Автоматическое управление выработкой активной мощности ветроэлектростанций в условиях ограничений пропускной способности сети

28

Цыденов

 

Е

.

А

., 

ассистент

 

Отделения

 

электроэнергетики

 

и

 

электротехники

 

ФГАОУ

 

ВО

 «

НИ

 

ТПУ

»

Прохоров

 

А

.

В

., 

к

.

т

.

н

., 

доцент

 

Отделения

 

электроэнергетики

 

и

 

электротехники

 

ФГАОУ

 

ВО

 «

НИ

 

ТПУ

»

Ключевые

 

слова

: 

автоматическое

 

регулирование

 

перетоков

 

активной

 

мощности

, 

понижение

 

размерности

, 

машинное

 

обучение

, 

нейронные

 

сети

, 

коэффициенты

 

долевого

 

участия

 

электростанций

, 

расчет

 

установившегося

 

режима

, 

возобновляемые

 

источники

 

энергии

, 

ветровые

 

электростанции

в

о

з

о

б

н

о

в

л

я

е

м

а

я

 э

н

е

р

г

е

т

и

к

а

возобновляемая энергетика

Автоматическое управление 
выработкой активной мощности 
ветроэлектростанций в условиях 
ограничений пропускной 
способности сети

УДК

 621.316:621.311.24:004.855

В

 

работе

 

анализируются

 

ограничения

 

существующих

 

систем

 

автоматического

 

регулирования

 

перетоков

 

активной

 

мощно

-

сти

, 

которые

 

в

 

большей

 

степени

 

проявляются

 

при

 

подключении

 

к

 

энергосистеме

 

источников

 

энергии

 

с

 

переменным

 

характером

 

работы

, 

таких

 

как

 

солнечные

 

и

 

ветровые

 

электростанции

. 

Для

 

преодоления

 

указанных

 

ограничений

 

авторами

 

предложена

 

методика

, 

позволяющая

 

повысить

 

гибкость

 

и

 

селективность

 

управления

 

перетоками

 

активной

 

мощности

 

посредством

 

он

-

лайн

-

расчета

 

коэффициентов

 

долевого

 

участия

 

регулирующих

 

электростанций

. 

Согласно

 

методике

, 

расчет

 

коэффициентов

 

до

-

левого

 

участия

 

рассматривается

 

как

 

задача

 

оптимизации

, 

реше

-

ние

 

которой

 

в

 

режиме

 

онлайн

 

позволяет

 

распределять

 

задание

 

внеплановой

 

мощности

 

между

 

регулирующими

 

электростанци

-

ями

 

с

 

учетом

 

их

 

характеристик

, 

а

 

также

 

фактической

 

схемно

-

режимной

 

ситуации

 

в

 

энергосистеме

. 

На

 

основе

 

предложенной

 

методики

 

разработан

 

программный

 

модуль

, 

который

 

взаимодей

-

ствует

 

с

 

базой

 

данных

 

реального

 

времени

 

и

 

с

 

компонентом

 

для

 

расчета

 

установившегося

 

режима

, 

что

 

позволяет

 

использовать

 

при

 

расчете

 

параметры

, 

актуализируемые

 

в

 

темпе

 

обновления

 

телеметрии

. 

В

 

работе

 

исследованы

 

различные

 

варианты

 

на

-

стройки

 

разработанного

 

модуля

, 

позволяющие

 

реализовать

 

как

 

стандартные

, 

так

 

и

 

более

 

сложные

 

стратегии

 

управления

, 

необ

-

ходимые

 

для

 

сетей

 

с

 

ограниченной

 

пропускной

 

способностью

. 

Кроме

 

того

, 

авторами

 

предложено

 

использовать

 

модель

 

ма

-

шинного

 

обучения

, 

а

 

именно

 

нейронную

 

сеть

 

с

 

полносвязными

 

слоями

, 

для

 

расчета

 

перетоков

 

активной

 

мощности

. 

Результаты

 

исследования

 

подтверждают

, 

что

 

данное

 

решение

 

позволяет

 

обеспечить

 

повышение

 

скорости

 

расчета

 

коэффициентов

 

доле

-

вого

 

участия

, 

необходимое

 

при

 

привлечении

 

источников

 

энергии

 

с

 

быстроизменяющимся

 

характером

 

работы

 

к

 

участию

 

во

 

вто

-

ричном

 

регулировании

. 

Также

 

в

 

работе

 

рассматривается

 

приме

-

нение

 

алгоритма

 Lasso-

регрессии

 

для

 

сокращения

 

размерности

 

расчетной

 

модели

 

энергосистемы

 

в

 

соответствии

 

с

 

задачей

 

управления

 

и

 

повышения

 

быстродействия

 

расчета

 

перетоков

 

ал

-

горитмами

 

машинного

 

обучения

. 

Предложенные

 

подходы

 

были

 

апробированы

 

в

 

рамках

 

расчетных

 

экспериментов

, 

результаты

 

которых

 

подтвердили

 

преимущества

 

их

 

внедрения

 

в

 

существую

-

щие

 

системы

 

управления

 

перетоками

 

активной

 

мощности

.

29

У

величение

 

доли

 

возобновляемых

 

источни

-

ков

 

энергии

  (

ВИЭ

) 

в

 

составе

 

электроэнер

-

гетических

 

систем

 

приводит

 

к

 

появлению

 

новых

 

технологических

 

задач

, 

связанных

 

со

 

стремлением

 

энергокомпаний

 

обеспечить

 

наиболее

 

эффективное

 

использование

 

их

 

ресурсов

 

в

 

услови

-

ях

 

ограничений

 

пропускной

 

способности

 

существую

-

щей

 

сетевой

 

инфраструктуры

. 

Актуальность

 

проблемы

 

ограничения

 

мощности

 

ВИЭ

 

возрастает

 

с

 

увеличением

 

доли

 

ее

 

установлен

-

ной

 

мощности

 

в

 

энергосистеме

. 

Согласно

 

опублико

-

ванным

 

отчетам

, 

даже

 

при

 

относительно

 

небольшой

 

доле

 

ВИЭ

 

в

 

балансе

 

мощности

 

энергосистем

 

России

, 

уже

 

проявляются

 

проблемы

, 

приводящие

 

к

 

ограни

-

чению

 

выдачи

 

мощности

 

как

 

ветровых

, 

так

 

и

 

солнеч

-

ных

 

электростанций

 [1]. 

К

 

основным

 

причинам

 

ввода

 

ограничений

 

относят

 [2]: 

– 

избыток

 

генерации

 

ВИЭ

 

в

 

часы

 

минимума

 

при

 

на

-

личии

 

тепловой

 

генерации

, 

работающей

 

на

 

техно

-

логическом

 

минимуме

, 

особенно

 

в

 

ночные

 

часы

;

– 

сетевые

 

ограничения

 (

значения

 

напряжения

 

ниже

 

допустимого

 

уровня

, 

токовые

 

перегрузки

) 

и

 

огра

-

ничения

 

по

 

динамической

 

устойчивости

 — 

низкая

 

инерция

).

