64
Разработка алгоритма ранжирования
узлов по общей эффективности
регулирования напряжения
на основании измерений реакции
нагрузки в узлах электрической сети
УДК 621.311:621.3.05
Буслов
В
.
В
.,
ведущий эксперт
Департамента
электрических режимов
ПАО «Россети
Московский регион»,
аспирант кафедры
Электроэнергетических
систем института
электроэнергетики
ФГБОУ ВО «НИУ
«МЭИ»
Ключевые
слова
:
статические характери-
стики нагрузки, энер-
госберегающие техно-
логии, матрица Якоби,
параметры электриче-
ских режимов, регули-
рование напряжения,
оперативно-технологи-
ческое управление
Определено
изменение
статических
характеристик
нагрузки
и
их
влияние
на
режимные
параметры
электрических
сетей
.
Предложена
методика
ранжирования
узлов
по
общей
эффективности
регулирования
напряжения
.
Разработан
алгоритм
коррекции
работы
электрических
сетей
с
помощью
предложенной
методики
для
снижения
потерь
активной
мощности
в
сети
и
регулирования
значений
напряжений
в
узлах
.
Проведено
успешное
тестирование
работы
алгоритма
на
фрагменте
электрической
сети
35
кВ
энергосистемы
города
Москвы
и
Московской
области
.
Н
аучно-технический прогресс
приносит современные, в том
числе
энергосберегающие,
технологии не только в круп-
ные производства или электроэнерге-
тическую систему, но и в дома конечных
потребителей, изменяя состав электро-
приборов. В то же время удешевление
и широкое распространение современ-
ного оборудования приводит к повыше-
нию суммарной потребляемой мощно-
сти. Внедрение большого количества
электроприемников с отличными от
ранее применяемых характеристиками
потребления мощности в зависимо-
сти от напряжения изменяет итоговые
характеристики потребления не толь-
ко единичного домовладения, но и на
шинах разных классов напряжения
центров питания в электроэнергетиче-
ской системе. Данный факт необходи-
мо учитывать при коррекции режимов
работы существующих электрических
сетей и проектировании новых, так как
поддержание допустимых уровней на-
пряжения у потребителя должно соот-
ветствовать требованиям ГОСТ 32144
2013 [1] в отношении допустимых от-
клонений напряжения для потребите-
лей электрической энергии в этой сети.
Кроме того, одной из ключевых задач,
поставленных перед электросетевы-
ми компаниями, является общее сни-
жение потерь электрической энергии
и затрат на работы в сетях. Таким об-
разом, при исследовании режимов ра-
боты электроэнергетической системы
необходимо учитывать современные
статические характеристики нагрузки
по напряжению (СХН).
РАЗРАБОТКА
МЕТОДА
ОПРЕДЕЛЕНИЯ
УЗЛОВ
С
НАИБОЛЬШЕЙ
ЭФФЕКТИВНОСТЬЮ
РЕГУЛИРОВАНИЯ
НАПРЯЖЕНИЯ
Электроэнергетическая система состо-
ит из большого разнообразия электро-
сетевого оборудования с различными
параметрами, а формирование сложных
электрических схем приводит к появле-
нию особых, так называемых слабых
мест. В исследовании [2] авторы назы-
вают слабыми местами ЭЭС элементы
схем, являющиеся причиной существо-
вания в ней сенсоров, то есть элемен-
тов сети, параметры режима в которых
в наибольшей степени изменяются при
случайных изменениях в топологии сети
и нагрузок. При этом есть ветви, которые
остаются слабыми независимо от изме-
нения режима и определяются в боль-
шей части топологией схемы сети и па-
раметрами ее элементов. Информацию
о таких элементах содержит матрица уз-
ловых проводимостей. Анализ матрицы
узловых проводимостей получил назва-
ние метода обобщенных параметров.
