авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 27 |

«Федеральное агентство по образованию ГОУ ВПО «Уральский государственный технический университет – УПИ имени первого Президента России Б.Н. Ельцина» ОАО «Системный ...»

-- [ Страница 4 ] --

В век информационных технологий имеется возможность широкого использования математических методов прогнозирования с обработкой большого количества статистиче ских данных. Однако и сейчас в практике прогнозирования электропотребления и графи ков нагрузки ЭЭС преобладают методы, основанные на интуиции и инженерном опыте, несмотря на накопленные в автоматизированных системах энергетики громадные массивы данных. Имеются и инструментарии расчетов, обладающие широкими возможностями [Ехсеl, Statisticа, 2 и др.]. Все это позволяет широко применять методы статистического анализа.

Для прогнозирования электропотребления с часовой дискретностью региональной энергосистемы Новосибирской области была разработана методика, которая состоит из трех блоков:

1. Построение суточного графика нагрузки по статистическим моделям его конфи гурации и отдельным показателям.

2. Внесение поправок в график нагрузки (ГН) на прогноз различных факторов на основе их регрессионных моделей – метео, потерь от транзита и др.

3. Внесение в прогноз экспертных поправок.

Все положения методики прогнозирования, изложенные выше, апробировались расчетами по реальной энергосистеме, и получено подтверждение их правильности и общ ности. Расчеты достоверности моделей проводились по статистике за три года методом инверсной верификации (таблица 1).

Таблица 1 – Сравнительные оценки прогнозов суточных ГН по статистическим моделям с экспертными методами для зимы 2006 г.

Показатели достоверности прогнозов Значение Среднеарифметическая ошибка по модулю, % 1, Количество оценок погрешностей прогноза имеющих луч шие значения по сравнению с экспертными методами, %:

по предельным величинам по минимальным величинам по суммарной величине по модулю Частота значений погрешностей: абсолютное количество в% до 2 % 604 44, от 2 до 5 % 508 37, от 5 до 10 % 245 17, свыше 10 % 11 0, Статический анализ информации и прогнозирование проводятся в несколько эта пов.

Формирование выборки статистической информации из массива данных. При выборе прогнозной модели очень важным является вопрос об оптимальном интервале ретроспекции. Понятно, что применение статистических методов предполагает наличие некоторого минимального числа наблюдений, в данном случае, временных отсчетов. Это число, в свое время, даже регламентировалось стандартами. Например, для оценивания закона распределения необходимо иметь число отсчетов с суточной дискретностью, по крайней мере, за месяц. Для целей прогнозирования соотношение интервалов упреждения и ретроспекции должно быть, как минимум, 1 к 3. С другой стороны, известно, что ис пользование слишком длинного интервала ретроспекции может ухудшить точность про гноза, особенно в условиях динамично изменяющейся информации, когда сама модель процесса может принципиально меняться.



Таким образом, существует оптимальная длина периода наблюдений, которая ин дивидуальна для показателей различного вида и процессов их изменения. Решение задачи осуществляется подбором при анализе видов данных о прошедших суточных режимах.

Процесс электропотребления определяет выборку статистической информации, ее состав и группировку. Наиболее полное исследование было проведено в ЦДУ ЕЭС СССР [1], но применение этого программного комплекса в большинстве случаев сейчас не дает удовле творительных результатов.

Исследование процессов электропотребления в ОАО Новосибирскэнерго выявило следующие особенности:

структура потребления энергии достаточно стабильна. Промышленное потребле – ние, которое является главным фактором внутринедельной неравномерности, ме няется мало. Внутринедельная и внутрисуточная неравномерность проявляется слабо. Это позволяет выделить всего два внутринедельных периода – рабочие дни (с понедельника по пятницу) и нерабочие дни (суббота, воскресение). Отдельные периоды определяются для праздничных и предпраздничных дней;

внутринедельная и внутрисуточная неравномерность зависит в основном от быто – вого потребления электроэнергии и может рассматриваться для тех же периодов;

в структуре потребления электроэнергии большую долю составляет электрифици – рованный железнодорожный транспорт и, соответственно, оказывает большое влияние на случайные свойства нагрузки ЭЭС.

Выбор периода ретроспекции. Выбор периода ретроспекции для влияющих фак торов достаточно сложный вопрос. Большинство факторов изменяется независимо. Вме сте с тем, многие факторы коррелируют и оказывают совокупное влияние на электропо требление и нагрузку. Например, температура наружного воздуха, скорость и направление ветра, время суток совокупно влияют на отопительную нагрузку. Все это создает большие трудности и позволяет получить только сравнительно простые и приближенные модели для учета разных факторов.

Расчеты, выполненные по данным трех лет, позволили получить требования к фор мированию выборки информации (таблица 2). Приведенные данные оценивались по вели чинам погрешностей моделей. На предварительной стадии анализа первоначальная длина ряда рассматривались для сезона, а затем период уменьшался. Погрешности прогноза су точного электропотребления и нагрузки по сезонным данным всегда превышали погреш ности для месячных данных. Месячный период и был взят за базовый для выбора периода ретроспекции, который в дальнейшем уточнялся. Оптимальная длина ряда nопт опреде лялась сравнением моделей для различных периодов ретроспекции по минимуму стан дартного отклонения модели от фактических данных для совокупностей nопт 1, nопт 2, nопт 3,....





Таблица 2 – Характеристики структуры потребления электроэнергии Диапазон внутрисуточный Диапазон внутри недели Диапазон Структурные для различных периодов, для различных периодов, % внутри составляющие % электропотребления года, % Зимнего летнего зимнего летнего Всего по ЭЭС 100 2…10 2…5 30…60 20… Промышленность 37 до 5 до 5 до 10 до Бытовое потребление 22 до 15 до 7 до 50 до Железнодорожный 16 до 10 до 12 до 15 до транспорт Прочие Типовой период вре- Рабочие дни Рабочие дни сезон мени Выходные дни Выходные дни Дискретность данных месяц час час час час Период ретроспекции 1…3 месяца 1…8 недель 1…8 недель 1…60 суток 1…60 суток Устранение выбросов. Если ряд данных длинный, то выбросы не оказывают су щественного влияния на вид и достоверность моделей. Для коротких рядов картина иная.

Особенно значительно проявляются выбросы в последних данных ряда. Выбросы есть почти всегда. Переключения в сети ЛЭП Новосибирскэнерго может вызвать дополнитель ные потери до 10–50 МВт, периодически появляющиеся заказы на выпуск продукции в промышленности приводят к соответствующему росту нагрузки, может резко измениться температура наружного воздуха, скорость ветра и пр. Анализ показывает, что выбросы появляются достаточно часто. Какие изменения нагрузки отнести к выбросам? Чаще всего это оценивается погрешностями статистической модели. В наших расчетах принимались отклонения от линии регрессии данных за период ретроспекции 3–5 %. Эти значения по лучены при практических расчетах погрешностей прогнозов.