Автоматизация

 

ограничения

 

выдачи

 

мощности

 

ВИЭ

 

позволяет

 

повысить

 

их

 

коэффициент

 

использо

-

вания

 

установленной

 

мощности

 (

КИУМ

), 

так

 

как

 

ввод

 

ограничений

 

по

 

команде

 

диспетчера

 

в

 

условиях

 

бы

-

стрых

 

и

 

слабо

 

прогнозируемых

 

изменений

 

мощности

 

ВИЭ

 

приводит

 

к

 

излишнему

 

увеличению

 

времени

 

действия

 

ограничений

 

и

 

их

 

избыточности

. 

Поэтому

 

в

 

зарубежных

 

энергосистемах

, 

где

 

доля

 

ВИЭ

 

значи

-

тельна

, 

необходимость

 

принудительного

 

снижения

 

выработки

 

ВИЭ

 

является

 

актуальной

 

задачей

, 

при

 

решении

 

которой

 

стараются

 

минимизировать

 

объ

-

ем

 

невыпускаемой

 

мощности

 

за

 

счет

 

автоматизации

 

оценки

 

схемно

-

режимных

 

условий

 

и

 

реализации

 

не

-

обходимых

 

управляющих

 

воздействий

 [2]. 

Для

 

этого

 

развиваются

 

программно

-

технические

 

комплексы

 

для

 

мониторинга

 

пропускной

 

способности

 

сети

, 

по

-

добные

 

применяемой

 

в

 

России

 

системе

 

мониторинга

 

запасов

 

устойчивости

 [3], 

а

 

также

 

разрабатываются

 

стратегии

 

привлечения

 

ВИЭ

 

к

 

автоматическому

 

регу

-

лированию

 

частоты

 

и

 

перетоков

 

активной

 

мощности

 

(

АРЧМ

) [4, 5].

В

 

результате

, 

помимо

 

роста

 

требований

 

к

 

элек

-

тростанциям

 

на

 

базе

 

ВИЭ

, 

участвующим

 

во

 

вторич

-

ном

 

регулировании

, 

данные

 

тенденции

 

определяют

 

дополнительные

 

требования

 

и

 

к

 

самим

 

системам

 

АРЧМ

, 

такие

 

как

 

необходимость

 

более

 

гибкого

 

и

 

се

-

лективного

 

управления

 

перетоками

 

активной

 

мощ

-

ности

, 

что

 

делает

 

актуальными

 

задачи

 

усовер

-

шенствования

 

существующих

 

систем

 

АРЧМ

 

для

 

их

 

соответствия

 

текущим

 

потребностям

 

отрасли

.

Для

 

повышения

 

качества

 

и

 

эффективности

 

АРЧМ

 

в

 

литературе

 

предлагаются

 

адаптивные

 

регуляторы

 

или

 

алгоритмы

 

адаптивной

 

настройки

 

традиционных

 

ПИД

-

регуляторов

, 

которые

 

позволяют

 

улучшить

 

ди

-

намику

 

и

 

гибкость

 

регулирования

. 

Однако

 

данные

 

подходы

 

либо

 

требуют

 

значительных

 

модификаций

 

существующих

 

систем

 

управления

, 

либо

 

не

 

позволя

-

ют

 

повысить

 

их

 

селективность

 — 

способность

 

пере

-

распределять

 

перетоки

 

между

 

отдельными

 

связями

 

для

 

предотвращения

 

недопустимых

 

перегрузок

. 

В

 

то

 

же

 

время

 

значительно

 

меньше

 

внимания

 

уделяет

-

ся

 

вопросам

 

распределения

 

управляющего

 

воздей

-

ствия

 

от

 

ПИД

-

регулятора

 

между

 

регулирующими

 

электростанциями

, 

хотя

 

автоматизация

 

расчета

 

ко

-

эффициентов

 

долевого

 

участия

  (

КДУ

) 

может

 

в

 

зна

-

чительной

 

степени

 

повысить

 

эффективность

 

управ

-

ления

.

Расчет

 

коэффициентов

 

долевого

 

участия

 — 

это

 

задача

 

оптимизации

, 

где

 

целевая

 

функция

 

опреде

-

ляется

 

в

 

соответствии

 

с

 

целью

 

управления

. 

Если

 

управление

 

осуществляется

 

для

 

регулирования

 

частоты

 

или

 

сальдо

 

перетока

, 

значения

 

КДУ

 

могут

 

определяться

 

онлайн

 

с

 

помощью

 

программного

 

обе

-

спечения

, 

которое

 

анализирует

 

вторичные

 

резервы

 

и

 

маневренность

 

регулирующих

 

электростанций

, 

стоимость

 

регулирования

, 

а

 

также

 

другую

 

телеме

-

трическую

 

и

 

рыночную

 

информацию

 [6–9]. 

В

 

этом

 

случае

 

АРЧМ

 

не

 

учитывает

 

влияние

 

отдельных

 

ре

-

гулирующих

 

электростанций

 

на

 

внутренние

 

связи

 

и

, 

следовательно

, 

задачи

 

селективного

 

управления

 

не

 

рассматриваются

.

С

 

другой

 

стороны

, 

если

 

целью

 

АРЧМ

 

является

 

ре

-

гулирование

 

или

 

ограничение

 

перетоков

 

по

 

внутрен

-

ним

 

связям

  (

далее

 — 

регулирование

 

перетоков

), 

значения

 

КДУ

 

определяются

 

на

 

основе

 

анализа

 

эф

-

фективности

 

электростанций

, 

который

 

заключается

 

в

 

их

 

ранжировании

 

по

 

способности

 

выполнять

 

регу

-

лирование

 

перетока

 

в

 

контролируемом

 

сечении

 

при

 

наименьшем

 

использовании

 

вторичных

 

резервов

 

и

 

обеспечивать

 

минимальное

 

влияние

 

на

 

смежные

 

сечения

 

для

 

предотвращения

 

их

 

перегрузки

 [10–12]. 

Данный

 

анализ

 

выполняется

 

несколько

 

раз

 

в

 

месяц

 

или

 

в

 

год

 

специалистами

 

диспетчерских

 

центров

, 

а

 

его

 

методика

 

имеет

 

следующие

 

ограничения

:

1. 

Значения

 

КДУ

 

обновляются

 

редко

, 

поэтому

 

не

 

от

-

ражают

 

эффективность

 

регулирования

 

электро

-

станций

 

в

 

соответствии

 

с

 

фактической

 

схемно

-

ре

-

жимной

 

ситуацией

 

в

 

энергосистеме

.

2. 

Существующий

 

анализ

 

эффективности

 

оценива

-

ет

 

влияние

 

электростанций

 

на

 

переток

 

при

 

пооче

-

редном

 

изменении

 

их

 

мощности

, 

что

 

не

 

в

 

полной

 

мере

 

соответствует

 

реальному

 

процессу

 

управле

-

ния

, 

где

 

изменение

 

загрузки

 

станций

 

производит

-

ся

 

одновременно

.

3. 

Сложность

 

и

 

глубина

 

анализа

 

при

 

расчете

 

КДУ

 

ограничена

 

возможностями

 

и

 

опытом

 

человека

, 

поэтому

 

более

 

трудоемкие

 

задачи

, 

такие

 

как

 

пре

-

дотвращение

 

перегрузки

 

смежных

 

связей

, 

могут

 

быть

 

решены

 

не

 

полностью

 

или

 

не

 

решены

 

со

-

всем

.