Матрица узловых проводимостей
поз воляет определить чувствитель-
ность узлов [3]. Для этого достаточно ис-
пользовать мнимую составляющую раз-
ЦИФРОВЫЕ
ТЕХНОЛОГИИ
65
ности (
B
i
) между собственной
y
ii
и суммой взаимных
проводимостей
y
ij
для каждого
i
-го узла. Чем боль-
ше
B
i
, тем более жестким (емкостной характер
B
i
)
или сенсорным (индуктивный характер
B
i
) является
узел. Прикладываемые возмущающие воздействия
в разных точках электроэнергетической системы вы-
зывают в большей степени реакцию параметров ре-
жима одних и тех же узлов и ветвей. Узлы, модули
напряжений которых сильнее всего изменяются при
внешних возмущениях, являются сенсорными (сла-
быми), а имеющие противоположные свойства —
жесткими [4].
Знание чувствительности узлов при проектирова-
нии энергосистемы с активно-адаптивной сетью поз-
воляет скорректировать расстановку устройств ав-
томатического управления режимом [5]. Например,
жесткие узлы, напряжение в которых практически
неизменно, способствуют поддержанию пропускной
способности присоединенных связей и не требуют
установки устройств, повышающих пропускную спо-
собность, а в слабых связях, связывающих сенсор-
ные узлы, из-за провалов напряжения раньше может
быть достигнут предел пропускной способности, что
наоборот потребует установки соответствующего
оборудования [6].
Чувствительность узлов позволяет выбрать наи-
более эффективную расстановку компенсирующих
устройств [7]. Кроме того, для расстановки источни-
ков реактивной мощности (ИРМ) и усиления элек-
трической сети в целом можно использовать обоб-
щенные параметры, которые выводятся из матрицы
узловых проводимостей [8]. Однако, при учете на-
грузки, добавляющей проводимость в узел, позиция
узла в ранжированном списке может несколько из-
мениться (на несколько позиций).
Таким образом, исследование чувствительности
узлов можно использовать в качестве одного из на-
правлений структурного предикативного анализа
любого участка электроэнергетической системы, ис-
пользующего оценку реакций напряжений узлов на
изменение нагрузок в них. При этом жесткие и сен-
сорные узлы для оценки отклонений напряжения
наиболее показательны [10]. Информация о чувстви-
тельности узлов позволит цифровой системе преду-
предить или выявить узлы, в которых возможны вы-
ходы значений напряжений за допустимые пределы.
На текущий момент в расчетах установивших-
ся режимов используются типовые СХН, которые
были получены экспериментальным путем в 80-е
годы XX века [11]. С того момента изменился типо-
вой состав электроприемников и характер потреб-
ления электрической мощности. Для определения
актуальных СХН в исследовании [12] было рассмо-
трено различное современное оборудование, кото-
рое уже используется в большинстве жилых поме-
щений. Однако в скором будущем к рассмотренным
электроприемникам необходимо будет добавить
электромобиль, который при подключении к электро-
энергетической системе можно будет использовать
как передвижной накопитель электроэнергии [13,
14], способный сгладить ночные провалы и дневные
пики графиков нагрузки электроэнергетических сис-
тем. По результатам проведенной работы [12] было
доказано, что современные СХН имеют значитель-
ные отличия от СХН, применяемых в качестве типо-
вых, даже с учетом изменения характера потребле-
ния в течение суток.
С целью учета реакции нагрузки на регулирование
параметров режима к полученной матрице узловых
проводимостей, которая зависит только от топологии
сети и параметров ее ветвей, необходимо добавить
значение нагрузки, полученное по данным телеизме-
рений и представленное в виде проводимости (шун-
та) в узле. Применение предлагаемого в данной ста-
тье метода позволяет сократить количество расчетов
матрицы узловых проводимостей сети для режимов,
в которых не происходит изменение топологии и со-
стояния электросетевого оборудования.