Ввод дополнительной информации. Деление массива данных по типовым дням и устранение выбросов приводит к сокращению объема выборки. Зачастую она становится недостаточной для проведения статистического анализа, поэтому осуществляется ввод новых данных. Это может быть информация предшествующего месяца, искусственное уд линение ряда за счет последних данных рассматриваемого месяца, что позволяет увели чить их значимость, ввод промежуточной информации по принятым интервалам дискрет ности и др. Например, для прогноза выходных дней число данных за месяц предельно ма ло – 8 чисел или меньше. Здесь неизбежна процедура удлинения ряда. Целесообразность удлинения оценивается погрешностью модели.

Подведем итоги из сказанного выше. Статистическая информация включает сле дующие данные для характерных дней недели j:

n j = nоптj nвыброс ± nдоп, где nоптj – информация за оптимальный период ретроспекции, nвыброс – исключение выбросов данных;

nдоп – дополнительная информация, которая отсутствует в первона чальных данных.

Организация расчетов по статистическому анализу и подбору статистических моделей. Приведенное выше показывает, что без специального инструментария статисти ческий анализ в практике применять чрезвычайно трудно. В наших расчетах использовал ся стандартный пакет Excel со специально созданными макросами. Однако при этом ме тодика расчетов не автоматизируется и требует активного участия пользователя. Пользо ватель отвечает за процедуру расчетов. Бесспорно, автоматизация расчетов играет суще ственную роль в использовании статистических моделей. В прошлом такой комплекс для годового прогнозирования различных показателей деятельности ЭЭС имелся. В настоя щее время именно отсутствие инструментария тормозит использование статистических методов прогнозирования. Рекомендуемый сейчас инструментарий расчетов – «Энерго стат» [2]. Однако в нем не предусматривается автоматизация расчетов и отсутствует спе циальный интерфейс для диалогового режима при использовании методов прогнозирова ния, не заложенных в программный комплекс. Сочетание статистических моделей и экс пертных методов может быть реализовано и без этого интерфейса, но это существенно ус ложняет весь процесс прогнозирования.

Внесение поправок в ГН на прогноз различных факторов на основе их регрес сионных моделей – метео, потерь от транзита и др. Поправочные коэффициенты – это дополнительные значения основных параметров графика нагрузки, которые зависят от различных факторов, не вошедших в основную прогнозную модель. К таким факторам могут быть отнесены: метеофакторы (температура, освещенность, сила ветра), частота, структура потребления, транзитные перетоки, потери и др. Например, в ОАО Новосибир скэнерго считалось, что изменение температуры на один градус дает поправку примерно на 10 МВт. Исследование этого вопроса показало, что можно получить статистические модели внесения поправок более обоснованные, чем экспертные оценки. Практические результаты показали, что величина поправки и характер влияния метеофакторов меняется в зависимости от сезонов года и требуется постоянное определение условий внесения по правок.

Поправки на температуру. Условием внесения поправки является отклонение про гноза среднесуточной температуры от среднего значения среднесуточной температуры за период ретроспекции (за все дни выбранного периода ретроспекции, в том числе и выход ные). При внесении поправки изменяются все часовые (получасовые) показатели графика нагрузки. Для различных сезонов года величина поправки может корректироваться и вно сится не полностью: при средней температуре за период ретроспекции выше + 20С или ниже +7С. Эти значения получены экспертным путем и связаны с изменением поведения потребителей в этих диапазонах нагрузки. При снижении температуры после средней за период +7С (тенденция к постоянному понижению температуры), если прогнозное значе ние ниже среднего, то поправка вносится полностью (снижение температуры ведет к рос ту нагрузки), если прогнозное значение выше среднего за период ретроспекции, то по правка вносится не полностью (разовое повышение температуры не ведет к резкому сни жению нагрузки). Внесение поправки на температуру приводит к улучшению прогноза в среднем на 1–1,5 % по абсолютному среднесуточному отклонению (таблица 3).

Таблица 4 – Значения поправок на температуру Сентябрь Февраль Октябрь Декабрь Влияние Апрель Ноябрь Январь Август Июнь Июль Март Май темпера туры МВт/1С 22,2 22,5 42,5 5,5 23 19,1 18,8 19,7 20,5 5 55,5 28, МВт/1С, % 1,17 1,13 2,46 0,35 1,78 1,59 1,61 1,64 1,51 0,31 3,03 1, Поправки на облачность. Облачность влияет на изменение потребления электро энергии, связанное с осветительной нагрузкой. В отличие от температуры внесение попра вок на облачность не ведет к значительному увеличению точности прогноза (точность по вышается не более чем на 0,5 %), при этом сложность анализа возрастает в несколько раз.

Проведенный анализ показал, что для внесения поправок на облачность могут быть использованы постоянные величины, рассчитанные для каждого месяца. Пример расчет ных величин поправок на облачность для Новосибирскэнерго приведен в таблице 5.

Таблица 5 – Значения поправок на изменение электропотребления в зависимости от типа облачности для рабочего дня июля Показатель от 6 к 0 от 6 к 1 от 6 к 3 от 6 к 4 от 6 к 5 от 6 к 8 от 6 к 9 от 6 к Изменение мощности, –67,24 –47,68 –42,04 –2,28 –80,01 –30,9 –57,66 15, МВт На единицу –11,2 –9,54 –14,01 –1,14 –80,01 –15,45 –19,22 3, облачности Для июля месяца потребность в дополнительной освещенности в рабочий день на блюдается в период с 21:30 до 23 часов вечера.

Количество факторов и степень их влияния весьма различаются для каждой энер госистемы, однако существуют общие усредненные показатели, полученные из практики.

Оценка статистических моделей. Любая модель есть упрощение реального про цесса. Выбор модели это компромисс между ее точностью и сложностью. Часто слож ность ограничивается принципиальными положениями (незнанием процесса, невозмож ностью его моделирования, отсутствием информации, недостаточными возможностями математического аппарата, отсутствием программных средств расчета и пр.), и большое значение имеет тот факт, что простота модели определяет ее понимание пользователем. В наших расчетах использовались модели временного ряда и корреляционные связи между определенными параметрами. Для корреляционных связей подбираются уравнения рег рессии. Может использоваться парная и множественная регрессии.

Чаще всего точность модели оценивается методом инверсной верификации – экст раполяцией «назад», на прошедший отрезок времени. Используя скользящую верифика цию за период ретроспекции, можно оценить точность модели. Для этого для ряда данных i рассматриваются данные: ni, ni 1, ni 2, ni 3,.... Одним из основных методов оценивания достоверности модели является метод наименьших квадратов, который широко использу ется в эконометрике, и различные статистические критерии достоверности. Оценки дают, например, следующие показатели:

коэффициент корреляции r, который характеризует тесноту связи между точками – исходного ряда и моделью. Чем теснее связь, тем больше оснований для использо вания статистической модели для прогнозирования. Считается, что при r 0,7 мо дель может использоваться. Можно также оценивать существенность r;

мера рассеивания фактических точек около уравнения регрессии, которая оценива – ется дисперсией;

доверительный интервал, в пределах которого с заданной доверительной вероятно – стью будут находиться точки модели.