Таким

 

образом

, 

существующая

 

методика

 

расче

-

та

 

КДУ

 

для

 

задач

 

регулирования

 

частоты

 

и

 

сальдо

 

перетока

 

удовлетворяет

 

текущим

 

требованиям

 

в

 

от

-

расли

. 

Однако

 

реализация

 

управления

 

для

 

решения

 

данных

 

задач

 

может

 

вызвать

 

перегрузки

 

внутренних

 

связей

 

энергосистемы

 

и

 

привести

 

к

 

срабатыванию

 

ограничителей

 — 

функций

 

предотвращения

 

пере

-

грузки

 

по

 

току

 

или

 

мощности

, 

управляющие

 

воздей

-

ствия

 

которых

 

имеют

 

более

 

высокий

 

приоритет

, 

чем

 

у

 

регуляторов

, 

и

 

могут

 

быть

 

направлены

 

встречно

 

их

 

№

 4 (73) 2022

30

ВОЗОБНОВЛЯЕМАЯ

ЭНЕРГЕТИКА

действиям

. 

Чтобы

 

это

 

предотвратить

, 

требуется

 

ана

-

лиз

 

параметров

 

режима

 

энергосистемы

 

при

 

опреде

-

лении

 

КДУ

. 

Помимо

 

этого

, 

недостатки

 

офлайн

-

рас

-

чета

 

КДУ

, 

выполняемого

 

для

 

задач

 

регулирования

 

перетоков

, 

снижают

 

эффективность

 

использования

 

вторичных

 

резервов

 — 

суммарное

 

изменение

 

мощ

-

ности

 

регулирующих

 

электростанций

 

значительно

 

превышает

 

ошибку

 

управления

 

и

 

более

 

сложные

 

стратегии

 

управления

 

остаются

 

нереализованными

. 

Кроме

 

того

, 

низкая

 

периодичность

 

обновления

 

зна

-

чений

 

КДУ

 

препятствует

 

эффективному

 

привлече

-

нию

 

ВИЭ

 

к

 

задачам

 

вторичного

 

регулирования

, 

в

 

то

 

время

 

как

 

некоторые

 

отраслевые

 

стандарты

 

в

 

за

-

рубежных

 

странах

 

уже

 

регламентируют

 

требования

 

по

 

обеспечению

 

их

 

работы

 

под

 

управлением

 

систем

 

АРЧМ

 [5].

В

 

данной

 

статье

 

авторами

 

предложена

 

методи

-

ка

, 

которая

 

объединяет

 

оптимизационный

 

алгоритм

 

с

 

компонентом

 

для

 

расчета

 

установившегося

 

режи

-

ма

 (

УР

) 

и

 

позволяет

 

выполнять

 

оценку

 

КДУ

 

с

 

учетом

 

экономических

, 

технологических

 

и

 

режимных

 

пара

-

метров

. 

Предложенный

 

подход

 

легко

 

встраивается

 

в

 

существующую

 

архитектуру

 

систем

 

АРЧМ

, 

позво

-

ляя

 

повысить

 

гибкость

 

и

 

селективность

 

регулиро

-

вания

. 

Помимо

 

этого

, 

авторы

 

разработали

 

и

 

проте

-

стировали

 

соответствующие

 

целевые

 

функции

 

для

 

реализации

 

как

 

стандартных

, 

так

 

и

 

более

 

сложных

 

стратегий

 

управления

, 

позволяющих

 

селективно

 

ре

-

гулировать

 

перетоки

 

в

 

сетях

 

с

 

ограниченной

 

пропуск

-

ной

 

способностью

.

Наличие

 

значительной

 

доли

 

источников

 

энергии

 

с

 

быстроизменяющимся

 

характером

 

работы

 

накла

-

дывает

 

повышенные

 

требования

 

к

 

скорости

 

расчета

 

коэффициентов

 

долевого

 

участия

. 

В

 

большей

 

сте

-

пени

 

это

 

проявляется

 

при

 

привлечении

 

таких

 

источ

-

ников

 

ко

 

вторичному

 

регулированию

. 

Поэтому

 

для

 

повышения

 

быстродействия

 

расчета

 

КДУ

 

в

 

работе

 

исследуется

 

возможность

 

применения

 

алгоритмов

 

машинного

 

обучения

 (

МО

), 

а

 

именно

 

искусственных

 

нейронных

 

сетей

 (

НС

). 

Данный

 

подход

 

рассматрива

-

ется

 

в

 

качестве

 

альтернативы

 

традиционным

 

алго

-

ритмам

 

расчета

 

УР

, 

способной

 

в

 

значительной

 

сте

-

пени

 

ускорить

 

расчет

 

перетоков

 

активной

 

мощности

. 

В

 

литературе

 

можно

 

найти

 

примеры

 

работ

, 

анали

-

зирующих

 

применение

 

полносвязных

 

НС

 [13], 

свер

-

точных

 

НС

 [14] 

и

 

других

 

алгоритмов

 

МО

 

для

 

расчета

 

перетоков

 

мощности

. 

Однако

 

несмотря

 

на

 

это

, 

при

-

меров

 

использования

 

данных

 

алгоритмов

 

для

 

улуч

-

шения

 

существующих

 

систем

 

управления

 

реального

 

времени

 

не

 

найдено

.

РАЗРАБОТКА

 

МЕТОДИКИ

 

ОНЛАЙН

-

РАСЧЕТА

 

КОЭФФИЦИЕНТОВ

 

ДОЛЕВОГО

 

УЧАСТИЯ

 

ЭЛЕКТРОСТАНЦИЙ

Эффективность

 

систем

 

АРЧМ

 

может

 

быть

 

повы

-

шена

, 

если

 

расчет

 

КДУ

 

будет

 

выполняться

 

онлайн

 

с

 

учетом

 

влияющих

 

факторов

, 

значимых

 

для

 

рас

-

сматриваемой

 

задачи

 

управления

. 

Для

 

этого

 

пред

-

лагается

 

использовать

 

алгоритм

, 

структура

 

которого

 

изображена

 

на

 

рисунке

 1.

Согласно

 

рисунку

, 

процесс

 

онлайн

-

расчета

 

КДУ

 

состоит

 

из

 

нескольких

 

этапов

. 

Первоначально

  (

фи

-

олетовые

 

линии

) 

из

 

базы

 

данных

 

реального

 

време

-

ни

 SCADA-

системы

 

диспетчерского

 

центра

 

посту

-

пает

 

актуальная

 

телеметрическая

 

информация

 

TM

 

в

 

модуль

 

оценки

 

состояния

. 

Далее

 

оцененные

 

зна

-

чения

 

TM

'

 

передаются

 

в

 

модуль

 

для

 

расчета

 

уста

-

новившегося

 

режима

, 

который

 

определяет

 

значения

 

режимных

 

параметров

  (

например

, 

перетоков

 

через

 

контролируемое

 

сечение

 

) 

и

 

передает

 

их

 

в

 

опти

-

мизационную

 

модель

, 

куда

 

также

 

поступает

 

инфор

-

мация

 

об

 

объемах

 

вторичных

 

резервов

 

R

gen

, 

текущих

 

значениях

 

мощности

 

регулирующих

 

электростанций

 

, 

стоимости

 

выработки

 

C

gen

 

и

 

другая

 

оперативная

 

информация

.

