Анализ надежности при управлении режимами современных электроэнергетических систем

Page 1

Page 2

$background image$

управление сетями

Анализ надежности
при управлении
режимами современных
электроэнергетических
систем

УДК 621.311.1

Сигитов

аспирант кафедры ЭЭС

ФГБОУ ВО «НИУ «МЭИ»

Чемборисова

д.т.н., профессор

кафедры ЭЭС

ФГБОУ ВО «НИУ «МЭИ»

Черненков

аспирант кафедры ЭЭС

ФГБОУ ВО «НИУ «МЭИ»

Исследуется

актуальная

проблема

выбора

узлов

управления

электроэнергетической

системы

воздействуя

на

которые

можно

максимальной

эффективностью

решать

многокрите

–

риальные

задачи

надежного

обеспечения

потребителей

элек

–

троэнергией

необходимого

качества

При

этом

предлагается

новая

методика

принятия

решения

по

выбору

узлов

управления

электроэнергетической

системы

учетом

совокупности

раз

–

нотипных

показателей

характеризующих

разные

свойства

этих

узлов

учетом

предложенной

методики

рассматривается

задача

выбора

оптимальных

мест

установки

ветровых

электро

–

станций

Ключевые

слова

надежность, электро-

энергетические системы,

сальдо-проводимость,

режим, оптимизация,

вет ровые электростанции

овременные задачи электроэнергетики

решаются с учетом большого числа раз-

нообразных и часто разнородных влияю-

щих факторов и критериев принятия ре-

шений, поэтому нужны новые подходы к решению

известных задач оценки параметров электрических

режимов электроэнергетических систем (ЭЭС),

расчету и анализу таких режимов, их надежности,

устойчивости и т.д. Таким образом, управление

режимами с целью обеспечения его показателей,

имеющих нормативные значения или известные

ограничения, превышение которых при нормаль-

ном функционировании ЭЭС недопустимо, превра-

щается в многокритериальную задачу.

Особо отметим, что основной задачей при

управлении функционированием ЭЭС являет-

ся поддержание системной надежности, требуе-

мых характеристик оборудования и надежности

электроснабжения потребителей на необходимых

уровнях с помощью различных средств и с мини-

мальными издержками. Системная надежность

включает в себя балансовую и режимную состав-

ляющие и зависит от надежного снабжения элек-

тростанций топливно-энергетическими ресурсами

и генерации электроэнергии, надежного функцио-

нирования основной электрической сети, а также

участия потребителей в обеспечении устойчивости

и живучести ЭЭС [1, 2]. Кроме того, напрямую зави-

сящая от структурной и режимной составляющей

надежность электроснабжения потребителей в ры-

ночных условиях становится товаром. За ее обес-

Page 3

печение взимается плата при присоединении элек-

троустановок потребителей к электрическим сетям,

а за ее нарушение свыше установленного норматива

может быть предусмотрена определенная компенса-

ция, предусмотренная в договорах электроснабже-

ния. В связи с этим управление режимами для обес-

печения надежного электроснабжения становится

технико-экономической задачей, исходные данные

и решение которой необходимо получать и учиты-

вать при текущем функционировании ЭЭС, то есть

достаточно быстро.

С учетом разных целей и критериев возникает не-

обходимость принять решение по выбору узлов, для

которых управляющее воздействие будет наиболее

эффективным (узлов управления). При этом важен

учет совокупности разнотипных данных с разными

единицами, масштабами и шкалами измерения, ко-

торый возможен при использовании метода анали-

за иерархий. Подробно теория подобных решений

изложена в [3], где отмечено, что «метод анализа

иерар хий представляется более обоснованным пу-

тем решения многокритериальных задач в сложной

обстановке с иерархическими структурами, включа-

ющими как осязаемые, так и неосязаемые факторы,

чем подход, основанный на линейной логике, кото-

рый может не привести к наилучшему решению, так

как в данном случае может быть потеряна возмож-

ность принятия компромиссов между факторами,

лежащими в разных цепях логического мышления».