) Доверительные границы для точки ряда n и соответствующей точки модели y оп ределяются как:

( ) y ± t S y, ) где t – статистика Стьюдента, S y – сумма дисперсий.

Применение статистических моделей прогнозирования электропотребления.

Для рассматриваемого объекта были исследованы различные модели прогнозирования.

Модель прогнозирования сочетает статистические модели, эвристические методы, экс пертные поправки. Приведем только модель, которая принята для прогностических расче тов в практике.

Выполненные расчеты за годовой период по методу инверсной верификации пока зывают, что достоверность прогнозов ГН повышается. Среднеарифметические погрешно сти по модулю при экспертных методах составляют 3–5 %, при статистических – 2–3 %, при сочетании экспертных и статистических методов – 1–2 %.

Литература 1. Автоматизация управления энергообъединениями / Под ред. С.А. Совалова. М.: Энер гия, 1979. 422 с.

2. Макаклюев Б.И., Салманов Б.И., Антонов А.В. Статистический анализ и планирование технико-экономических показателей энергообъединения на основе программного ком плекса « Энергостат» // Энергетик. 2002, № 3. С. 27–35.

3. Тимченко В.Ф. Колебания нагрузки и обменной мощности энергосистем. Анализ и синтез для решения задач управления режимами объединенных энергосистем / Под.

ред. В.А. Веникова. М.: Энергия, 1975. 208 с.

4. Филиппова Т.А., Дронова Ю.В., Зимин Р.В., Русина А.Г., Тутундаев М.Л. Модели про гнозирования электропотребления и мощности нагрузки электроэнергетических систем с учетом особенностей их функционирования на электроэнергетическом рынке // Вест ник НГТУ, 2007, № 1.

5. Филиппова Т.А. Энергетические режимы электрических станций и электроэнергетиче ских систем: Учебник / Т. А. Филиппова. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2005. 300 с.

6. Филиппова Т.А., Русина А.Г., Дронова Ю.В., Зимин Р.В., Калюжный Р.С. Использова ние статистических моделей при краткосрочном прогнозировании электропотребления и графиков нагрузки ЭЭС // Электрические станции, 2008, № 5. С. 32–37.

ОПТИМАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ НАГРУЗКИ МЕЖДУ ЭЛЕКТРОСТАНЦИЯМИ ГИДРОТЕПЛОВОЙ ЭНЕРГОСИСТЕМЫ ПРИ СУТОЧНОМ ПЛАНИРОВАНИИ РЕЖИМА В.М. Летун, Н.Г. Шубин ЗАО «TechSystem Group»

Проблема оптимального распределения нагрузки между электростанциями гидро тепловой энергосистемы отнюдь не нова, но ее решение, учитывая накопленные знания и современную ситуацию в сфере развития новых экономических отношений, предопреде ляет поиск иных, более эффективных, подходов.

Чем же не устраивают прежние подходы? К наиболее существенным, серьезно снижающим экономическую эффективность, следует отнести следующие два фактора.

Во-первых, раздельная оптимизация загрузки гидростанций и тепловых электро станций существенно снижает эффективность использования каждого кубического метра воды гидростанций при замещении мощностей тепловых электростанций мощностями гидростанций. Эффективно произвести такое замещение можно только при совместном решении задачи оптимизации.

Во-вторых, замену характерного для гидростанций ограничения по суточному рас ходу воды на ограничение по суточной выработке электроэнергии нельзя признать кор ректной, поскольку одной и той же суточной выработке, в зависимости от конфигурации графика нагрузки гидростанции, могут соответствовать различные расходы воды. Вместе с тем, оперируя расходами воды, можно построить математическую модель режимов ра боты гидростанций, которая позволит учитывать изменение уровней нижнего и верхнего бьефов, а стало быть, и напора, что качественно повлияет на эффективность загрузки гид ростанции на суточном интервале времени.

Возможно, одной из причин раздельного подхода в оптимизации загрузки ГЭС и ТЭС послужили исторически сложившиеся непреодолимые сложности с учетом инте гральных ограничений для ГЭС, которые были сопряжены с поиском эффективных спосо бов определения значений множителей Лагранжа.

С этой точки зрения, излагаемый ниже метод, основанный на идеях, описанных в [1], в процессе построения оптимального решения вообще не требует знания множите лей Лагранжа. Их значения автоматически получаются на заключительном этапе процесса оптимизации режима.

Кроме того, в рамках этого метода интегральные ограничения по каждой гидро станции задаются величиной расходуемых суточных объемов воды, что делает возмож ным осуществление учета изменений напоров на гидростанциях в процессе их загрузки.

Это обстоятельство можно рассматривать как новое весьма важное качество в способе решения задачи оптимального распределения нагрузки между электростанциями гидроте пловой энергосистемы, которое может радикально изменить наше представление о харак тере загрузки гидростанций в смешанной энергосистеме на суточном интервале. Ко всему прочему, на заключительном этапе решения задачи оптимизации рассчитывается ценовой эквивалент (в рублях) единичного объема израсходованной воды для каждой гидростан ции. И это отнюдь не множитель Лагранжа, как он трактуется в некоторых источниках.

Постановка задачи. В гидротепловой энергосистеме – n тепловых электростанций и m гидростанций. Задан график прогноза потребления на предстоящие сутки:

{ } Рпотр = Р1, Рп, Рп,K, Рп 23 24 (1) п Требуется на ТЭС покрыть прогнозируемую нагрузку потребления (1) с наимень шими затратами на топливо при соблюдении условия – баланса мощности m n Pit + P jt TT t, t Рп = t = 1, 2, 3, K, 24 (2) i =1 j = и ограничениях:

– по пределам активных мощностей электростанций Pitmin Pit Pitmax (3) t t t Pj min Pj Pj max – по предельным потокам мощности в контролируемых линиях Pl min Pl Plt max, l L ;

t t (4) – по скорости набора–сброса нагрузки Pit+1 Pit Vi наб ;

P j +1 P j V j наб t t (5) t t Pit Pit+1 Vi сбр ;

P j P j +1 V j сбр – по суточному расходу воды на гидростанциях t Pj Q0 = t q j dP, j = 1, 2,K, m, (6) j t =1 P t j min где Pit, Pj – активные мощности i-й ТЭС и j-й ГЭС в час t;

Pl – переток мощности по t t линии l в час t;

TT t – потери активной мощности в час t;

Vi наб, V j наб, Vi сбр, V j сбр – скорости набора и сброса нагрузки для i-й ТЭС и j-й ГЭС;

Q 0 – заданный суточный объем j расходуемой воды для j-й ГЭС;

q tj – относительный прирост расхода воды для j-й ГЭС.