Второй

 

этап

 — 

оптимизационный

 

процесс

  (

ро

-

зовые

 

линии

), 

в

 

котором

 

подбираются

 

мощности

 

регулирующих

 

электростанций

 

P

gen

 

таким

 

образом

, 

чтобы

 

минимизировать

 

заранее

 

заданную

 

целевую

 

функцию

. 

Для

 

рассматриваемой

 

оптимизационной

 

задачи

 

авторы

 

предлагают

 

использовать

 

следующий

 

общий

 

вид

 

целевой

 

функции

:

 

f

(

P

gen

) = 

i

w

i 

∙

 

f

i

(

P

gen

). (1)

Предложенная

 

целевая

 

функция

 

представляет

 

собой

 

взвешенную

 

сумму

 

оптимизационных

 

крите

-

риев

 

f

i

(

P

gen

), 

которые

 

определяются

 

в

 

соответствии

 

с

 

задачей

 

управления

 

и

 

могут

 

содержать

 

экономи

-

ческие

 (

например

, 

C

gen

), 

технологические

 (

например

, 

R

gen

) 

и

 

режимные

 

параметры

 (

например

, 

P

f

). 

При

 

этом

 

совместное

 

использование

 

нескольких

 

критериев

 

требует

 

нормализации

 

значений

, 

чтобы

 

диапазоны

 

их

 

изменения

 

были

 

сопоставимы

 

между

 

собой

 [15]. 

Так

 

как

 

режимные

 

параметры

 

зависят

 

от

 

мощ

-

ности

 

регулирующих

 

электростанций

 

P

gen

, 

их

 

необ

-

ходимо

 

пересчитывать

 

с

 

помощью

 

компонента

 

для

 

расчета

 

УР

 

на

 

каждой

 

итерации

 

оптимизационного

 

процесса

 

с

 

учетом

 

ряда

 

ограничений

:

1. 

Напряжения

 

в

 

каждом

 

узле

 

энергосистемы

 

долж

-

ны

 

находиться

 

в

 

допустимых

 

пределах

, 

опреде

-

ляемых

 

устойчивостью

 

нагрузки

 

и

 

разрешенными

 

для

 

оборудования

 

уровнями

 

перенапряжений

.

2. 

Загрузка

 

генераторов

 

должна

 

определяться

 

с

 

уче

-

том

 

ограничений

 

на

 

передачу

 

мощности

 

по

 

усло

-

виям

 

статической

 

апериодической

 

устойчивости

.

3. 

Диапазон

 

изменения

 

мощности

 

участвующих

 

в

 

АРЧМ

 

станций

 

не

 

должен

 

превышать

 

фактиче

-

Рис

. 1. 

Структура

 

алгоритма

 

для

 

онлайн

-

расчета

 

коэффициентов

 

долевого

 

участия

 

электростанций

 

(

БДРВ

 — 

база

 

данных

 

реального

 

времени

; 

ОМ

 — 

оп

-

тимизационная

 

модель

; 

КДУ

 — 

блок

 

для

 

расчета

 

КДУ

; 

ОС

 — 

модуль

 

оценки

 

состояния

; 

УР

 — 

компонент

 

для

 

расчета

 

установившегося

 

режима

; 

БД

 

АРЧМ

 — 

база

 

данных

 

системы

 

АРЧМ

)

TM

TM

'

PF

БД

РВ

ОС

УР

ОМ

КДУ

БД

АРЧМ

P

f

init

P

P

f

P

P

R

C

    ,

P

31

ских

 

резервов

 

на

 

загрузку

 

и

 

на

 

разгрузку

.

По

 

окончании

 

оптимизацион

-

ного

 

процесса

  (

серые

 

линии

 

на

 

рисунке

 1) 

полученные

 

значения

 

мощностей

 

регулирующих

 

элек

-

тростанций

 

преобразуются

 

в

 

ко

-

эффициенты

 

долевого

 

участия

 

PF

. 

Обновленные

 

значения

 

КДУ

 

сохраняются

 

в

 

базе

 

данных

 

АРЧМ

, 

после

 

чего

 

цикл

 

расчета

 

начинает

-

ся

 

заново

 

с

 

использованием

 

акту

-

альных

 

значений

 

параметров

, 

учи

-

тываемых

 

при

 

оптимизации

.

Таким

 

образом

, 

предложенный

 

подход

 

может

 

быть

 

легко

 

интегрирован

 

в

 

существу

-

ющую

 

архитектуру

 SCADA/EMS 

приложений

. 

В

 

то

 

же

 

время

 

оптимизационные

 

критерии

 

и

 

их

 

весовые

 

коэффициенты

 

w

i

 

в

 

функции

 (1) 

могут

 

быть

 

подобра

-

ны

 

с

 

учетом

 

особенностей

 

энергосистемы

 

и

 

опыта

 

ее

 

эксплуатации

.

РАСЧЕТ

 

КОЭФФИЦИЕНТОВ

 

ДОЛЕВОГО

 

УЧАСТИЯ

 

ДЛЯ

 

РАЗЛИЧНЫХ

 

ЗАДАЧ

 

УПРАВЛЕНИЯ

 

И

 

СОСТАВА

 

ГЕНЕРИРУЮЩЕГО

 

ОБОРУДОВАНИЯ

 1. 

Описание

 

исходных

 

данных

На

 

основе

 

предложенной

 

методики

 

с

 

помощью

 

языка

 

программирования

 Python 

был

 

разработан

 

программный

 

модуль

, 

который

 

в

 

качестве

 

алгоритма

 

оптимизации

 

использует

 

метод

 

дифференциальной

 

эволюции

, 

реализованный

 

в

 

библиотеке

 SciPy. 

Раз

-

работка

 

и

 

апробация

 

модуля

 

выполнены

 

на

 

персо

-

нальном

 

компьютере

 

со

 

следующими

 

параметра

-

ми

: Intel(R) Core(TM) i3-7100 3.90 

ГГц

, 8 

Гб

 DDR4 

2133 

МГц

 

ОЗУ

, 125 

Гб

 SSD.

Для

 

демонстрации

 

возможностей

 

разработанно

-

го

 

модуля

 

в

 

данном

 

разделе

 

приведены

 

результаты

 

расчета

 

КДУ

 

для

 

нескольких

 

задач

 

управления

. 

При

 

проведении

 

экспериментов

 

была

 

подготовлена

 

мо

-

дель

 

части

 

энергосистемы

 

России

 (

рисунок

 2) 

с

 

теп

-

ло

- 

и

 

гидроэлектростанциями

 

общей

 

мощностью

 

60 

ГВт

 (464 

узла

 

и

 742 

ветви

).

Чтобы

 

протестировать

 

онлайн

 

работу

 

модуля

, 

авторы

 

использовали

 

архивную

 

телеметрическую

 

информацию

 

о

 

режиме

 

энергосистемы

 

за

 24 

часа

 

с

 

дискретностью

 5 

минут

. 

При

 

этом

 

топология

 

сети

 

была

 

принята

 

постоянной

 

для

 

упрощения

 

расчетов

.