ПРАКТИЧЕСКАЯ
РЕАЛИЗАЦИЯ
РАЗРАБОТАННОГО
АЛГОРИТМА
С
ЦЕЛЬЮ
КОРРЕКЦИИ
РЕЖИМА
РАБОТЫ
РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНОЙ
СЕТИ
Преимуществом данного алгоритма является его
математическая простота, малое количество вы-
числений, что позволяет его использовать на любом
вычислительном оборудовании, а при наличии связи
с оперативно-измерительным комплексом получать
актуальные данные в реальном времени, находясь,
в том числе, на самом объекте регулирования. За-
рубежный опыт коррекции режимов подразумевает
практически полную компенсацию реактивной мощ-
ности [15], что требует больших капитальных затрат
на установку устройств компенсации реактивной
мощности. В ранее проведенных отечественных ис-
следованиях [16] с целью коррекции электрических
режимов предлагалась к использованию методика
рационализации задачи управления режимом по на-
пряжению и реактивной мощности. Использование
всех возможностей метода обобщенных параметров
позволяет повысить возможности разрабатываемых
алгоритмов.
Разрабатываемый алгоритм состоит из взаимо-
независимых модулей и представлен в виде общей
блок-схемы на рисунке 1.
Модульная система позволяет добавлять или
убирать определенные модули для последующего
расширения функционала алгоритма. Возможность
обновления только отдельного модуля повысит гиб-
кость работы и жизненного цикла алгоритма.
Для начального этапа внедрения алгоритма раз-
работаны несколько модулей.
Модуль
загрузки
данных
.
Использование дан-
ного модуля позволяет применять программный
комплекс для любой электрической сети, а также
в послеаварийных режимах или в ремонтных схе-
мах. В качестве исходных данных на первоначаль-
ном этапе используются параметры электрической
сети (
R
,
X
,
B
,
k
t
ветвей), параметры узлов (
U
ном
,
P
н
,
Q
н
, коэффициенты СХН). В дальнейшем тип исход-
ных данных может быть заменен на информацию от
векторных измерений.
Модуль
создания
списка
сенсорности
узлов
.
В данном блоке на основе загруженных исходных
№
4 (67) 2021
66
данных рассчитывается как матрица узловых прово-
димостей рассматриваемой электрической сети, так
и добавочная часть матрицы, учитывающая параме-
тры нагрузки.
Модуль
коррекции
.
По сформированному списку
сенсорности определяются узлы, в которых рекомен-
дуется установка новых или включение существую-
щих ИРМ, а также определяется необходимость из-
менения номера отпайки устройств регулирования
на центрах питания.
Модуль
вывода
данных
.
В первых версиях алго-
ритма организован только вывод сигнала-сообщения
с мероприятием-рекомендацией для коррекции ре-
жима по напряжению и потерям активной мощности
в сети. В последующих версиях данный блок может
быть обновлен для возможности интеграции в систе-
му автоматизированного управления электрических
режимов с возможностью выдачи управляющих воз-
действий на органы управления соответствующего
электросетевого оборудования.
Для более точных расчетов, учитывающих ин-
дивидуальную специфику характера потребления
мощности в рассматриваемых электрических сетях,
можно добавить
модуль
подготовки
исходных
данных
. Данный модуль будет собирать информа-
цию о характере и объеме мощности потребления,
в том числе с использованием накопленной в базе
данных информации, формировать индивидуальные
коэффициенты уравнений СХН для каждого узла на-
грузки, а также составлять графики нагрузки. В ходе
дальнейшей модернизации модуля вывода данных
обновленный алгоритм позволит формировать бо-
лее точные дозы управляющих воздействий, раз-
рабатывать графики управляющих воздействий для
характерных периодов времени соответствующей
нагрузки.
Результаты работы разрабатываемого алгоритма
могут указать оперативному персоналу, где в первую
очередь необходимо включить существующие ИРМ,
а технологическому персоналу, где необходимо уста-
новить новые ИРМ. Для анализа эффекта работы
алгоритма была использована распределительная
сеть классом напряжения 35 кВ, принадлежащая
ПАО «Россети Московский регион», расположенная
в южной части Московской области. Топология сети
представлена на рисунке 2. Электрическая сеть со-
Рис
. 1.
Общая
блок
–
схема
разрабатываемого
программ
–
ного
комплекса
Подготовка рекомендации
управляющего воздействия
для жесткого узла
Подготовка рекомендации
управляющего воздействия
для сенсорного узла
Расчет сенсорности
узлов
Расчет матрицы
узловых
проводимостей
Начало
Использовать
информацию из
базы данных
Модуль
загрузки
данных
Модуль
вывода
данных
Модуль
создания списка
сенсорности
узлов
Модуль
коррекции
Узел
жесткий (да),
сенсорный
(нет)
Конец
Модуль подготовки
исходных данных
Модуль задания
исходных данных
Рис
. 2.