Критерий оптимизации режима – минимум затрат на топливо при покрытии графи ка нагрузки потребления. Тогда, естественно, представить функцию цели в виде:

24 n З= Зti ( P) min, (7) t =1 i = где Зt ( P ) – значение функции затрат на топливо для i-й ТЭС в час t.

i Известно, что если энергосистема на часе t работает в оптимальном режиме, то бу дет выполняться условие:

q tj t t i сист = =j, i = 1, 2, K, n;

j = 1, 2, K, m;

t = 1, 2, K, 24, (8) 1 t 1 tj i где t – относительный прирост затрат на топливо i-й ТЭС в час t;

q tj – относительный i прирост расхода воды j-й ГЭС в час t;

t, tj – относительные приросты потерь активной i мощности при изменении нагрузки i-й ТЭС и j-й ГЭС, соответственно, в час t;

j - мно житель Лагранжа.

Вместе с тем, условие (8) может быть нарушено для одной или группы электро станций, если они вышли на ограничение, например, по максимальной мощности или на какие-либо другие ограничения (по скорости набора (сброса) нагрузки, по предельным перетокам активной мощности в сечениях и т.д.).

Решение этой задачи в новой постановке – для гидростанций заданы интегральные ограничения по расходу воды – дает возможность, с одной стороны, построить в процессе оптимизации их загрузки математическую модель изменения уровней нижнего и верхнего бьефов гидростанций, тем самым создав условия для выбора характеристик ГЭС в соот ветствии с напорами, с другой стороны, сильно усложняет само решение.

Предлагаемый метод решения основан исключительно на использовании характе ристик относительных приростов затрат на топливо ТЭС и характеристик относительных приростов расхода воды ГЭС. Критерий оптимизации – минимизация затрат на расходуе мое топливо.

В приведенной ниже таблице схематично представлены этапы решения поставлен ной задачи.

Нагрузка Этап ТЭС ГЭС балансирующего узла Рбал 1 Все ТЭС на минимуме Все ГЭС на минимуме Рбал 0 ( Рбал = 0 ) 2 Оптимальная загрузка ТЭС Все ГЭС на минимуме Рбал = 3 Все ТЭС на максимуме Оптимальная загрузка ГЭС Оптимальное перераспределение нагрузки между Рбал = ГЭС и ТЭС Идея метода заключается в последовательной загрузке электростанций гидротеп ловой энергосистемы.

На первом этапе все электростанции на всех часах суток загружаются на мини мальную мощность. Всю оставшуюся мощность, необходимую для покрытия нагрузки потребления, берет на себя балансирующий узел.

На втором этапе производится оптимальная загрузка ТЭС и разгрузка баланси рующего узла. Загрузка ТЭС осуществляется последовательно, начиная с первого часа. На каждом шаге процесса отыскивается ТЭС с наименьшим значением величины относи тельного прироста затрат и производится ее загрузка на величину Р и, одновременно, разгрузка балансирующего узла на ту же величину. После этого относительный прирост затрат ТЭС пересчитывается. Возможны два исхода процесса на этом этапе: все ТЭС вый дут на максимальную нагрузку при ненулевой нагрузке балансирующего узла или на не котором шаге процесса балансирующий узел выйдет на ноль.

Если имеет место первый случай, то переходим к этапу три, на котором произво дим оптимальную загрузку ГЭС по приведенным значениям [1] относительных приростов затрат. Процесс на третьем этапе закончится, как только мощность балансирующего узла обратится в ноль.

Четвертый этап – это процесс оптимального перераспределения нагрузки между ГЭС и ТЭС, который длится до полного исчерпания заданного суточного расхода воды на гидростанциях. Процесс этот осуществляется одновременно на всех часах суток. Это, по существу, этап оптимального замещения нагрузки тепловых электростанций нагрузками гидростанций. На каждом шаге происходит выбор часа t и номеров ГЭС и ТЭС – j, i, – для которых наиболее эффективно перераспределение нагрузки, то есть величина t qjt для i тройки параметров i, j и t максимальна. Здесь qjt – приведенное значение относительного прироста расхода воды j-й ГЭС на часе t. На каждом шаге в актив участвующей в пере распределении нагрузки ГЭС заносится величина затрат, сэкономленная в результате раз грузки ТЭС на величину Р. Процесс перераспределения нагрузки между ГЭС и ТЭС за вершится, как только на гидростанциях будет исчерпан заданный суточный расход воды.

Это ограничение можно отработать практически с любой точностью.

В результате оптимизации в активе каждой ГЭС сформируется определенная вели чина З j сэкономленных затрат на топливо за счет разгрузки ТЭС. Зная объем израсхо дованной воды Q j для каждой ГЭС на четвертом этапе, можно определить эффектив ность (в рублях) Э j использования кубического метра воды на каждой ГЭС:

Э j = З j Q j. (9) Величина Э j будет существенно зависеть как от объема заданного суточного рас хода воды, так и от энергетических характеристик гидростанции.

Учет сетевого фактора – расчет относительных приростов потерь активной мощно сти и расчет перетоков в контролируемых сечениях, – происходит с помощью матриц се тевых коэффициентов аналогично тому, как это делается в [2].

Несмотря на то, что в процессе вычислений множители Лагранжа никак не исполь зуются, на завершающем этапе оптимизации они автоматически получаются как результат решения.

Первые эксперименты по созданию программного продукта показали высокую скорость вычислительного процесса, которая почти не зависит от количества участвую щих в оптимизационном процессе гидростанций.

Выводы 1. Рассмотренный метод оптимизации режима гидротепловой энергосистемы по зволяет серьезно повысить эффективность использования каждого кубического метра во ды на гидростанциях и, как следствие, предельно уменьшить затраты на сжигаемое топливо.

2. Задание интегральных ограничений для гидростанций в заданных объемах рас хода воды дает возможность контролировать величину пропуска воды в нижний бьеф для удовлетворения хозяйственных нужд, обеспечения условий судоходства и т.д.

3. В результате решения по каждой гидростанции рассчитывается (в рублях) эф фективность использования каждого кубического метра воды.

Литература 1. Арзамасцев Д.А., Летун В.М. Определение экономичного режима гидро-тепловой энергосистемы // Электричество, № 7, 1980.

2. Методы оптимизации режимов энергосистем / В.М. Горнштейн, Б.П..Мирошниченко, А.В. Пономарев и др.;

Под ред. В.М. Горнштейна. М.: Энергия, 1981.

О КОНЦЕПЦИИ ПОСТРОЕНИЯ ОБЩИХ РЫНКОВ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ В БОЛЬШИХ ЭНЕРГООБЪЕДИНЕНИЯХ В.А. Макеечев1, О.А. Суханов ЗАО «Промышленная энергетическая компания», ООО «Распределенные технологии»

Во всем мире основным содержанием нового этапа развития межгосударственных рыночных отношений в сфере электроэнергетики является создание общих рынков элек троэнергии. Это позволит осуществить либерализацию и повысить эффективность не только внутренней, но и трансграничной торговли электроэнергией между странами, вхо дящими в большие энергообъединения.