2. 

Результаты

 

расчетов

 

для

 

энергосистемы

 

с

 

тепло

- 

и

 

гидрогенерацией

В

 

рассматриваемой

 

энергосистеме

 

АРЧМ

 

управ

-

ляет

 

двумя

 

гидроэлектростанциями

  (

ГЭС

1

 

и

 

ГЭС

2

) 

для

 

регулирования

 

перетока

 

в

 

сечении

 F

1

. 

Поэтому

 

разработанный

 

модуль

 

был

 

первоначально

 

про

-

тестирован

 

именно

 

для

 

этой

 

стандартной

 

задачи

 

управления

. 

Для

 

расчета

 

установившегося

 

режима

 

был

 

выбран

 

метод

 

Ньютона

-

Рафсона

 (

Н

-

Р

), 

реализо

-

ванный

 

в

 

программном

 

комплексе

 RastrWin. 

Так

 

как

 

вторичные

 

резервы

 

гидроэлектростанций

 

в

 

большей

 

степени

 

определяются

 

правилами

 

водопользования

, 

рельефом

 

и

 

сезонными

 

условиям

 — 

они

 

изменяют

-

ся

 

незначительно

 

в

 

течение

 

суток

 

и

 

могут

 

считаться

 

ВЭС

3

ВЭС

2

F

1

F

2

ГЭС

2

ГЭС

1

220/500



70 

ЭСт

База

ВЭС

1

постоянными

. 

В

 

рассматриваемом

 

случае

 

авторы

 

приняли

 

объемы

 

резервов

 

на

 

загрузку

 

и

 

на

 

разгрузку

 

равными

 50 

МВт

 

для

 

каждой

 

ГЭС

.

Чтобы

 

настроить

 

модуль

, 

алгоритм

 

работы

 

кото

-

рого

 

изображен

 

на

 

рисунке

 1, 

под

 

рассматриваемую

 

задачу

 

управления

 

перетоком

 

в

 

контролируемом

 

сечении

  F

1

, 

предлагается

 

из

 

общего

 

вида

 

целевой

 

функции

 (1) 

сформулировать

 

следующую

:

 

f

(

P

gen

) = 

w

i

 

∙

 f

i

(

P

gen

), (2)

 

f

1

(

P

gen

) = 



P

F1

 – (

 – 



)



, (3)

 

f

2

(

P

gen

) = 



k

R

 

˚

 

(

P

gen

 – 

).



 

n



1

. (4)

В

 

ходе

 

оптимизационного

 

процесса

 

алгоритм

 

стремится

 

так

 

подобрать

 

значения

 

мощностей

 

ре

-

гулирующих

 

электростанций

 

P

gen

, 

чтобы

 

отклонение

 

перетока

 

в

 

контролируемом

 

сечении

 

P

F1

 

от

 

целево

-

го

 

значения

 

было

 

минимальным

. 

Несмотря

 

на

 

то

, 

что

 

КДУ

 

обновляются

 

онлайн

, 

в

 

процессе

 

их

 

рас

-

чета

 

не

 

учитывается

 

фактическая

 

ошибка

 

управле

-

ния

. 

Поэтому

 

для

 

выполнения

 

расчетов

 

необходи

-

мо

 

сформировать

 

эталонную

 

ошибку

 

управления

 

в

 

соответствии

 

с

 

рассматриваемой

 

задачей

 

управ

-

ления

. 

Для

 

всех

 

экспериментов

, 

представленных

 

в

 

работе

, 

эталонная

 

ошибка

 



 — 

это

 

отклонение

 

перетока

 

в

 

контролируемом

 

объекте

 (

в

 

данном

 

слу

-

чае

, 

в

 

сечении

  F

1

) 

от

 

его

 

исходного

 

значения

 

. 

Значение

 



 

принято

 

равным

 10 

МВт

 

и

 

при

 

экс

-

плуатации

 

может

 

быть

 

подобрано

 

в

 

соответствии

 

с

 

опытом

 

управления

 

энергосистемой

. 

Второй

 

компонент

 (4) 

учитывает

 

резервы

 

электростанций

 

с

 

помощью

 

пропорциональных

 

коэффициентов

 

k

R

 

и

 

заставляет

 

алгоритм

 

оптимизации

 

миними

-

зировать

 

отклонение

 

мощностей

 

регулирующих

 

электростанций

 

от

 

их

 

начальных

 

значений

 

 

и

, 

соответственно

, 

использовать

 

при

 

регулирова

-

нии

 

только

 

наиболее

 

эффективные

 

электростан

-

ции

. 

Величина

 

n

 

позволяет

 

распределять

 

команды

 

АРЧМ

 

так

, 

чтобы

 

более

 

равномерно

 

расходовать

 

вторичные

 

резервы

 

мощности

. 

Весовые

 

коэффи

-

циенты

 

w

1

 

и

 

w

2

 

определяют

 

важность

 

отдельных

 

критериев

 

и

 

могут

 

быть

 

настроены

 

при

 

необходи

-

мости

.

На

 

рисунке

 3 

отображены

 

результаты

 

расчета

 

КДУ

 

для

 

ГЭС

1

 

и

 

ГЭС

2

, 

а

 

также

 

значения

 

КДУ

 

из

 

су

-

ществующей

 

системы

 

АРЧМ

 

в

 

рассматриваемый

 

промежуток

 

времени

. 

Необходимо

 

отметить

, 

что

 

на

 

Рис

. 2. 

Упрощенная

 

схема

 

тестовой

 

энергосистемы

 (

ЭСт

 — 

электростан

-

ция

; 

ВЭС

 — 

ветроэлектростанция

; 

ГЭС

 — 

гидроэлектростанция

)

№

 4 (73) 2022

32

ВОЗОБНОВЛЯЕМАЯ

ЭНЕРГЕТИКА

рисунке

 3 

и

 

далее

 

значения

 

КДУ

 

приведены

 

с

 

учетом

 

влияния

 

регулирующих

 

электростанций

 

на

 

переток

 

в

 

контролируемом

 

сечении

 

или

 

связи

  (

знак

 

минуса

 

соответствует

 

действию

 

станции

 

на

 

разгрузку

, 

а

 

знак

 

плюса

 — 

на

 

загрузку

).

Наибольшее

 

влияние

 

на

 

эффективность

 

регули

-

рующих

 

электростанций

 

оказывает

 

их

 

электрическая

 

удаленность

 

от

 

контролируемого

 

сечения

, 

которая

 

определяется

 

топологией

 

сети

. 

Так

 

как

 

в

 

данной

 

ра

-

боте

 

используется

 

постоянная

 

топология

, 

значения

 

КДУ

 

на

 

рисунке

 3 

почти

 

не

 

изменяются

. 

Также

 

по

 

рисунку

 

видно

, 

что

 

рассчитанные

 

КДУ

 

схожи

 

с

 

уста

-

новленными

 

значениями

 

в

 

существующей

 

системе

 

АРЧМ

. 

Небольшое

 

отличие

 

можно

 

объяснить

 

разни

-

цей

 

в

 

методике

 

расчета

 

и

 

анализируемых

 

схемно

-

ре

-

жимных

 

ситуациях

.