Топология
рассматриваемой
распределительной
электрической
сети
ЦИФРОВЫЕ
ТЕХНОЛОГИИ
67
стоит из двух центров питания (ЦП) классом напря-
жения 110/35/6 кВ и семи подстанций классом на-
пряжения 35/6 кВ. Параметры нагрузки, положения
отпаек РПН и напряжения на шинах 110 кВ ЦП № 1
и ЦП № 2 использованы из информации контроль-
ных измерений от 18:00 16.12.2020. Коэффициенты
уравнений СХН нагрузок узлов 6 кВ приняты на ос-
новании исследования [12]. На ЦП № 1 установле-
ны трансформаторы 2×40 МВА с РПН ±9×1,78%, на
ЦП № 2 установлены трансформаторы 1×40 МВА
и 1×25 МВА с РПН ±9×1,78%.
Данная сеть в исходном состоянии характери-
зуется значениями напряжений от 91,7/29,67/5,14 кВ
до 111/34,2/6,28 кВ и суммарными потерями актив-
ной мощности 2730 кВт. На основе выполненных
расчетов матрицы узловых проводимостей и пере-
вода нагрузки в шунты с учетом коэффициентов
СХН для класса напряжения 6–10 кВ был получен
ранжированный по чувствительности список узлов.
На основании данного списка с целью снижения по-
терь активной мощности были рекомендованы узлы
(жесткие) для установки устройств компенсации ре-
активной мощности (УКРМ) и выбран ЦП, изменение
положения отпаек РПН на котором приведет к необ-
ходимому эффекту. Для проверки работы алгоритма
по определению места установки УКРМ были выбра-
ны 3 узла одного класса напряжения (35 кВ):
– из верхней части списка (жесткий);
– из средней части списка (с
B
= 0, не жесткий и не
сенсорный);
– из нижней части списка (сенсорный).
В каждом узле по очереди были установлены БСК
мощностью 5 Мвар (при номинальном напряжении
35 кВ), заданные проводимостью. Результаты расче-
тов суммарных потерь активной и реактивной мощ-
ности представлены в таблице 1.
После выполнения коррекции режима работы на
основании рекомендаций алгоритма сеть характери-
зуется значениями напряжений от 92,81/30,18/5,24 кВ
до 111/34,17/6,27 кВ (то есть и положительные, и от-
рицательные отклонения напряжений уменьши-
лись) и суммарными потерями активной мощности
2515 кВт. Применение алгоритма в режиме макси-
мальных нагрузок позволило дополнительно сни-
зить потери активной мощности на 37 кВт (1,5%), что
приведет к снижению издержек при стоимости по-
терь электроэнергии 2,87 руб./кВт·ч (согласно сайту
АО «Мосэнергосбыт» на 16.05.2021 [17]) и прогноз-
ном числе часов использования максимальной на-
грузки для ОЭС Центра 6253 ч в 2021 году (согласно
Схеме и программе развития Единой энергетической
сис темы России на 2020–2026 годы [18]) в среднем
на 0,78 млн рублей в год, а при установке БСК мощ-
ностью 10 Мвар снижение составит уже 70 кВт (2,8%)
с экономией 1,48 млн рублей в год (при установке
БСК большей мощности потери активной мощности
увеличились). Кроме того, было затрачено меньше
времени и меньшее количество расчетов, необходи-
мых для определения наиболее эффективного ме-
ста установки УКРМ, по сравнению с классическими
методами.
Для проверки работы алгоритма по определению
ЦП, на котором необходимо изменить положение от-
паек РПН, были выполнены расчеты:
– изменены положения отпаек РПН ЦП № 1 (узлы
которого являются сенсорными) из 8 положения
в 12;
– изменены положения отпаек РПН ЦП № 2 (кото-
рый имеет жесткий узел 35 кВ) из 6 и 2 положений
в 10;
– для сравнения были изменены положения отпаек
РПН ЦП № 1 из 8 положения в 4 и ЦП № 2 из 6 и 2
положений в 10.