Применение же такого метода позволяет включить

в иерархию все имеющиеся по рассматриваемой

проблеме знания и воображение [3, 4]. Также важно

располагать простыми и эффективными методами

предварительного анализа задачи, которые осно-

ваны на зависимостях между некоторыми обобщен-

ными показателями и параметрами схемы, а также

параметрами режима ЭЭС. Это позволяет провести

ранжирование узлов электрической сети и опреде-

лить приоритеты для дальнейшего анализа и приня-

тия решений.

Для примера рассмотрим задачу рационально-

го выбора мощности и мест установки устройств

компенсации реактивной мощности (УКРМ) в узлах

электроэнергетических систем (ЭЭС). Компенсацию

реактивной мощности можно осуществлять как у по-

требителей, так и в электрических сетях, используя

разные уровни напряжения. В реальных задачах

существуют и другие важные факторы, которые ока-

зывают влияние на выбор места установки УКРМ.

Самый простой, но достаточно эффективный метод

решения этой задачи состоит в оценке способности

узлов относительно хорошо поддерживать напряже-

ние при изменении их нагрузки на условную едини-

цу, то есть жесткости. Узлы ЭЭС с противоположным

свойством называют сенсорными. Эта задача реше-

на и проиллюстрирована в ряде работ с использо-

ванием матрицы Якоби и метода сальдо-проводи-

мости. Суть метода состоит в достаточно простой

и легко реализуемой методике оценки разности



между мнимыми составляющими собственной и сум-

мы взаимных проводимостей узлов схемы исследуе-

мой ЭЭС [5, 6]:



(

–



= 1,

≠

где

(



= 1,

≠

) — сумма мнимых частей ком-

плексных величин взаимной проводимости узла

;

(

) — мнимая часть комплексной величины соб-

ственной проводимости узла

Для удобства последующего использования по-

лученной информации рекомендуется ранжирова-

ние узлов по возрастанию или убыванию



. В этом

случае на противоположных концах ранжированно-

го списка узлов будут находиться самые сенсорные

и жесткие узлы.

Следует отметить, что при пересчете нагрузки

или генерации в узле в шунт и его использовании

при формировании

будут получены результаты

с учетом загрузки узла по мощности. При этом шунт

нагрузки увеличит сенсорность узла (подключен до-

полнительно активно-индуктивный шунт), а шунт ге-

нерации — его жесткость (подключен шунт со знаком

реактивной составляющей, противоположным к со-

ставляющей шунта нагрузки) [5].

В зависимости от величины, знака и характера

(емкостного или индуктивного) можно быстро опре-

делить степень сенсорности или жесткости узлов

исследуемой системы и предварительно выбрать

узлы управления. Использование сенсорных узлов

в качестве узлов управления дает на практике хоро-

шие результаты, так как их напряжение более чув-

ствительно к изменению реактивной составляющей

нагрузки. При этом величина управляющего воздей-

ствия может быть невелика при положительном эф-

фекте регулирования как в простых, так и в сложных

неоднородных сетях.

Другой показатель — величина тока трехфазно-

го короткого замыкания (КЗ) также является важной

характеристикой, так как после установки УКРМ сте-

пень жесткости узлов увеличивается и токи КЗ воз-

растают. В сенсорных узлах величина тока трехфаз-

ного КЗ заметно меньше, чем в жестких узлах, что

достаточно подробно показано по результатам ис-

следований Московской энергосистемы [5]. При этом

имеет место достаточно сильная стохастическая

связь между токами трехфазного КЗ в рассматривае-

мых для примера 11 узлах электрической сети и зна-

чениями их сальдо-проводимости с коэффициентом

корреляции

= 0,902 [7].