В

 

данном

 

эксперименте

 

каждый

 

оптимизацион

-

ный

 

цикл

, 

выполняющий

 

расчет

 

КДУ

 

для

 5-

минутно

-

го

 

интервала

 

времени

, 

в

 

течение

 

которого

 

значения

 

параметров

 

режима

 

принимаются

 

установившимися

, 

выполняет

 

в

 

среднем

 1651 

расчет

 

УР

 

и

 

длится

 

около

 

23,1 

секунды

 

при

 

запуске

 

алгоритма

 

в

 

однопоточном

 

режиме

. 

Также

 

стоит

 

отметить

, 

что

 

время

 

расчета

 

од

-

ного

 

установившегося

 

режима

 

для

 

рассматриваемой

 

энергосистемы

 

составляет

 12 

мс

 

при

 

использовании

 

программного

 

комплекса

 

и

 

персонального

 

компьюте

-

ра

, 

описанных

 

выше

.

3. 

Результаты

 

расчета

 

для

 

энергосистемы

 

с

 

тепло

-, 

гидро

- 

и

 

ветрогенерацией

В

 

данном

 

разделе

 

представлены

 

результаты

 

апробации

 

модуля

 

при

 

наличии

 

ветровых

 

электро

-

станций

, 

на

 

которых

 

размещены

 

вторичные

 

резер

-

вы

 

мощности

. 

Для

 

реализации

 

описанной

 

ситуации

 

часть

 

существующей

 

генерации

 

была

 

замещена

 

вет

-

ропарками

 (

ВЭС

1

, 

ВЭС

2

 

и

 

ВЭС

3

) 

мощностью

 600, 600 

и

 300 

МВт

 

соответственно

 

и

 

подключена

 

к

 

системе

 

АРЧМ

.

В

 

левой

 

части

 

рисунка

 4 

отображена

 

выработка

 

активной

 

мощности

 

ВЭС

 

в

 

течение

 

суток

, 

представ

-

ленная

 

в

 

процентах

 

от

 

установленной

 

мощности

 

и

 

принятая

 

для

 

иллюстрации

 

работы

 

модуля

 

соглас

-

но

 

данным

 

Национальной

 

лаборатории

 

по

 

изуче

-

нию

 

возобновляемой

 

энергии

 [16]. 

В

 

свою

 

оче

-

редь

, 

величина

 

вторичного

 

резерва

 

ВЭС

 

задана

 

в

 

зависимости

 

от

 

располагаемой

 

мощности

. 

Это

 

соответствует

 

методикам

, 

описанным

 

в

 

работах

[2, 17], 

согласно

 

которым

 

резерв

 

на

 

загрузку

 

форми

-

руется

 

путем

 

принудительного

 

снижения

 

фактиче

-

ски

 

выдаваемой

 

мощности

 

на

 

некоторую

 

величину

 

относительно

 

располагаемой

, 

в

 

то

 

время

 

как

 

резерв

 

на

 

разгрузку

 

может

 

задаваться

 

от

 

фактической

 

вы

-

даваемой

 

мощности

 

до

 

технологического

 

миниму

-

ма

 

станции

.

В

 

данной

 

работе

 

резервы

 

ВЭС

 

для

 

регулирова

-

ния

 

на

 

разгрузку

 

приняты

 

равными

 10% 

от

 

их

 

распо

-

лагаемой

 

мощности

 

в

 

каждый

 

момент

 

времени

. 

Это

 

допущение

 

принято

, 

так

 

как

 

практика

 

подключения

 

ВЭС

 

к

 

АРЧМ

 

в

 

данный

 

момент

 

еще

 

не

 

сформирова

-

лась

, 

и

 

устоявшихся

 

нормативов

 

для

 

определения

 

вторичных

 

резервов

 

ВЭС

 

нет

.

В

 

данном

 

разделе

, 

как

 

и

 

в

 

предыдущем

 

разде

-

ле

, 

рассматривается

 

задача

 

определения

 

КДУ

 

для

 

управления

 

перетоком

 

в

 

сечении

  F

1

. 

Результаты

 

расчета

, 

представленные

 

в

 

правой

 

части

 

рисунка

 4, 

показывают

 

изменение

 

значений

 

КДУ

 

всех

 

регули

-

рующих

 

электростанций

 

вследствие

 

непостоянства

 

выработки

 

ВЭС

 

и

 

их

 

резервов

. 

Это

 

доказывает

, 

что

 

в

 

случае

 

использования

 

ВЭС

 

во

 

вторичном

 

регули

-

ровании

 

требуется

 

онлайн

-

расчет

 

КДУ

. 

В

 

данных

 

экспериментах

 

оптимизационный

 

цикл

 

выполняет

 

в

 

среднем

 17 541 

расчет

 

УР

 

и

 

длится

 251,04 

се

-

кунды

.

4. 

Регулирование

 

перетока

 

с

 

учетом

 

загрузки

 

смежных

 

связей

Реализация

 

более

 

сложных

 

стратегий

 

управ

-

ления

 

требует

 

расширения

 

целевой

 

функции

 (2) 

дополнительными

 

критериям

 

оптимизации

. 

На

-

пример

, 

для

 

повышения

 

селективности

 

управле

-

ния

 

необходимо

 

учитывать

 

перетоки

 

мощности

 

Рис

. 3. 

Сравнение

 

рассчитанных

 

КДУ

 

со

 

значениями

 

в

 

существующей

 

системе

 

АРЧМ

Рис

. 4. 

Изменение

 

выработки

 

активной

 

мощности

 

ВЭС

 

в

 

течение

 

рассматриваемых

 

суток

 (

слева

), 

рассчитанные

 

значения

 

КДУ

 

регулирующих

 

ГЭС

 

и

 

ВЭС

 (

справа

)

–40

–45

–50

–55

–60

t

, 

ч

КДУ

, %

0 3 6 9 12 15 

18 21 

24

ГЭС

1

ГЭС

2

ГЭС

1 

АРЧМ

ГЭС

2 

АРЧМ

0 3 6 9 12 15 18 21 24

t

, 

ч

0 3 6 9 12 15 18 21 24

t

, 

ч

100

75

50

25

0

0

–15

–30

–45

–60

P

, %

КДУ

, %

ГЭС

1

ВЭС

1

ВЭС

2

ВЭС

3

ГЭС

2

33

в

 

смежных

 

сечениях

 

с

 

ограниченной

 

пропускной

 

способностью

, 

чтобы

 

не

 

допустить

 

их

 

перегрузки

 

в

 

результате

 

регулирования

 

в

 

заданном

 

сечении

 

или

 

области

 

регулирования

. 

Для

 

реализации

 

такого

 

способа

 

управления

 

предлагается

 

добавить

 

третий

 

компонент

 

f

3

(

P

gen

) 

с

 

весовым

 

коэффициентом

 

w

3

 

в

 

це

-

левую

 

функцию

 (2):

 

f

(

P

gen

) = 

w

i

 

∙

 

f

i

(

P

gen

), (5)

 

f

1

(

P

gen

) = 



P

F1

 – (

 – 

∆

)



, (6)

 

f

2

(

P

gen

) = 



k

R

 

˚

 (

P

gen

 – 

).