Важнейшим результатом создания таких рынков должно стать обеспечение недис криминационного и равноправного доступа, как производителей, так и потребителей элек троэнергии, находящихся в различных странах, к существующей сетевой инфраструктуре энергосистем отдельных стран, а также к линиям электропередачи, по которым осуществ ляется экспорт (импорт) электроэнергии между этими странами.

Принятая в настоящее время процедура подготовки и заключения международных контрактов на поставку электроэнергии между странами, входящими в большие энерго объединения, включает этапы предварительной разработки вносимых отдельными стра нами предложений по параметрам заключаемых контрактов и последующего согласова ния этих параметров в рамках двусторонних переговоров, проводимых между странами.

Подготовка разрабатываемых в отдельных странах предложений базируется на эксперт ных оценках экономических и технических возможностей энергосистем отдельных стран по экспорту (импорту) электроэнергии и экспертных оценках экономического эффекта, получаемого отдельными странами в результате осуществления этих договоров.

Переход к совместному либерализованному рынку электроэнергии радикальным образом меняет характер задач, которые необходимо решать в процессе планировании и реализации торговых сделок, относящихся к сфере трансграничной торговли между стра нами, входящими в данный международный рынок.

Появляется необходимость и возможность перехода от планирования и реализации сделок, относящихся к отдельным сечениям между энергосистемами независимых стран, к планированию и реализации торговли электроэнергией по всей совокупности сечений, разделяющих энергосистемы входящих в данный рынок стран.

Основным теоретическим положением, определяющим постановку задач, которые необходимо решать в системе управления совместным международным рынком, является формулирование их как задач оптимального функционирования данного рынка, сов падающих с задачами оптимизации режима энергообъединения.

Необходимость перехода к данной постановке задач международного рынка опре деляется двумя основными соображениями. Во-первых, при решении задач определения перетоков мощности по каждому отдельному сечению в энергообъединении принимаемые величины перетоков влияют на величины перетоков через другие сечения, что, так или иначе, приводит к необходимости решения системной задачи. Во-вторых, решение задачи на основе экспертных оценок приводит к значительной потере эффективности (пониже нию величины функции благосостояния) по сравнению с решением задачи рынка как сис темной задачи оптимизации.

Целью и результатом решения задач оптимизации для энергообъединения «в це лом» (т. е. задачи централизованной оптимизации) является определение оптимального распределения нагрузок между станциями и соответствующих им конкурентных локали зованных цен. С точки зрения решения задачи объединенного рынка, состоящего из ряда рынков электроэнергии независимых стран, особое значение имеет тот факт, что одним из результатов решения этих задач является определение оптимальных перетоков мощности между энергосистемами этих стран в общей синхронной зоне.

Однако создание централизованной системы торговли электроэнергией, включаю щей рынки электроэнергии входящих в общий рынок независимых стран, не является ре альным и эффективным.

Наиболее перспективный путь решения проблемы построения единой системы тор говли электроэнергией в объединенном рынке, включающем рынки независимых стран, заключается в создании системы, основанной на принципах распределенного управления.

В данной системе решение общей задачи оптимизации сводится к решению ряда задач оп тимизации для отдельных рынков (на нижнем уровне) и решению задачи расчета опти мальных перетоков мощности между этими рынками (на верхнем уровне). Система управления, построенная на этих принципах, дает возможность реализовать все преиму щества централизованного решения задачи общего рынка и в то же время выполнить ус ловие независимости процессов управления в каждом из рынков независимых стран и ог раничений на доступ к их внутренней информации.

Решение задачи расчета оптимальных перетоков мощности между энергосисте мами независимых стран должно быть получено при выполнении следующих условий:

1) оптимальность внутреннего режима энергосистем отдельных стран, входящих в общую синхронную зону, при вычисленных значениях перетоков;

2) глобальная оптимальность режима всего энергообъединения, обеспечиваемая при расчете этих перетоков. Выполнение данных условий гарантирует, с одной стороны, соблюдение национальных интересов стран, входящих в энергообъединение, и с другой – соблюдение общих интересов этих стран.

Основными требованиями, которые должны выполняться при создании данной системы, являются:

– соблюдение независимости принимаемых в каждой энергосистеме решений, отно сящихся к торговле электроэнергией на внутреннем рынке, и сохранение индиви дуальных правил торговли на этих внутренних рынках, а также соблюдение огра ничений на доступ к их внутренней информации;

– обеспечение глобальной оптимальности функционирования совокупности нацио нальных рынков стран, входящих в данное объединение, по критерию максимума суммарной функции благосостояния (с учетом технических ограничений, обеспе чивающих надежное функционирование энергосистем этих стран).

Общая комплексная задача создания системы торговли электроэнергией в объеди нении стран, входящих в единую синхронную зону, может рассматриваться как опреде ленная совокупность взаимосвязанных задач. Ключевой задачей, которую необходимо решать при создании этой системы, является определение оптимальных перетоков мощ ности (и как интегрального показателя – перетоков электроэнергии) между странами, вхо дящими в данное энергообъединение. В рамках решения этой оптимизационной задачи должны быть, с одной стороны, учтены физические ограничения, обусловленные преде лами по пропускной способности линий электропередачи, связывающих различные стра ны, и, с другой стороны, определены условия, на которых осуществляется доступ к ис пользованию данной пропускной способности, а также механизм финансовых расчетов, относящихся к торговле электроэнергией между странами.

Прежде всего, необходимо отметить, что в процессе свободной торговли между субъектами рынков электроэнергии (т. е. на конкурентных двусторонних рынках) линии электропередачи, находящиеся на границах различных государств, будут нагружаться по разному. При этом рассчитанный режим системы (распределение генерируемых и потреб ляемых мощностей, перетоки мощности по линиям и, соответственно, узловые цены) бу дет совпадать с режимом системы, который может быть получен в результате централизо ванного расчета оптимального режима для рассматриваемого рынка «в целом».

Таким образом, перетоки мощности между странами, соответствующие применению принципов свободной торговли в рассматриваемом объединении рынков, могут быть вы числены только в рамках решения системной задачи как вектор определяемых переменных в общей задаче оптимизации. При ее решении должны быть учтены ограничения на значе ния перетоков мощности по линиям, имеющие характер ограничений в виде неравенств.