Еще одним фактором, который влияет на надеж-

ность ЭЭС, являются потери активной мощности

и энергии в сети, так как изменение активных по-

терь в сети изменяет и балансы мощностей в этой

сети, которые необходимо учитывать при анализе

балансовой надежности [8]. Исследования показа-

ли, что при оптимизации электрических режимов

с учетом потерь активной мощности в сети и ис-

пользовании метода сальдо-проводимостей мож-

но получить увеличение напряжения в среднем на

5,4% и снижение при этом суммарных потерь в сети

на 14% относительно базового варианта расчета.

Тогда предварительный анализ сальдо-проводимо-

стей позволяет формализовано учитывать и влия-

ние воздействий в наиболее сенсорных узлах на

формирование балансов в сети, а также прово-

№

2 (65) 2021

Page 4

дить оценку эффективности управления режимами

в различных узлах сети.

Наряду с рассмотренными есть и другие показа-

тели, от которых зависит надежность электроснабже-

ния потребителей и эффективность распределения

активной и реактивной мощности в узлах сети и т.д.

Эти показатели были использованы при построении

обобщенного интегрального показателя с использо-

ванием метода анализа иерархий.

Коэффициент чувствительности напряжения узла

к изменению активной и реактивной нагрузки опре-

деляет степень его жесткости (сенсорности), что су-

щественно влияет на его нагрузочную способность,

управляемость, величину токов КЗ и т.д.

Число ВЛ, присоединенных к узлу (связей между

узлами), которое учитывается при расчете структур-

ной надежности, также является косвенным показа-

телем степени жесткости узла, надежности электро-

снабжения потребителей и т.д.

Среднее значение напряжения во всех узлах ис-

следуемой системы после установки УКРМ в кон-

кретном узле характеризует эффективность данного

мероприятия в сочетании с показателями вариации

напряжения — среднеквадратическим отклонением

и средним относительным приростом. Чем больше

среднее значение напряжения и меньше среднеква-

дратическое отклонение, тем выше эффективность

установки УКРМ в рассматриваемом узле. К этому

следует добавить, что величина напряжения в узле

существенно влияет на все важнейшие показатели

режима работы ЭЭС: увеличивает пропускную спо-

собность и устойчивость (статическую и динами-

ческую), изменяет (в целом) потери активной и ре-

активной мощности, изменяет токи КЗ, влияет на

показатели качества электрической энергии.

Рассмотренные выше показатели были исполь-

зованы при построении обобщенного интегрального

показателя с использованием метода анализа иерар-

хий в методике эффективной расстановки УКРМ

с учетом различных влияющих факторов на примере

сложной сети с большим числом замкнутых контуров

и источников энергии.

На рисунке 1 показана схема фрагмента моде-

ли электроэнергетической системы, используемой

в режимном тренажере диспетчера «Финист» [9].

Исследуемый фрагмент включает сложно развет-

вленную электрическую сеть напряжением 110 кВ

и 220 кВ. В сеть поступает электрическая энергия

от двух тепловых электрических станций разной

мощности, также имеются связи с внешней систе-

мой по линиям 220 кВ, по которым в исследуемую

сеть поступает почти половина требуемой электри-

ческой энергии. В рассматриваемом режиме актив-

ная мощность потребителей равна 1070 МВт, реак-

тивная — 406 МВар и неравномерно распределена

по узлам системы.

УПРАВЛЕНИЕ

СЕТЯМИ

Г-1

Г-2

ЭС

110 кВ

114 кВ

221 кВ

116 кВ

113 кВ

107 кВ

112 кВ

103 кВ

112 кВ

104 кВ

114 кВ

— 220 кВ

210 кВ

— 110 кВ

215 кВ

217 кВ

223 кВ

114 кВ

109 кВ

116 кВ

110 кВ

113 кВ

112 кВ

109 кВ

Рис

. 1.

Схема

исследуемого

фрагмента

сети

Page 5

Последовательно рассмотрим установку УКРМ

одинаковой мощности в каждом из исследуемых

узлов, кроме подстанций электрических станций

и точек присоединения к системе, узла 7 внешней

ЭС, где уже установлено два синхронных компен-

сатора. Учитывается также, что секции шин 110 кВ

в нормальном режиме работают с включенными

секционными выключателями, что увеличивает

токи КЗ (до допустимых величин), но выравнивает

уровни напряжения.