 

n



1

, (7)

 

f

3

(

P

gen

) = 



P

F2

 – 



. (8)

Добавленный

 

компонент

 (8) 

определяет

 

штраф

 

для

 

алгоритма

 

оптимизации

 

за

 

отклонение

 

перето

-

ка

 

в

 

смежном

 

сечении

 

P

F2

 

от

 

его

 

исходного

 

значения

 

. 

Таким

 

образом

, 

подбирая

 

коэффициент

 

w

3

, 

мож

-

но

 

добиться

 

меньшего

 

воздействия

 

на

 

смежное

 

се

-

чение

 F

2

, 

вызванное

 

регулированием

 

перетока

 

в

 

кон

-

тролируемом

 

сечении

 F

1

.

В

 

данном

 

разделе

 

приведены

 

результаты

 

расчета

 

КДУ

 

с

 

тремя

 

различными

 

значениями

 

w

3

 — 

w

3

А

, 

w

3B

, 

w

3

С

, 

для

 

которых

 

выполняется

 

условие

:

 0 



 

w

3

А

 



 

w

3B

 



 

w

3

С

. (9)

Результаты

 

расчетов

, 

представленные

 

на

 

рисун

-

ке

 5, 

показывают

 

изменение

 

значений

 

КДУ

, 

когда

 

ал

-

горитм

 

стремится

 

управлять

 

перетоком

 

в

 

контроли

-

руемом

 

сечении

 F

1

 

и

 

при

 

этом

 

минимизировать

 

вли

-

яние

 

на

 

смежное

 

сечение

 F

2

. 

Электростанция

 

ВЭС

1

 

обладает

 

большим

 

влиянием

 

на

 

сечение

 F

2

, 

поэтому

 

с

 

увеличением

 

w

3

 

значение

 

ее

 

КДУ

 

значительно

 

воз

-

растает

, 

а

 

когда

 

объем

 

резервов

 

ВЭС

1

 

снижен

  (

ин

-

тервал

 

с

 5 

до

 12 

часов

 

на

 

рисунках

 4 

и

 5), 

переток

 

в

 

смежном

 

сечении

 

увеличивается

. 

С

 

увеличением

 

коэффициента

 

w

3

 

влияние

 

на

 

переток

 

в

 

смежном

 

сечении

  F

2

 

снижается

, 

что

 

по

-

зволяет

 

не

 

допустить

 

его

 

перегрузки

 

в

 

результате

 

регулирования

 

в

 

контролируемом

 

сечении

 F

1

. 

Одна

-

ко

 

данная

 

стратегия

 

регулирования

 

приводит

 

к

 

до

-

полнительному

 

расходу

 

вторичных

 

резервов

 

на

 

раз

-

грузку

 — 

до

 3% 

в

 

экспериментах

, 

представленных

 

на

 

рисунке

 5.

Таким

 

образом

, 

выбор

 

оптимального

 

значения

 

коэффициента

 

w

3

, 

с

 

одной

 

стороны

, 

зависит

 

от

 

тре

-

бований

 

к

 

эффективному

 

использованию

 

вторичных

 

резервов

, 

что

 

соответствует

 

стремлению

 

миними

-

зировать

 

ограничение

 

мощности

 

ВЭС

; 

с

 

другой

 

сто

-

роны

 — 

от

 

требований

 

к

 

минимизации

 

влияния

 

на

 

переток

 

в

 

смежном

 

сечении

 

при

 

регулировании

 

в

 

ос

-

новном

 

сечении

.

Процесс

 

определения

 

КДУ

 

для

 

описанной

 

выше

 

задачи

 

в

 

среднем

 

занимает

 253,33 

секунды

 

и

 

требу

-

ет

 18 484 

расчета

 

установившегося

 

режима

.

Рис

. 5. 

Значения

 

КДУ

 

регулирующих

 

электростанций

, 

отклонение

 

перетока

 

в

 

контролируемом

 (



P

F1

) 

и

 

смежном

 

сечениях

 (



P

F2

), 

суммарное

 

изменение

 

мощности

 

регулирующих

 

электростанций

 (



P

gen

) 

при

 

разных

 

значениях

 

w

3

 

(A — 0, B — w

3

B

, C — 

w

3

C

)

0

–25

–50

–75

–100

10

5

0

–5

–10

КДУ

, %



P

, 

МВт

А

-1

А

-2

0

–25

–50

–75

–100

10

5

0

–5

–10

В

-1

В

-2

0 3 6 9 12 15 18 21 24

t

, 

ч

0 3 6 9 12 15 18 

21 24

t

, 

ч

0

–25

–50

–75

–100

10

5

0

–5

–10

С

-1

С

-2

ГЭС

1

ВЭС

1

ВЭС

2

ВЭС

3

ГЭС

2



P

F2



P

F1



P

gen

№

 4 (73) 2022

34

ВОЗОБНОВЛЯЕМАЯ

ЭНЕРГЕТИКА

ПРИМЕНЕНИЕ

 

МАШИННОГО

 

ОБУЧЕНИЯ

 

ДЛЯ

 

ПОВЫШЕНИЯ

 

БЫСТРОДЕЙСТВИЯ

 

РАСЧЕТОВ

1. 

Описание

 

подхода

Представленные

 

ранее

 

результаты

 

экспери

-

ментов

 

доказывают

 

применимость

 

предложенной

 

методики

 

расчета

 

КДУ

 

для

 

различных

 

стратегий

 

регулирования

. 

Однако

 

процесс

 

настройки

 

программ

-

ного

 

модуля

 

и

 

его

 

быстродействие

 

зависят

 

от

 

задачи

 

управления

 

и

 

структуры

 

энергосистемы

. 

Первый

 

экс

-

перимент

 

с

 

двумя

 

регулирующими

 

электростанция

-

ми

 

показал

 

приемлемую

 

скорость

 

расчета

 

КДУ

, 

но

 

с

 

увеличением

 

количества

 

электростанций

, 

управля

-

емых

 

АРЧМ

, 

процесс

 

расчета

 

стал

 

значительно

 

мед

-

леннее

. 

Низкое

 

быстродействие

 

модуля

 

может

 

быть

 

существенным

 

недостатком

, 

особенно

 

в

 

энергосис

-

темах

, 

где

 

вторичные

 

резервы

 

предоставляют

 

ВИЭ

.

Требования

 

к

 

быстродействию

 

алгоритма

 

расчета

 

КДУ

 

определяются

 

по

 

большей

 

части

 

скоростью

 

из

-

менения

 

факторов

, 

влияющих

 

на

 

результат

 

расчета

. 

В

 

описанных

 

выше

 

экспериментах

 

используется

 

ин

-

формация

 

о

 

вторичных

 

резервах

 

и

 

эффективности

 

регулирующих

 

электростанций

. 

В

 

этом

 

случае

 

для

 

задачи

 

регулирования

 

перетоков

 

в

 

энергосистемах

 

с

 

традиционным

 

составом

 

генерации

 

целесообразно

 

обновлять

 

значения

 

КДУ

 

по

 

факту

 

изменения

 

тополо

-

гии

, 

так

 

как

 

именно

 

данный

 

фактор

 

в

 

основном

 

опре

-

деляет

 

эффективность

 

электростанций

  (

в

 

то

 

вре

-

мя

 

как

 

вторичные

 

резервы

 

изменяются

 

медленно

). 