С точки зрения организации трансграничной торговли электроэнергией следует выделить две основные ситуации, определяемые условием: достигают ли оптимальные значения перетоков мощности предельных значений, обусловленных ограниченностью пропускной способности линий электропередачи. В первом случае, т. е. если оптимальные значения перетоков оказываются меньшими по величине, чем предельные значения, де фицит пропускной способности линий в системе отсутствует, и, следовательно, ограни ченность пропускной способности линий не влияет на узловые цены за электроэнергию по концам данных линий. Во втором случае, когда для некоторых из линий оптимальные значения перетоков равны предельным значениям, дефицит пропускной способности воз никает, что приводит к появлению дополнительной разности узловых цен по концам ли ний. Локализованные узловые цены в данном тексте следует понимать в широком смысле, т. е. не обязательно как централизованно вычисленные узловые цены, а как цены, относя щиеся к определенным узлам поставки и потребления электроэнергии. При идеальном функционировании рынка двусторонних договоров они совпадают с централизованно вы численными ценами.

При отсутствии дефицита пропускной способности нет необходимости в примене нии каких-либо специальных механизмов для регулирования процесса торговли электро энергией между странами и, в частности, в организации конкурентного рынка прав на пе редачу электроэнергии.

В случае постоянного или периодически возникающего в процессе свободной тор говли дефицита пропускной способности (при функционировании конкурентного двусто роннего рынка) возникает необходимость в организации рынка прав на использование данного дефицитного ресурса, т. е. рынка прав на передачу электроэнергии по трансгра ничным линиям, находящимся на пределе пропускной способности.

При этом важнейшее значение имеет тот факт, что цена за права на передачу элек троэнергии по таким линиям (при очень малой погрешности идеализации) равна разности узловых цен по концам линии.

Основной сложностью, которая возникает при реализации рынка прав на передачу электроэнергии, заключается в том, что проведение расчетов с субъектами рынка, заклю чающими контракты на эти права, базируется на определении узловых цен, которые воз никают в реальном времени при функционировании энергосистемы.

Необходимость в продаже прав на передачу электроэнергии отсутствует, если вме сто модели двустороннего рынка для организации торговли используется модель центра лизованного рынка. В этом случае для расчетов с поставщиками и потребителями элек троэнергии должны использоваться локализованные цены, вычисленные с учетом ограни чений на пропускную способность. Данные цены равны рыночным ценам двустороннего рынка с совершенной конкуренцией.

В модели централизованного рынка задача расчета режима системы и узловых цен, являющихся конкурентными локализованными ценами, формулируется как задача опти мизации режима системы по критерию максимума функции благосостояния, в которой станции представлены ценовыми характеристиками, определяемыми параметрами заявок на продажу электроэнергии.

Таким образом, в любом случае (как при использовании прав на передачу по транс граничным линиям, так и при расчетах, выполняемых на основе заявок на продажу и по купку электроэнергии в отдельных странах) основной задачей, которую необходимо ре шать для эффективного функционирования общего рынка электроэнергии, является зада ча оптимизации режима работы энергообъединения, включающего как подсистемы энер госистемы отдельных стран.

Решение данной задачи необходимо возложить на систему управления, которая должна строиться или как централизованная система, или как распределенная система, базирующаяся на концепции модели ЭЭС в виде системы систем уравнений, относящихся к различным уровням иерархии [1], [5]. В отличие от централизованной системы данная распределенная система позволяет обеспечить одновременное выполнение сформулиро ванных выше требований обеспечения глобальной оптимальности, при сохранении само стоятельности принимаемых в отдельных странах решений, внутренних правил торговли и ограничений доступа к внутренней информации.

Система продажи и реализации контрактов на передачу электроэнергии по транс граничным линиям может дополнять данную систему управления.

Теоретическим фундаментом для создания представленной в [7] распределенной системы управления являются принципы функционального моделирования (ФМ), форму лируемые, согласно [1], [5], следующим образом:

– построение и функционирование модели при решении задачи как иерархической структуры, включающей модели нижнего уровня – системы уравнений подсистем, и модель верхнего уровня – систему уравнений связи (СУС) для граничных пере менных;

– представление подсистем в модели верхнего уровня функциональными характери стиками (ФХ), отражающими зависимости между граничными переменными под систем при соблюдении в подсистеме всех внутренних ограничений в виде ра венств и неравенств;

– формирование СУС на основе записанных в общем виде граничных условий при подстановке в них выражений для ФХ подсистем (эти условия могут иметь вид вы ражений для законов Кирхгофа, относящихся к граничным переменным, и выраже ний, представляющих условия оптимальности для граничных переменных в зада чах оптимизации) и решение СУС, позволяющее определить значения граничных переменных подсистем.

Процесс решения задачи рынка в распределенной системе управления может быть представлен как решение задачи оптимизации режима по универсальному иерархическо му алгоритму ФМ [2], [3], [4], [6]. Данный алгоритм предусматривает выполнение сле дующей последовательности действий:

a. формирование систем уравнений подсистем, отражающих условия оптимальности (по критерию максимума функции благосостояния в подсистеме) для внутренних переменных подсистем, и последующий расчет ФХ подсистем (ход вверх в иерар хической структуре модели);

b. формирование и решение СУС и вычисление, таким образом, оптимальных значе ний граничных переменных;

c. вычисление оптимальных значений внутренних переменных подсистем из систем уравнений подсистем при известных значениях граничных переменных (ход вниз).

Отдельные этапы данного универсального алгоритма и алгоритм в целом характе ризуются следующими особыми свойствами [2], [3], [4], [6]:

a. в формируемых на нижнем уровне модели системах уравнений подсистем оптими зируемые граничные переменные и значения множителей Лагранжа рассматрива ются как неизвестные, представляемые символами переменных;

b. СУС, решаемая на верхнем уровне модели, составляется из условий оптимальности значений граничных переменных при представлении подсистем с помощью ФХ, алгоритм получения которых гарантирует выполнение условий оптимальности для внутренних переменных подсистем (по указанному выше критерию) при изме няющихся значениях граничных переменных;

c. конечные значения переменных, получаемые в результате решения задачи по ие рархическому алгоритму ФМ, а также значения этих переменных, получаемые на промежуточных итерациях, совпадают с соответствующими значениями перемен ных, получаемыми по базовому алгоритму для модели системы в целом, на основе которого составлен данный иерархический алгоритм.

Общая структура распределенной системы управления, в которой реализуется дан ный иерархический алгоритм, представлена в [7]. В этой системе действия, относящиеся к системе уравнений каждой подсистемы, выполняются на компьютере нижнего уровня, на ходящемся в пределах этой подсистемы. Формирование и решение системы уравнений верхнего уровня выполняется на компьютере верхнего уровня данной системы – сервере.

При решении задачи оптимизации режима ЭЭС распределенная система действует следующим образом:

– расчет ФХ каждой из подсистем выполняется на соответствующем компьютере нижнего уровня, т. е. при параллельной работе всех компьютеров нижнего уровня;

– решение задачи верхнего уровня (формирование и решение СУС) выполняется в последовательном режиме на центральном компьютере – сервере;

– расчет внутренних переменных каждой подсистемы выполняется на соответст вующем ей компьютере, т. е. при параллельной работе всех компьютеров нижнего уровня;

– в ходе решения задачи осуществляется передача данных о параметрах ФХ из ком пьютеров нижнего уровня в сервер и передача данных о рассчитанных значениях граничных переменных из сервера в компьютеры нижнего уровня.