Результаты расчетов значений интегрального пока-

зателя, полученных с использованием метода анали-

за иерархий и учетом всех вышеназванных факторов

для сети 110 кВ, представлены в таблице 1. Узлы № 9

и № 11 являются генераторными и жесткими по опре-

делению, поэтому не рассматриваются в рамках по-

ставленной задачи. Наилучшим результатом (наибо-

лее эффективное управление с помощью УКРМ для

улучшения условий сохранения надежности электро-

снабжения потребителей) считается результат с наи-

большим значением интегрального показателя.

Для оценки полученных результатов в таблице 1

сопоставлялись: значения интегрального показателя

приоритетности установки УКРМ в узлах исследуемой

сети, суммарные потери активной мощности в сети,

показатели сальдо-проводимостей узлов и токи трех-

фазного КЗ. Между указанными показателями и ин-

тегральными показателями рангов узлов имеется

тесная стохастическая связь. Например, убывание

интегрального показателя рангов узлов прямо про-

порционально убыванию показателя их жесткости

и обратно пропорционально величине тока КЗ.

Расчеты также показали, что наименьшие значе-

ния потерь активной мощности в сети соответствуют

максимальным значениям интегрального показателя

и величине



. Тогда можно сделать вывод, что наи-

более эффективное управление режимом сети воз-

можно при изменении реактивной мощности в узле

с наибольшим интегральным показателем. Учтем,

что расстановка УКРМ влияет не только на сниже-

ние потерь мощности и электроэнергии (ЭЭ) в сети

и уровень напряжения, но и на другие показатели

в ЭЭС. Например, от величины и фазы напряжения

в узле зависит такое важное свойство ЭЭС, как ее

устойчивоспособность, которая должна сохраняться

при малых и больших возмущениях в системе. Таким

образом, после предварительного анализа методом

сальдо-проводимостей информации о схеме сети

и базовой загрузке ее узлов можно сделать пред-

варительный вывод о ранжированном с помощью

метода анализа иерархий соотношении между инте-

гральными показателями рангов узлов.

При анализе надежности функционирования раз-

личных ЭЭС может возникнуть необходимость в уче-

те узлов с переменной генерацией. Например, ве-

тровые электростанции (ВЭС) в связи с техноло-

гическими особенностями их функционирования,

зависящими от скорости ветра и природно-климати-

ческих условий местности, вносят изменения в вы-

даваемую ими мощность и формирование балансов

мощности. В связи с этим задача формализован-

ного выбора наиболее рационального списка узлов

управления и объема управляющего воздействия

несколько усложняется. Интеграция ВЭС в узлы

ЭЭС приведет к изменению ее конфигурации и неод-

нородности и позволяет усиливать сенсорные узлы

в целях уменьшения отклонениям напряжения. Од-

нако влияние ВЭС будет иметь переменный харак-

тер в зависимости от генерируемой мощности.

В связи с этим до расчета установившегося ре-

жима проводится анализ режимов работы ВЭС, ко-

торые можно определить в соответствии с коэффи-

циентом использования установленной мощности

(КИУМ):

КИУМ

ВЭС

= (Э

факт.

/ Э

теор.

) ∙ 100%,

где Э

факт.

— фактическая выработка электрической

энергии ВЭС в течение рассматриваемого периода

времени, МВт∙ч; Э

теор.

— теоретическая годовая вы-

работка электрической энергии ВЭС при использо-

вании всей установленной мощности в течение рас-

сматриваемого периода времени, МВт∙ч.

Для расчета режимов работы ВЭС в рассматрива-

емом периоде времени необходимо провести расчет

повторяемости КИУМ в заданных в относительных

единицах интервалах



КИУМ

с.вэс

(0–0,1; 0,1–0,2;

0,2–0,3; …; 0,9–1,0).