В

 

случае

 

участия

 

ВЭС

 

во

 

вторичном

 

регулировании

 

важным

 

становится

 

обновление

 

КДУ

 

в

 

соответствии

 

с

 

изменением

 

доступной

 

мощности

 

ВЭС

, 

которая

 

может

 

быть

 

измерена

 

или

 

приниматься

 

по

 

данным

 

прогноза

. 

Если

 

учесть

, 

что

 

точность

 

информации

 

о

 

прогнозируемой

 

мощности

 

ВЭС

 

и

, 

соответствен

-

но

, 

доступном

 

резерве

 

на

 

ее

 

разгрузку

 

увеличивает

-

ся

 

с

 

сокращением

 

периода

 

прогноза

, 

то

 

в

 

качестве

 

предельного

 

времени

 

расчета

 

КДУ

 

можно

 

принять

 

часто

 

встречающийся

 

в

 

зарубежных

 

энергосистемах

 

интервал

 

прогноза

 — 5 

минут

, 

который

 

обеспечивает

 

приемлемую

 

точность

 

прогноза

 

для

 

задач

 

регулиро

-

вания

 [18]. 

Однако

 

при

 

использовании

 

фактических

 

значений

 

мощности

 

ВЭС

 

расчет

 

КДУ

 

должен

 

выпол

-

няться

 

максимально

 

быстро

 

для

 

поддержания

 

наи

-

более

 

высокого

 

значения

 

КИУМ

 

путем

 

сокращения

 

длительности

 

ограничения

 

выработки

 

ВЭС

.

Одним

 

из

 

способов

 

повышения

 

быстродействия

 

разработанного

 

модуля

 

является

 

снижение

 

длитель

-

ности

 

каждого

 

шага

 

оптимизации

 

путем

 

ускорения

 

расчета

 

перетоков

 

активной

 

мощности

. 

С

 

этой

 

целью

 

в

 

данной

 

работе

 

предлагается

 

вместо

 

традиционно

-

го

 

алгоритма

 

для

 

расчета

 

УР

 (

метода

 

Ньютона

-

Раф

-

сона

) 

использовать

 

методы

 

машинного

 

обучения

. 

В

 

отличие

 

от

 

метода

 

Н

-

Р

, 

алгоритмы

 

МО

 

не

 

требуют

 

расчета

 

всех

 

режимных

 

параметров

 

и

 

могут

 

исполь

-

зоваться

 

для

 

оценки

 

только

 

тех

 

величин

, 

которые

 

являются

 

значимыми

 

для

 

конкретной

 

задачи

, 

напри

-

мер

, 

перетоки

 

активной

 

мощности

 

в

 

контролируемом

 

и

 

смежном

 

сечениях

 

для

 

расчета

 

КДУ

.

Наиболее

 

распространенный

 

способ

 

описания

 

со

-

стояния

 

энергосистемы

 

с

 

постоянной

 

топологией

 — 

использование

 

значений

 

активных

 

и

 

реактивных

 

инъ

-

екций

 

мощности

 

в

 

каждом

 

узле

 

в

 

качестве

 

вектора

 

признаков

. 

Однако

 

в

 

энергосистемах

 

могут

 

быть

 

тысячи

 

узлов

, 

и

 

очевидно

, 

что

 

инъекции

 

только

 

в

 

части

 

из

 

этих

 

узлов

 

могут

 

оказывать

 

влияние

 

на

 

контролируемые

 

па

-

раметры

. 

Наличие

 

излишней

 

информации

 

в

 

векторе

 

признаков

 

может

 

привести

 

к

 

повышению

 

длительности

 

расчетов

 

и

 

снижению

 

точности

 

модели

 

МО

.

Для

 

снижения

 

размерности

 

признакового

 

про

-

странства

 

в

 

данной

 

работе

 

предлагается

 

использо

-

вать

 

модель

 Lasso-

регрессии

, 

которая

 

представляет

 

собой

 

модель

 

линейной

 

регрессии

, 

обученную

 

с

  L

1

-

регуляризацией

. 

С

 

помощью

 

данного

 

подхода

 

процесс

 

понижения

 

размерности

 

выглядит

 

следующим

 

образом

:

1. 

Задается

 

коэффициент

 

регуляризации

.

2. 

Формируется

 

модель

 Lasso-

регрессии

 

с

 

исполь

-

зованием

 

всей

 

обучающей

 

выборки

.

3. 

Признаки

, 

чей

 

вес

 

в

 

модели

 Lasso-

регрессии

 

больше

 

нуля

, 

принимаются

 

как

 

значимые

 

для

 

рассматриваемой

 

задачи

 

и

 

используются

 

в

 

каче

-

стве

 

входных

 

параметров

 

модели

 

МО

 

для

 

расчета

 

перетоков

.

Применение

 Lasso-

регрессии

 

схоже

 

с

 

выпол

-

нением

 

анализа

 

эффективности

 

регулирующих

 

электростанций

, 

в

 

рамках

 

которого

 

специалисты

 

из

-

меняют

 

значения

 

инъекций

 

мощности

 

в

 

генерирую

-

щих

 

узлах

 

и

 

отслеживают

 

реакцию

 

контролируемых

 

параметров

 

на

 

данные

 

изменения

. 

Таким

 

образом

, 

предложенный

 

подход

 

для

 

понижения

 

размерности

 

позволяет

 

выбрать

 

только

 

те

 

признаки

, 

которые

 

ока

-

зывают

 

большее

 

влияние

 

на

 

контролируемые

 

пере

-

токи

 

и

 

другие

 

параметры

, 

рассчитываемые

 

с

 

помо

-

щью

 

модели

 

МО

.

Предложенный

 

подход

 

для

 

расчета

 

перетоков

 

мощности

 

с

 

помощью

 

модели

 

машинного

 

обучения

 

схематично

 

изображен

 

на

 

рисунке

 6. 

Так

 

как

 

для

 

Рис

. 6. 

Предложенный

 

подход

 

для

 

расчета

 

перетоков

 

ак

-

тивной

 

мощности

 

с

 

помощью

 

модели

 

машинного

 

обуче

-

ния

 (

ОП

 — 

компонент

 

для

 

отбора

 

признаков

; 

ФП

 — 

ком

-

понент

 

для

 

фильтрации

 

признаков

; 

ФМ

 — 

компонент

 

для

 

формирования

 

моделей

 

машинного

 

обучения

; 

МП

 — 

модель

 

машинного

 

обучения

 

для

 

расчета

 

перетоков

; 

ОС

 

и

 

УР

 — 

модуль

 

для

 

оценки

 

состояния

 

и

 

компонент

 

для

 

расчета

 

установившегося

 

режима

, 

как

 

на

 

рисунке

 1)

TM

'

ОП

ФП

ФП

ОС

ФМ

МП

P

fi

 lt

inj

P

fi

 lt

inj

Q

fi

 lt

inj

Q

fi

 lt

inj

P

inj, 

Q

inj

L

1

FL

МП

УР

Офлайн

Онлайн

P

inj, 

Q

inj

P

f

P

f

P

f

P

f

Об

учающая

 

выборк

а