Распределенная система управления режимами при реализации в ней представлен ных выше принципов функционирования характеризуется следующими свойствами:

1) вычисления, относящиеся к системам уравнений подсистем, выполняются в па раллельном режиме одновременно на всей совокупности компьютеров, расположенных во всех подсистемах большой ЭЭС;

2) исходные данные, необходимые для решения задачи, передаются в каждой под системе на компьютер, находящийся в пределах данной подсистемы, то же относится к результатам решения задачи;

3) объемы информации, передаваемые в системе управления в ходе решения зада чи, незначительны по сравнению с общим объемом исходной информации;

4) конечные и промежуточные результаты вычислений в ходе итерационного про цесса при решении задачи оптимизации в данной системе совпадают с результатами реше ния задачи по соответствующему базовому алгоритму, относящемуся к системе в целом.

Решение задачи оптимизации в данной системе может выполняться как для модели рынка, предусматривающей подачу заявок на продажу и покупку электроэнергии, так и для модели рынка, в которой наряду с такими заявками реализуются двусторонние дого воры между отдельными субъектами рынка. Как в том, так и в другом варианте обеспечи вается эффективное решение проблем, связанных с выходом на ограничения по пропуск ной способности линий электропередачи (см. [5]).

Задачам, решаемым на каждом из уровней иерархии распределенной системы [7], когда она используется для управления функционированием общего рынка электроэнер гии в энергообъединении, может быть дана следующая экономическая интерпретация.

Задачи, решаемые на компьютерах нижнего уровня, установленных в энергосисте мах, входящих в состав энергообъединения, являются задачами рынков электроэнергии в этих энергосистемах.

Система уравнений подсистемы, формируемая на каждом из компьютеров нижнего уровня, является системой уравнений оптимального режима энергосистемы, составленной на основе информации о заявках на продажу и покупку электроэнергии в данной энерго системе, данных о параметрах и топологии сети и другой внутренней информации в энер госистеме.

Получаемая на основе операций исключения по Гауссу из системы уравнений под системы ФХ подсистемы может быть интерпретирована как заявка на продажу (покупку) электроэнергии на рынке верхнего уровня (рынке рынков), на котором решается задача определения оптимальных перетоков мощности между энергосистемами и, следовательно, оптимального режима торговли между энергосистемами.

Система уравнений верхнего уровня, т. е. СУС, имеющая размерность суммарно го числа связей между энергосистемами в энергообъединении, является математической формулировкой задачи рынка электроэнергии верхнего уровня в данном энергообъеди нении.

Применение данной распределенной системы для выполнения функций управления на международном рынке электроэнергии дает возможность обеспечить следующие важ ные преимущества:

– в каждой из национальных энергосистем реализуется оптимальное функциониро вание внутреннего рынка электроэнергии при сохранении принятых на нем правил торговли;

– отсутствует необходимость раскрытия внутренней конфиденциальной информа ции, относящейся к каждой из национальных энергосистем;

– на общем рынке «в целом» реализуется общее условие оптимального функцио нирования совокупности рынков, позволяющее получить значительный суммар ный экономический эффект, в котором участвует каждая из национальных энер госистем.

Литература 1. Веников В.А., Суханов О.А. Кибернетические модели электрических систем. М.:

Энергоиздат, 1982. 328 с.

2. Суханов О.А., Тимофеев В.А., Чандра Ш.С. Применение принципов функционального (кибернетического) моделирования для решения задач управления и проектирования электроэнергетических систем // Электричество, 1997, № 4.

3. Королев М.Л., Макеечев В.А., Суханов О.А., Шаров Ю.В. Оптимизация режимов элек троэнергетических систем на основе принципов функционального моделирования // Электричество, 2006, № 3.

4. Soukhanov O.A, Shil S.C. Application of functional modeling to the solution of electrical power systems optimization problems// International Journal of Electrical Power & Energy Systems. 2000. 22. № 2.

5. Суханов О.А., Шаров Ю.В. Иерархические модели в анализе и управлении режимами электроэнергетических систем. М.: Издательский дом МЭИ, 2007. 312 с.

6. Makeechev V.A., Soukhanov O.A. Sharov Y.V. Hierarchical algorithms of functional modeling for solution of optimal operation problems in electrical power systems// International Journal of Electrical Power & Energy Systems. 2008. 30. 6. р. 415–427.

7. Патент Российской Федерации № 2 270 469. Система управления режимами электроэнергетических систем. 20.02.2006, Бюллетень № 5.

РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПОТРЕБЛЕНИЯ ПО УЗЛАМ РАСЧЕТНОЙ МОДЕЛИ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ СЕТИ С УЧЕТОМ ВВОДИМЫХ ОГРАНИЧЕНИЙПОТРЕБИТЕЛЕЙ П.А Максимов, С.Н. Сюткин, О.И. Осинцева, Н.А. Машалова, Д.А. Рудик Филиал ОАО «СО ЕЭС» – ОДУ Урала В связи ростом элетропотребления в последние годы все актуальнее становится проблема ввода ограничений потребителей, а также моделирования указанных ограниче ний при актуализации расчетной модели (РМ) электрической сети для целей краткосроч ного и оперативного планирования.

При ведении режима ограничения потребителей вводятся для исключения наруше ний максимально допустимых перетоков по контролируемым сечениям и перегруза эле ментов электрической сети. В настоящее время при формировании РМ учесть данные ог раничения не представляется возможным – существующий алгоритм распределения по требления по узлам РМ производится путем разнесения заданной величины потребления в соответствии с заданной базовой расчетной моделью, рассчитанной на нормальную схему электрической сети. В этом случае, снижение величины прогнозируемого потребления территории, с учетом величины вводимых ограничений, приводит к пропорциональному снижению потребления всех узлов, входящих в данный район, что не позволяет корректно учесть вводимые ограничения по конкретным узлам расчетной модели.

Ниже предлагаются варианты алгоритмов распределения потребления, которые по зволяют учесть ввод ограничений потребления в конкретных узлах расчетной модели.

Алгоритм расчета на этапе краткосрочного планирования. На этапе кратко срочного планирования прогнозируется и рассчитывается почасовой электрический ре жим на сутки вперед. Результатом такого расчета является формирование предваритель ного плана балансирующего рынка (ППБР).

Распределение потребления по узлам РМ без ввода ограничений. В действующем программном обеспечении актуализации РМ в алгоритме распределения потребления ис пользуются коэффициенты участия, полученные из базовых электрических режимов, рас считанных для характерных периодов года [1]. Для повышения точности распределения нагрузки может быть использовано до трех базовых режимов, ранжированных по величи не электрической нагрузки (минимальный, средний и максимальный). Для каждого узла трех базовых режимов рассчитываются коэффициенты участия, равные отношению на грузки узла к потреблению территории. Значение нагрузки узла, соответствующее тре буемой нагрузке территории, может быть вычислено с использованием линейной интер поляции по точкам базовых режимов. К отрезкам, образованным точками базовых режи мов, добавляются два дополнительных. Первый позволяет вычислить мощность нагрузки узла при потреблении территории меньшем значения потребления минимального режима.