Повторяемость коэффициента использования

установленной мощности системы ВЭС определяет-

ся по формуле:

(



КИУМ

с.вэс

) = (

∙ 100%,

где

(



КИУМ

с.вэс

) — повторяемость КИУМ ВЭС

в интервалах



КИУМ

с.вэс

, %;

— число значений

коэффициента использования установленной мощ-

ности



КИУМ

с.вэс

в рассматриваемом интервале



КИУМ

с. вэс

, о.е.;

— общее число значений коэф-

фициента использования установленной мощности



КИУМ

с.вэс

в течение рассматриваемого периода

времени, то есть во всех интервалах



КИУМ

с.вэс

, о.е;

— количество интервалов;

— количество измере-

ний скорости ветра в рассматриваемом периоде вре-

мени (неделя, месяц, год).

Изменение повторяемости

(



КИУМ

с.вэс

) рассчи-

тывается для нескольких лет (в соответствии с ар-

Табл. 1. Показатели исследуемых узлов 110 кВ

№

узла

Инте-

гральный

показатель

∆

, мкСм

кз

, кА

∆

, МВт

0,63

574

11,61

33,8

0,83

997

16,76

28,16

0,47

460

15,6

29,43

0,53

847

16,72

29,62

0,87

1142

17,33

29,01

0,5

390

9,48

34,71

0,63

930

15,90

31,26

0,53

572

14,52

29,74

0,6

612

12,08

34,01

№

2 (65) 2021

Page 6

хивными данными скорости ветра), тем самым поз-

воляя определить среднеквадратичное отклонение,

то есть точность полученных результатов:

= [



(



КИУМ

с.вэс

)

ср

] ∙ 100%,

где

— коэффициент вариации, %;



— среднеква-

дратичное отклонение.

Среднеквадратичное отклонение показывает,

насколько в среднем отклоняется параметр от его

среднего значения:

________________________________________________________



= 1

(



КИУМ

с.вэс

) –

(



КИУМ

с.вэс

)

ср

)



√

——,

– 1

где

(



КИУМ

с.вэс

)

ср

— среднее значение повторяе-

мости КИУМ ВЭС заданного интервала (



КИУМ

с.вэс

)

в течение нескольких лет;

— общее количество лет.

Тогда по результатам расчетов возможно опреде-

ление режима работы ВЭС с наибольшей продолжи-

тельностью времени и соответствующим значением

генерируемой мощности.

Далее проводится расчет установившегося режи-

ма в два этапа.

На первом этапе проводится расчет без ВЭС,

включающий в себя:

– расчет установившегося режима (например, наи-

больших нагрузок);

– определение сенсорных и жестких узлов.

На втором этапе проводятся расчеты с учетом

установки ВЭС в сенсорные узлы при различных ре-

жимах их работы.

В качестве примера расчет установившегося ре-

жима и определение сенсорных узлов проводится

для схемы, изображенной на рисунке 2, имеющей

в своем составе два источника гене-

рации и три источника реактивной

мощности. Параметры схемы сети

указаны в [11].

ВЭС располагаются в узлах 12 и 13

установленной мощностью 30 МВт

каждая. На практике ВЭС использу-

ют преимущественно как источник

активной мощности. Несмотря на

это, коэффициент мощности (

cos



)

в большинстве случаев составляет

порядка 0,9 [12, 13], поэтому в рас-

четах ВЭС учитываются в режиме ге-

нерации реактивной мощности, соот-

ветствующей

cos



= 0,9. Результаты

расчета представлены в таблице 2

для схемы без ВЭС и с учетом рабо-

ты ВЭС в различных режимах.

В соответствии с полученными

результатами можно сделать вывод,

УПРАВЛЕНИЕ

СЕТЯМИ

Рис

. 2.

