
работают
ли
они
синергетически
или
,
наобо
-
рот
,
приводят
к
снижению
про
-
изводительности
сети
.
В
рамках
исследования
для
каждой
технологии
были
вы
-
браны
параметрическое
про
-
странство
и
настройки
,
которые
использовали
для
интерполя
-
ции
и
экстраполяции
эффектов
технологий
Smart Grid.
Также
AEP
выбрала
в
целях
числен
-
ного
эксперимента
32
линии
распределительной
сети
,
пред
-
ставлявшие
94%
из
1700
линий
на
территории
обслуживания
энергокомпании
.
Все
они
были
разделены
на
12
типов
на
осно
-
AEP визуализирует будущее сети
Новая технология способствует реализации проекта
по анализу больших объёмов данных, что определит
направление дальнейшего развития Smart Grid.
Брайан Шел (Brian Schell),
American Electric Power
ПРОЕКТИРОВАНИЕ
Распределительной сети
25
Март
–
апрель
2014
Одна
из
линий
системы
распределения
AEP Ohio
в
инструменте
Grid Command,
предна
-
значенном
для
построения
моделей
GridLAB-D
и
последующей
работы
с
ними
.
вании
10
параметров
.
Такая
клас
-
сификация
и
отбор
отдельных
питающих
линий
позволили
мас
-
штабировать
результаты
,
полу
-
ченные
для
32
линий
,
и
применить
их
по
отношению
к
остальным
ли
-
ниям
AEP Ohio.
Моделирование
ответов
Для
расчёта
потока
мощности
в
каждой
цепи
,
моделируемой
в
рамках
эксперимента
, AEP Ohio
применила
программу
с
откры
-
тым
исходным
кодом
GridLAB-D.
Эта
программа
моделирования
позволила
провести
невероятно
детализованный
анализ
от
всей
подстанции
до
отдельного
счёт
-
чика
электроэнергии
,
а
также
всей
нагрузки
на
уровне
здания
,
включая
электроприборы
,
осве
-
тительную
нагрузку
,
нагрузку
на
розетки
,
систему
отопления
,
ох
-
лаждения
и
многое
другое
.
На
сбор
всех
необходимых
данных
по
каждому
объекту
с
использованием
имеющихся
ин
-
струментов
уходило
4—5
дней
.
Если
принять
во
вни
-
мание
масштаб
численного
эксперимента
,
то
данный
процесс
оказывался
слишком
трудозатратным
.
В
связи
с
этим
AEP
вместе
с
Battelle
разработали
решение
,
ко
-
торое
упрощало
и
сокращало
по
времени
процесс
по
-
строения
модели
.
Новый
инструмент
моделирования
,
в
настоящее
время
являющийся
частью
пакета
программ
Grid
Command
от
Battelle,
повышает
эффективность
созда
-
ния
комплексных
моделей
сетей
. Grid Command
пред
-
лагает
пользователям
удобный
интерфейс
для
работы
с
программой
GridLAB-D.
Инструмент
позволяет
импор
-
тировать
исходные
данные
из
имеющихся
баз
данных
и
автоматизировать
процесс
построения
модели
.
В
осно
-
ве
такого
решения
было
стремление
сделать
процесс
построения
моделей
,
организацию
параметрических
исследований
и
анализ
данных
эффективным
и
согла
-
сованным
.
По
каждой
из
32
линий
элетропередачи
были
собра
-
ны
данные
системы
SCADA
за
год
.
В
рамках
настоящего
численного
эксперимента
дополнительно
было
опре
-
делено
1250
операций
моделирования
с
целью
анали
-
за
всех
технологий
Smart Grid.
Каждый
сценарий
был
разработан
с
помощью
улучшенного
и
удобного
интер
-
фейса
,
позволяющего
пользователям
делать
выбор
из
большого
количества
возможных
опций
конфигурации
.
Поскольку
AEP
проводила
испытания
этих
передовых
технологий
только
для
одного
района
своей
территории
обслуживания
,
ей
следовало
проанализировать
различ
-
ные
сценарии
.
Программа
позволила
изучить
различные
альтернативные
варианты
очень
подробно
и
опреде
-
лить
,
каким
образом
технологии
в
различных
комбинаци
-
ях
могут
влиять
друг
на
друга
и
на
всю
систему
в
целом
.
Профиль
напряжения
в
цепи
позволяет
визуально
изучить
результаты
моделирования
и
определить
последствия
вне
-
дрения
технологий
для
Smart Grid.
На
первый
взгляд
работы
в
ходе
строительства
сети
не
связаны
с
анализом
данных
напрямую
,
однако
для
успешно
-
го
создания
и
функционирования
Smart Grid
все
эти
усилия
должны
быть
скоординированы
.
ПРОЕКТИРОВАНИЕ
Распределительной сети
26
Март
–
апрель
2014
Примеры
применения
программы
моделирования
Был
проанализирован
синергетический
эф
-
фект
комбинации
двух
технологий
для
Smart Grid,
а
именно
интеграции
солнечных
установок
и
парка
маломощных
аккумуляторов
25
кВт
.
В
ходе
анали
-
за
были
изучены
данные
для
исходной
модели
вы
-
бранной
цепи
,
затем
данные
в
случае
интеграции
солнечных
(
фотоэлектрических
)
установок
,
данные
при
интеграции
аккумуляторов
(
аккумулирование
энергии
на
уровне
многоквартирных
домов
или
не
-
больших
посёлков
)
и
наконец
данные
при
внедре
-
нии
обеих
этих
технологий
.