Поскольку схема характеризуется пониженными
значениями напряжений на шинах 6 кВ, то коррекция
проводилась в сторону повышения коэффициента
трансформации действием РПН, а не понижения, ко-
торое с учетом СХН также приведет к снижению по-
терь из-за снижения потребляемой мощности в сети,
что не может рассматриваться как необходимая кор-
рекция. Результаты проверочных расчетов представ-
лены в таблице 2.
Для сети характерно то, что аналогичное по-
вышение напряжения на ЦП № 1 приводит только
к росту потерь мощности в сети, совместное регу-
лирование (снижение напряжения на ЦП № 1 и по-
вышение напряжения на ЦП № 2) также приводит
к большим потерям. После выполнения коррекции
режима работы на основании рекомендаций алгорит-
ма сеть характеризуется значениями напряжений от
103,91/32,45/5,73 кВ до 111/35,12/6,58 кВ и суммар-
ными потерями активной мощности 2425 кВт. Приме-
нение алгоритма в режиме максимальных нагрузок
позволило снизить потери активной мощности на
127 кВт (5,24%), что приведет к снижению издержек
в среднем на 2,68 млн рублей в год, а при перево-
де в 8 положение снижение составит 161 кВт (6,73%)
с экономией 3,4 млн рублей в год. Кроме того, было
затрачено меньше времени и меньшее количество
расчетов, необходимых для определения наиболее
Табл. 1. Потери мощности в электрической сети
при коррекции с помощью УКРМ
Схема
P
, МВт
Q
, Мвар
Исходная (без учета СХН)
2,73
13,76
С учетом СХН
2,55
12,04
Коррекция по жесткому узлу
2,52
11,86
Коррекция по среднему узлу
2,53
11,94
Коррекция по сенсорному узлу
2,55
11,99
Табл. 2. Потери мощности в электрической сети
при коррекции с помощью РПН
Схема
P
, МВт
Q
, Мвар
Исходная (без учета СХН)
2,73
13,76
С учетом СХН
2,55
12,04
Коррекция на ЦП № 1
3,17
13,74
Коррекция на ЦП № 2
2,43
13,05
Коррекция на ЦП № 1 и ЦП № 2
2,50
12,81
№
4 (67) 2021
68
эффективного для регулирования ЦП по сравнению
с классичес кими методами.
При совместной коррекции по РПН на ЦП № 2
и установке УКРМ в жестком узле удастся снизить
потери на 170 кВт (7,11%) с экономией 3,6 млн руб-
лей в год.
РЕЗУЛЬТАТЫ
ПРОВЕДЕННОГО
ИССЛЕДОВАНИЯ
И
ВЫВОДЫ
1. В статье отмечено, что современный характер
потребления мощности в узлах сети изменился,
поскольку широкое распространение получили
электроприемники с иными СХН, нежели приня-
тые как типовые.
2. Установлено, что для предикативного структурно-
го анализа электрических сетей возможно исполь-
зовать метод обобщенных параметров, позволя-
ющий определять узлы, напряжения в которых
с большей вероятностью выйдут за допустимые
пределы, что в свою очередь способствует прове-
дению коррекции режимов работы электрических
сетей. Предикативность и отсутствие необходи-
мости выполнения расчетов электрических режи-
мов является преимуществом перед традицион-
ными методами коррекции режимов.
3. Разработан алгоритм, использующий рассма-
триваемый метод, для выполнения коррекции
режима работы с целью снижения потерь актив-
ной мощности в электрических сетях.
4. Математическая простота алгоритма обеспечи-
вает его высокое быстродействие, связь с базой
данных измерений позволяет повысить эффект
коррекции оперативным персоналом режима
работы электрической сети. Данное свойство
позволяет выполнять коррекцию без использо-
вания сложных программных комплексов, что
также является преимуществом перед традици-
онными методами коррекции режимов.