Тестовая

схема

Табл. 2. Изменение ∆

в узлах сети в режиме наибольших нагрузок при различных КИУМ ВЭС

Режим без ВЭС

Режим с ВЭС

(КИУМ 100%)

Режим с ВЭС

(КИУМ 40%)

Режим с ВЭС

(КИУМ 20%)

Режим с ВЭС

(КИУМ 10%)

№ узла

∆

№ узла

∆

№ узла

∆

№ узла

∆

№ узла

∆

–0,2648

–0,1363

–0,0091

–0,0016

–0,0019

–0,0015

–0,0016

–0,0006

–0,0018

–0,0011

–0,0009

–0,0007

–0,0005

–0,0012

–0,0010

–0,0007

–0,0006

–0,0005

–0,0006

–0,0005

–0,0003

–0,0002

0,0165

0,0166

0,0165

6,0496

6,0553

6,0513

6,0503

6,0500

Page 7

что установка ВЭС приводит к изменению разницы

между собственной и суммой взаимных проводи-

мостей, то есть увеличению жесткости узла (пере-

мещение вверх ранжированного списка узлов,

в которых установлены ВЭС). При этом эффект

заметнее при режимах работы ВЭС с наибольшим

КИУМ. Анализ полученных результатов позволя-

ет сделать вывод, что распределение источников

генерации в узлах нагрузки (в частности, разме-

щение ВЭС) положительно сказывается на пара-

метрах электроэнергетической системы и норма-

лизации напряжения в сети. Также интеграция

ВЭС в электроэнергетические системы положи-

тельно отражается на потерях мощности в элек-

трической сети [14, 15]. Снижение потерь достига-

ется за счет близкого расположения источников

генерации к потребителям электрической энергии,

вследствие чего снижаются перетоки мощности

по передающим с традиционных электростанций

электрическим сетям. Дополнительно, учет ВЭС

в изложенном выше виде находит применение

и при расчетах интегральных показателей, так как

использованы характеристики напряжения в уз-

лах, потери активной мощности в сети, проводи-

мости электрической сети.

ВЫВОДЫ

1. Полученный методом анализа иерархий инте-

гральный показатель обобщает разные свойства

исследуемых узлов при установке УКРМ и позво-

ляет выявлять узлы управления, которые будут

наиболее эффективными (организация управле-

ния, близкого к оптимальному) при обеспечении

надежности ЭЭС с учетом ее структурной и ре-

жимной составляющих. Для формализованной

предварительной оценки ранжированного списка

узлов может использоваться метод сальдо-прово-

димостей, уточненные расчеты проводятся с ис-

пользованием метода анализа иерархий.

2. Метод сальдо-проводимостей апробирован на

фрагменте многоузловой сети высокого напря-

жения электроэнергетической системы, исполь-

зуемой в режимном тренажере диспетчера «Фи-

нист». Отмечены простота расчетов и высокая

точность определения узлов управления, поз-

воляющие использование метода на режимных

тренажерах.

3. Методы анализа иерархий и сальдо-проводимо-

стей могут быть использованы в задаче выбора

оптимальных мест установки ветровых электро-

станций, позволяя тем самым учитывать не толь-

ко климатические особенности, но и параметры

схемы электрической сети. При этом в предло-

женном алгоритме расчета учитывается перемен-

ный режим работы ВЭС. Положительный эффект

при интеграции ВЭС тем заметнее, чем больше

генерируемая мощность (то есть КИУМ).

4. Полученные результаты находят применение

в многокритериальных задачах управления режи-

мами электрических сетей различной сложности

для повышения надежности электроснабжения

потребителей.

№

2 (65) 2021

Page 8

REFERENCES
1. Voropay N.I., Kovalev G.F., Kucherov

Yu.N. and others. Concept of reliabil-

ity provision in power engineering.

Moscow, ENERGIYA Publ., 2013.

212 p. (In Russian)

2. Reliability of power systems. Col-

lection of recommended terms.

N.I.Voropay, responsible editor.

Moscow, IATS Energiya Publ., 2007.