В
рамках
сценария
по
интеграции
парка
акку
-
муляторов
в
сеть
был
установлен
131
аккумулятор
мощностью
25
кВт
с
центральным
управлением
в
режиме
сглаживания
пиковых
нагрузок
.
В
случае
с
фотоэлектрическими
системами
в
сеть
была
уста
-
новлена
131
солнечная
панель
25
кВт
для
энер
-
госнабжения
коммунально
-
бытового
сектора
.
При
сценарии
для
комбинации
этих
технологий
в
сеть
установили
131
аккумулятор
и
фотоэлектрическую
панель
.
Парк
аккумуляторов
не
обеспечивал
доста
-
точной
энергии
для
сглаживания
всех
пиковых
на
-
грузок
.
С
этой
задачей
не
могли
справиться
и
фото
-
электрические
установки
.
Тем
не
менее
результаты
анализа
показали
,
что
сочетание
двух
технологий
обеспечивало
даже
больше
электроэнергии
,
чем
было
необходимо
для
сглаживания
пика
нагрузки
.
В
рамках
проекта
также
были
проанализиро
-
ваны
преимущества
перехода
на
тарифы
,
направ
-
ленные
на
регулирование
потребительского
спро
-
са
.
В
частности
,
были
смоделированы
различные
уровни
участия
потребителей
при
переходе
на
та
-
риф
«
гибкий
суточный
с
максимальной
стоимостью
электроэнергии
в
пиковый
период
» (
ГСТ
).
Модель
могла
варьировать
реакцию
потребителя
в
виде
регулирования
настроек
системы
отопления
или
кондиционирования
воздуха
с
целью
снижения
по
-
требления
электроэнергии
в
период
пика
нагрузки
.
Результаты
моделирования
свидетельствуют
о
возможности
сглаживания
пиковой
нагрузки
.
Тем
не
менее
при
этом
наблюдается
так
называемый
«
эффект
рикошета
»,
когда
такие
нагрузки
возвращаются
.
«
Эффект
рикошета
»
был
в
значительной
степени
завышен
посредством
моделирования
интеграции
тарифа
на
100%
и
затем
,
наоборот
,
занижен
.
Это
предоставило
возможность
масштабировать
полученные
результаты
для
диа
-
пазона
внедрения
тарифа
от
0
до
100%.
Был
проведён
сравнительный
анализ
для
групп
потребителей
,
регулирующих
своё
энергопотребление
в
пиковый
период
активно
или
незначительно
.
Для
обеих
групп
наблюдался
схожий
«
эффект
рикошета
»,
однако
сглаживание
пиковых
нагрузок
,
очевидно
,
было
эффективнее
для
группы
потребителей
,
активно
регулирующих
своё
энергопотребление
.
Данные
моделирования
для
тарифа
программы
регулирования
спро
-
са
.
Исходные
данные
сравниваются
с
данными
для
групп
потребите
-
лей
,
регулирующих
своё
энергопотребление
в
период
пиковой
нагруз
-
ки
активно
и
незначительно
.
Основание
для
движения
вперёд
Анализ
данных
и
визуализация
позволили
AEP Ohio
смоделировать
последствия
использования
новых
тех
-
нологий
,
интеграции
источников
энергии
,
изменений
в
методах
работы
и
решений
в
области
эксплуатации
системы
.
Такая
функциональная
возможность
програм
-
мы
,
как
«
тепловая
карта
»,
позволяет
пользователям
анализировать
данные
для
множества
объектов
моде
-
ли
одновременно
.
Например
,
значения
профиля
напря
-
жения
в
цепи
отображаются
для
различных
объектов
в
модели
.
С
помощью
такой
карты
можно
быстро
опреде
-
лить
,
выходят
ли
результаты
моделирования
за
преде
-
лы
ожидаемого
диапазона
значений
заданного
параме
-
тра
,
например
мощности
или
напряжения
.
Кроме
того
,
эта
возможность
позволяет
проверить
,
правильно
ли
модель
была
построена
и
были
ли
достигнуты
необхо
-
димые
результаты
.
С
момента
запуска
проекта
были
разработаны
и
про
-
анализированы
сотни
сценариев
.
Влияние
отдельных
технологий
и
их
комбинаций
было
изучено
для
32
линий
электропередачи
.
Кроме
того
,
новый
инструмент
приме
-
нили
для
анализа
всех
данных
,
полученных
в
ходе
изуче
-
ния
этих
сценариев
.
В
рамках
проекта
по
моделированию
было
получено
и
проанализировано
более
6
ТБ
выходных
данных
.
Результаты
моделирования
,
полученные
в
ходе
реализации
демонстрационного
проекта
gridSMART,
име
-
ли
очень
большое
значение
для
AEP.
Компания
AEP Ohio
намерена
учитывать
результаты
этого
проекта
во
время
интеграции
проверенных
эффективных
технологий
и
в
других
районах
своей
территории
обслуживания
.
ПРОЕКТИРОВАНИЕ
Распределительной сети
Сравнительный
анализ
технологии
интеграции
парка
аккумулято
-
ров
(
А
),
технологии
интеграции
фотоэлектрических
установок
(
ФЭ
)
и
комбинации
этих
технологий
на
основе
исходной
модели
.
График
демонстрирует
синергетический
эффект
комбинации
технологий
в
отношении
сглаживания
пиковых
нагрузок
.
Оригинал статьи: AEP визуализирует будущее сети
Новая технология способствует реализации проекта по анализу больших объёмов данных, что определит направление дальнейшего развития Smart Grid.