5. По результатам работы алгоритма выявлено,
что после коррекции с установкой УКРМ возмож-
на дополнительная экономия в размере 1,48 млн
рублей в год (стоимость установки не включена
в экономию) или 3,4 млн рублей в год при коррек-
ции регулированием РПН на ЦП № 2. При сов-
местной коррекции экономия может быть увели-
чена до 3,6 млн рублей в год.
ЛИТЕРАТУРА
1. ГОСТ 32144-2013 Электрическая
энергия. Совместимость технических
средств электромагнитная. Нормы
качества электрической энергии
в системах электроснабжения об-
щего назначения. URL: https://docs.
cntd.ru/docu ment/1200104301.
2. Гамм А.З., Голуб И.И. Сенсоры
и слабые места в электроэнерге-
тических системах. Иркутск: СЭИ
СО РАН, 1996. 97 с.
3. Чемборисова Н.Ш., Буков И.В.
Анализ свойств отдельных узлов
в интеллектуальной сети / Интел-
лектуальные энергосистемы: тру-
ды I Международного молодежно-
го форума. Томск 21–25 октября
2013 г. В 2-х т. Т.1. Томск, 2013.
С. 16–20.
4. Yuan-Lin C., Chi-Wei C., Chun-
Chang L. Effi cient methods for identi-
fying weak nodes in electrical power
networks. Generation, Transmission
and Distribution, IEEE Proceedings,
1995, vol. 142, no. 3, pp. 317-322.
5. Баранов И.Л., Чемборисова Н.Ш.
Применение методик оценки сен-
сорности узлов ЭЭС на основа-
нии разложения матрицы Якоби //
Международный журнал экспери-
ментального образования, 2012,
№ 6. С. 95–96.
6. Гамм А.З., Голуб И.И., Бершанский
Р.В. Эффективный метод опреде-
ления слабых связей в электро-
энергетической системе // Элек-
тричество, 2010, № 9. С. 31–37.
7. Лопатин О.А., Чемборисова Н.Ш.
Использование параметров сети
и обобщенных показателей режи-
ма для расстановки компенсиру-
ющих устройств // Электричество,
2011, № 3. С. 10–12.
8. Радилов Т.В. Разработка методики
моделирования установившихся
режимов электроэнергетических
систем с гибкими электропереда-
чами: дис. … канд. техн. наук. М.:
Нац. исслед. ун-т «МЭИ», 2014.
150 с.
9. Фролов О.В., Чемборисова Н.Ш.
Предварительный анализ пара-
метров сети для расстановки
устройств ограничения токов ко-
роткого замыкания в сетях // Элек-
тричество, 2012, № 8. С. 26–30.
10. Баранов И.Л., Чемборисова Н.Ш.
Определение чувствительных уз-
лов электроэнергетических систем
на основной частоте и высших гар-
моник // Электричество, 2013, № 8.
С. 15–20.
11. Герасименко А.А., Федин В.Т. Пе-
редача и распределение электри-
ческой энергии. Изд. 2-е. Ростов-
на-Дону: Феникс, 2008. 715 с.
12. Buslov V.V., Sigitov O.Yu., Chembor-
isova N.Sh. Impact of Modern Power
Receiving Devices on Statical Char-
acteristics of Consumer in Electric
Power Network Nodes / 2020 Inter-
national Youth Conference on Radio
Electronics, Electrical and Power
Engineering (REEPE), 12-14 March,
2020, Moscow.
13. Kempton W. Vehicle-to-grid power:
Battery, hybrid, and fuel cell vehicles
as resources for distributed electric
power in California / Deptartment
Water Power, Electric Transport-
ing Program, University Of Califor-
nia Berkeley, Berkeley, CA, USA,
technical representative UCD-ITS-
RR-01-03. – 2001.
14. Kydd P.H., Anstrom J.R., Heitmann
P.D., Komara K.J., Crouse M.E. Ve-
hicle-solar-grid integration: Concept
and construction. IEEE Power En-
ergy Technology Systems Journal,
2016, vol. 3, no. 3, pp. 81-88.
15. Горожанкин П.А., Майоров А.В.,
Макаровский С.Н., Рубцов А.А.