192 p. (In Russian)

3. Saati T. Decision making. Hierarchy

analysis method. Translated from

English. Moscow, Radio i svyaz’

Publ., 1993. 278 p. (In Russian)

4. Farkhatzade E.M. and others. Meth-

ods and algorithms of comparison

and ranging of reliability and opera-

tion economy of power system ob-

jects //

Elektrichestvo

[Electricity],

2017, no. 8, pp. 4–13. (In Russian)

5. Chemborisova N.Sh., Frolov O.V.,

Baranov I.L., Bashirov I.N. Use of

composite indices in power system

operating mode analysis //

Vestnik

MEI

[News of MPEI], 2015, no. 1,

pp. 66–73. (In Russian)

6. Chemborisova N.Sh. Consideration

of joint rigidity in estimation of power

system operation reliability //

Ener-

getika, informatika, innovatsii – 2019

[Power engineering, informatics, in-

novations – 2019].

Sbornik trudov

IX Mezhdunarodnoy nauchno-tekh-
nicheskoy konferentsii

[Proc. of IXth

International scientiﬁ c and technical

conference], Smolensk, 2019, vol. 1,

pp. 54–57. (In Russian)

7. Chemborisova N.Sh., Chernenkov

I.D. Stochastic model of short circuit

current/saldo conductivity depen-

dence in network nodes //

Energe-

tika, informatika, innovatsii-2019

[Power engineering, informatics,

innovations – 2019].

Sbornik trudov

IX Mezhdunarodnoy nauchno-tekh-
nicheskoy konferentsii

[Proc. of IXth

International scientiﬁ c and technical

conference], Smolensk, 2019, vol. 1,

pp. 51–54. (In Russian)

8. Kovalev G.F., Lebedeva L.M., Vo-

ropay N.I. Reliability of power sys-

tems. Novosibirsk, Nauka Publ.,

2015. 224 p. (In Russian)

9. Dispatcher training simulator Finist.

URL: http://www.monitel.ru/download/

Finist.pdf.

10. Venikov V.A., Zhuravlev V.G., Filip-

pova T.A. Operating mode optimi-

zation of power stations and power

systems. Moscow, Energoizdat

Publ., 1981. 464 p. (In Russian)

11. Power Systems Test Case Archive.

University of Washington. Power

Flow Test Cases. URL: http://labs.

ece.uw.edu/pstca/.

12. Achilles S., Miller N., Larsen E. Sta-

ble Renewable Plant. Voltage and

Reactive Power. Control / NERC

ERSTF, 2014, 28 p.

13. Camm E.H., Behnke M.R., Bola-

do O., Bollen M., Bradt M., Brooks

C., Dilling W., Edds M., Hejdak W.J.,

Houseman D., Klein S., Li F., Li J.,

Maibach P., Nicolai T., Patiño J., Pa-

supulati S.V., Samaan N., Saylors

S., Siebert T., Smith T., Starke M.,

Walling R. Characteristics of Wind

Turbine Generators for Wind Power

Plants. IEEE Power & Energy Soci-

ety General Meeting, 2009, 5 p.

14. Fedorov V.K., Leonov E.N., Fedorov

D.V. Impact of distributed generation

on power losses and electric energy

quality // Omskiy nauchniy vestnik

[Omsk scientiﬁ c reporter], 2016,

no. 6(150), pp. 72–76. (In Russian)

15. Department of Energy and Environ-

ment Division of Electric power en-

gineering. Maximizing the Integra-

tion of Wind Power in Distribution

Systems Wind Power in Distribution

Systems, 2013, 51 p.

УПРАВЛЕНИЕ

СЕТЯМИ

ЛИТЕРАТУРА
1. Воропай Н.И., Ковалев Г.Ф., Куче-

ров Ю.Н. и др. Концепция обеспе-

чения надежности в электроэнер-

гетике. М.: ООО ИД «ЭНЕРГИЯ»,

2013. 212 с.

2. Надежность систем энергетики.

Сборник рекомендуемых терми-

нов. Отв. ред. Н.И. Воропай. М.:

ИАЦ «Энергия», 2007. 192 с.

3. Саати Т. Принятие решений. Ме-

тод анализа иерархий. Пер. с англ.

М.: Радио и связь, 1993. 278 с.

4. Фархатзаде Э.М. и др. Методы и ал-

горитмы сравнения и ранжирова-

ния надежности и экономичности

работы объектов электроэнерге-

тических систем // Электричество,

2017, № 8. С. 4–13.

5. Чемборисова Н.Ш., Фролов О.В.,

Баранов И.Л., Баширов И.Н. Ис-

пользование обобщенных показа-

телей схемы при анализе режимов

электроэнергетических систем //

Вестник МЭИ, 2015, № 1. С. 66–73.

6. Чемборисова Н.Ш. Учет жестко-

сти узлов при оценке надежности

функционирования ЭЭС / Энерге-

тика, информатика, инновации –

2019. Сб. трудов IX Межд. науч.-

техн. конф. Смоленск, 2019, т. 1.

С. 54–57.

7. Чемборисова Н.Ш., Черненков И.Д.

Стохастическая модель зависи-

мости токов короткого замыкания

в узлах сети от их сальдо-проводи-

мостей / Энергетика, информати-

ка, инновации – 2019. Сб. трудов

IX Межд. науч.-техн. конф. Смо-

ленск, 2019, т. 1. С. 51–54.

8. Ковалев Г.Ф., Лебедева Л.М., Во-

ропай Н.И. Надежность систем

электроэнергетики. Новосибирск:

Наука, 2015. 224 с.

9. Режимный тренажер диспетчера

Финист. URL: http://www.monitel.ru/

download/Finist.pdf.

10. Веников В.А., Журавлев В.Г., Фи-

липпова Т.А. Оптимизация режи-

мов электростанций и энергосис-

тем. М.: Энергоиздат, 1981. 464 с.

11. Power Systems Test Case Archive.

University of Washington. Power

Flow Test Cases. URL: http://labs.

ece.uw.edu/pstca/.

12. Achilles S., Miller N., Larsen E. Sta-

ble Renewable Plant. Voltage and

Reactive Power. Control / NERC

ERSTF, 2014, 28 p.

13. Camm E.H., Behnke M.R., Bola-

do O., Bollen M., Bradt M., Brooks

C., Dilling W., Edds M., Hejdak W.J.,

Houseman D., Klein S., Li F., Li J.,

Maibach P., Nicolai T., Patiño J., Pa-

supulati S.V., Samaan N., Saylors

S., Siebert T., Smith T., Starke M.,

Walling R. Characteristics of Wind

Turbine Generators for Wind Power

Plants. IEEE Power & Energy Soci-

ety General Meeting, 2009, 5 p.

14. Федоров В.К., Леонов Е.Н., Федо-

ров Д.В. Влияние распределенной

генерации на потери мощности

и качество электрической энергии

// Омский научный вестник, 2016,

№ 6(150). С. 72–76.

15. Department of Energy and Environ-

ment Division of Electric power en-

gineering. Maximizing the Integra-

tion of Wind Power in Distribution

Systems Wind Power in Distribution

Systems, 2013, 51 p.

Оригинал статьи: Анализ надежности при управлении режимами современных электроэнергетических систем

Ключевые слова: надежность, электроэнергетические системы, сальдо-проводимость, режим, оптимизация, ветровые электростанции

Читать онлайн

Исследуется актуальная проблема выбора узлов управления электроэнергетической системы, воздействуя на которые можно с максимальной эффективностью решать многокритериальные задачи надежного обеспечения потребителей электроэнергией необходимого качества. При этом предлагается новая методика принятия решения по выбору узлов управления электроэнергетической системы с учетом совокупности разнотипных показателей, характеризующих разные свойства этих узлов. С учетом предложенной методики рассматривается задача выбора оптимальных мест установки ветровых электростанций.