Управление напряжением и реак-
тивной мощностью в электроэнер-
гетических системах. Европейский
опыт // Электрические станции,
2008, № 6. C. 40–47.
16. Смирнов А.В., Созинов И.В. Сни-
жение потерь электроэнергии.
Оптимизация режима сети и при-
менение цифровых технологий //
Спецвыпуск журнала «ЭЛЕКТРО-
ЭНЕРГИЯ. Передача и распреде-
ление», 2021, № 1(20). С. 14–18.
17. Цены на электроэнергию, постав-
ляемую АО «Мосэнергосбыт»
электросетевым организациям для
компенсации потерь. Нерегули-
руемые цены на электроэнергию,
поставляемую АО «Мосэнергос-
быт» электросетевым организа-
циям для компенсации потерь,
в апреле 2021. URL: https://www.
ЦИФРОВЫЕ
ТЕХНОЛОГИИ
69
mosenergosbyt.ru/legals/tariffs-n-
prices/payoff .php.
18. Приказ Минэнерго РФ от 30 июня
2020 года № 508 «Об утвержде-
нии Схемы и программы развития
Единой энергетической систе-
мы России на 2020–2026 годы».
URL: https://minenergo.gov.ru/node/
19166.
REFERENCES
1. State Standard GOST 32144-2013
Electric energy. Electromagnetic
compatibility of technical equipment.
Power quality limits in the public pow-
er supply systems. URL: https://docs.
cntd.ru/docu ment/1200104301.
2. Gamm A.Z., Golub I.I. Sensors and
bottlenecks in power systems. Ir-
kutsk, Melentiev Energy Systems
Institute, Siberian Branch of the Rus-
sian Academy of Sciences, 1996.
97 p. (In Russian)
3. Chemborisova N.Sh., Bukov I.V.
Study of properties of certain nodes
of the intelligent grid // Intelligent
power systems: Proc. of 1st Interna-
tional Youth Forum. Tomsk, October
21 25, 2013. In two volumes. Vol.1.
Tomsk, 2013, pp. 16–20. (In Rus-
sian)
4. Yuan-Lin C., Chi-Wei C., Chun-
Chang L. Effi cient methods for identi-
fying weak nodes in electrical power
networks. Generation, Transmission
and Distribution, IEEE Proceedings,
1995, vol. 142, no. 3, pp. 317-322.
5. Baranov I.L., Chemborisova N.Sh.
Use of power system node sensi-
tivity estimation procedures based
on matrix of Jacobi decomposition
// International journal of alternative
education, 2012, no. 6, pp. 95–96.
(In Russian)
6. Gamm A.Z., Golub I.I., Bershans-
kiy R.V. Effi cient method of weak
connection detection in a power
system // Electricity, 2010, no. 9, pp.
31–37. (In Russian)
7. Lopatin O.A., Chemborisova N.Sh.
Use of network parameters and
combined mode fi gures for compen-
sating device arrangement // Elec-
tricity], 2011, no. 3, pp. 10–12. (In
Russian)
8. Radilov T.V. Development of the
steady state simulation procedure
for power systems with fl exible
transmissions: Ph.D. thesis in Engi-
neering Science. Moscow, National
Research University MPEI, 2014.
150 p. (In Russian)
9. Frolov O.V., Chemborisova N.Sh.
Preliminary analysis of network pa-
rameters for short circuit current lim-
iter arrangement // Electricity, 2012,
no. 8, pp. 26–30. (In Russian)
10. Baranov I.L., Chemborisova N.Sh.
Determination of sensitive nodes in
a power system on the fundamental
frequency and higher harmonics //
Electricity, 2013, no. 8, pp. 15–20.
(In Russian)
11. Gerasimenko A.A., Fedin V.T. Elec-
tric power transmission and distribu-
tion. Edition 2. Rostov-na-Donu, Fe-
nix Publ., 2008. 715 p. (In Russian)
12. Buslov V.V., Sigitov O.Yu., Chembor-
isova N.Sh. Impact of Modern Power
Receiving Devices on Statical Char-
acteristics of Consumer in Electric
Power Network Nodes / 2020 Inter-
national Youth Conference on Radio
Electronics, Electrical and Power
Engineering (REEPE), 12-14 March,
2020, Moscow.
13. Kempton W. Vehicle-to-grid power:
Battery, hybrid, and fuel cell vehicles
as resources for distributed electric
power in California / Deptartment
Water Power, Electric Transport-
ing Program, University Of Califor-
nia Berkeley, Berkeley, CA, USA,
technical representative UCD-ITS-
RR-01-03. – 2001.
14. Kydd P.H., Anstrom J.R., Heitmann
P.D., Komara K.J., Crouse M.E. Ve-
hicle-solar-grid integration: Concept
and construction. IEEE Power En-
ergy Technology Systems Journal,
2016, vol. 3, no. 3, pp. 81-88.
15. Gorozhankin P.A., Mayorov A.V.,
Makarovskiy S.N., Rubtsov A.A.
Voltage and reactive power control
in power systems. European prac-
tice // Electrical stations, 2008, no. 6,
pp. 40–47. (In Russian)
16. Smirnov A.V., Sozinov I.V. Reduc-
tion of energy losses. Optimization
of network operating modes and use
of digital technologies // ELECTRIC
POWER. Transmission and Distribu-
tion. Special edition. 2021, no. 1(20),
pp. 14–18. (In Russian)
17. Prices of electrical energy supplied
by JSC Mosenergosbyt to grid com-
panies for loss compensation. Non-
regulated prices for electrical energy
supplied by JSC Mosenergosbyt to
grid companies for loss compensa-
tion in April 2021. URL: https://www.
mosenergosbyt.ru/legals/tariffs-n-
prices/payoff .php.
18. Order of the Ministry of Energy
of the Russian Federation dated
30.06.2020 no. 508 “On approval of
the Diagram and the Development
program of the United Energy Sys-
tem of Russia for years 2020–2026″.
URL: https://minenergo.gov.ru/node/
19166.
Хренников А.Ю.
Техническая
диагностика
и
аварийность
электрооборудования
Книгу
можно
приобрести
в
интернет
–
магазине
электронных
книг
«
ЛитРес
»
в
разделе
«
Техническая
литература
»
Учебно-методическое пособие. ЛИТРЕС, 2021. 230 стр., 154 ил.
Представлен
анализ
методов
диагностики
состояния
электрооборудования
для
выявления
дефектов
и
повреждений
в
процессе
эксплуатации
.
Эффективность
применения
методов
диагностики
сопровожда
–
ется
примерами
обнаружения
дефектов
и
повреждений
конкретного
оборудования
:
силовых
трансформа
–
торов
,
реакторов
,
трансформаторов
тока
и
напряжения
,
разъединителей
,
турбогенераторов
,
ОПН
и
т
.
д
.
Приведены
примеры
повреждений
и
расследования
технологических
нарушений
.
Рассмотрены
вопросы
электродинамических
испытаний
силовых
трансформаторов
на
стойкость
к
токам
КЗ
,
которые
служат
инструментом
для
повышения
надежности
их
конструкции
.
Предназначено
для
руководителей
и
специ
–
алистов
технических
служб
предприятий
электрических
и
распределительных
сетей
,
станций
,
подразде
–
лений
технической
инспекции
(
ТИ
)
и
служб
охраны
труда
и
надежности
филиалов
МЭС
ПАО
«
ФСК
ЕЭС
»
и
ПАО
«
Россети
»,
слушателей
курсов
повышения
квалификации
,
а
также
для
аспирантов
,
магистрантов
и
студентов
электроэнергетических
специальностей
.
№
4 (67) 2021
Определено изменение статических характеристик нагрузки и их влияние на режимные параметры электрических сетей. Предложена методика ранжирования узлов по общей эффективности регулирования напряжения. Разработан алгоритм коррекции работы электрических сетей с помощью предложенной методики для снижения потерь активной мощности в сети и регулирования значений напряжений в узлах. Проведено успешное тестирование работы алгоритма на фрагменте электрической сети 35 кВ энергосистемы города Москвы и Московской области.