Второй дополнительный отрезок используется при вычислении нагрузки узла при потреб лении территории большем потребления максимального режима. Угол наклона второго дополнительного отрезка равен углу наклона отрезка, образованного двумя точками наи более тяжелых базовых режимов. На рисунке 1 показано вычисление нагрузки узла Рi по известному значению потребления множества узлов Pмн.узл («множество узлов» – неко торое объединение узлов электрической схемы, например район или территория).

Выгода от использования трех базовых режимов заключается в повышении адекват ности моделирования нагрузки узлов, слабо зависящей от нагрузки системы (рисунок 2).

Рi Pi (t ) Рimax Рimid Рimin Pмн. узл (t ) min Рмн. узл mid Рмн. узл max Рмн. узл Рмн. узл Рисунок 1 – Определение величины нагрузки в узле по трем базовым режимам Рi Рimax Рimid Рimin min Рмн. узл mid Рмн. узл max Рмн. узл Рмн. узл Рисунок 2 – Моделирование нагрузки узла, слабо зависящего от общей нагрузки системы Наличие трех различных базовых режимов не является обязательным условием для корректной работы алгоритма распределения нагрузки. «Соседние» базовые режимы (ми нимальный–средний и средний–максимальный) могут совпадать. В предельном случае можно использовать один базовый режим в роли минимального, среднего и максимального одновременно. Следует отметить, что распределение узловых нагрузок при этом может быть искажено (на рисунке 3 показаны последствия замены минимального режима средним).

Рi Рimax Рimid = Рimin Рмн. узл = Рмн. узл min mid max Рмн. узл Рмн. узл Рисунок 3 – Последствия замены минимального режима средним N Рi P min max k N P j пij min mid k N j = P j пij min min k j = j пij j = Рimax Рimid Рimin Pi ` (t ) Рмн. узл (t ) min Рмн. узл mid Рмн. узл Рмн. узл max Рмн. узл Рисунок 4 – Вычисление нагрузки узла i с учетом индивидуальных нагрузок При известных нагрузках конечных потребителей в базовых режимах Р m произво j дится корректировка типовых нагрузок в узлах системы Рim (рисунок 4), при этом полу чаются нагрузки узлов системы в «чистом виде» (без учета конечных потребителей):

N Pim = Рim Pjm k пij, m (1) j = где Рim – нагрузка узла i в базовом режиме m;

N – количество конечных потребителей, имеющих нагрузки в узле i ;

Р m – значение нагрузки потребителя j в базовом режиме m ;

j m k пij – коэффициент участия потребителя j в нагрузке узла i, в базовом режиме m;

Pмн.узл – суммарное потребление множества узлов, к которому принадлежит узел i.

При этом производится контроль выражения в числителе:

N Pim Pjm k п ij 0, при Pim 0. (2) j = Если данное условие не выполняется, то продолжение расчета невозможно и необ ходимо корректировать исходные данные, заложенные в БРМ.

По полученным значениям нагрузок в узлах системы Рi m с помощью линейной интерполяции нагрузка системы Рмн.узл (t ) распределяется, как это показано на рисунке 4:

по новым характеристикам распределения нагрузок находим значения нагрузок в узлах Рi (t ) без учета конечных потребителей.

Затем к полученным значениям мощностей нагрузок узлов Pi ( Pмн.узл (t )), добавля ются мощности нагрузок конечных потребителей, и определяется потребление территории N Pj kп ij, Pi = Pi ( Pмн.узл (t )) + (3) j = которое может получиться близким, но не равным значению Pмн.узл. Как видно из описа ния алгоритма, нелинейность изменения потерь при распределении нагрузки по узлам не учитывается. Для уточнения потребления выполняется итеративный подбор нагрузок уз лов. Выполненные исследования показали, что, как правило, трех итераций достаточно для достижения точности 0,5 %.

Ввод ограничений потребления в узлы расчетной модели. Приведенный алго ритм использует следующие допущения:

1. В РМ сформировано множество районов, в которых потенциально могут вво диться ограничения потребления.

2. Известно, какая величина ограничений в мегаваттах должна быть введена в том или ином районе энергосистемы.

3. Известно, какие участники рынка учли ограничение потребления при подаче соответствующей заявки на сайт Системного оператора, а какие – нет.

4. Известна величина суммарного ограничения, учтенного участниками рынка в своих заявках.

Для того чтобы ввести ограничение потребления P огрZ в некоторый заданный район Z, необходимо произвести несколько дополнительных вычислений и преобразова ний. Район ограничений может включать в себя несколько узлов расчетной модели. Чтобы корректно учесть ограничение, необходимо распределить его между узлами пропорцио нально их участию в суммарной нагрузке района. Для каждого узла рассчитывается коэф фициент участия в общей нагрузке района в базовом режиме m P Zm Zm k уч.i = i, N (4) PiZm i = Zm где k уч.i – коэффициент участия узла в нагрузке района в базовом режиме m;

Z – множе ство узлов, принадлежащих соответствующему району ограничений;

PiZm – нагрузка узла i района ограничений Z в базовом режиме m ( i Z ).

Для упрощения расчета допустим, что коэффициент участия нагрузки узла в общей нагрузке района ограничения постоянен и равен среднему арифметическому из суммы ко эффициентов в базовых режимах:

k учmin + k уч.i + k учmax Z Zmid Z.i.i Z (5) k уч.i =.

В соответствии с полученными коэффициентами распределяем по узлам величину ограничения, накладываемую на район:

PiогрZ = k уч.i P огрZ, Z (6) где P огрZ – величина ограничения, накладываемая на узел i, ( i Z ).

В свою очередь, ту часть ограничения, которая попадает в конкретный узел, необ ходимо также распределить между составляющими нагрузки этого узла, т.е. между ча стью конечных потребителей, присутствующих в этом узле, и оставшейся частью систем ной нагрузки. Для этого также необходимо преобразовать коэффициент участия j-го по требителя в нагрузке узла i.

min mid max k nij + k nij + k nij (7) k nij = Pij Z = k nij PiогрZ огр (8) Для распределения нагрузки по узлам расчетной модели и одновременного учета ограничений в них, необходимо преобразовать кривые распределения. Процесс расчета производиться до момента определения значения нагрузок в узлах Рi (t ) без учета конеч ных потребителей.

Из полученного значения Рi (t ) вычитается величина ограничения узла – часть на огр грузки района, которая определяется нагрузкой системы Pci Z (рисунок 5).

Рi Pi огрZ P`i (t ) Р`imax Р`imid Р`imin P`r Рмн. узл Pмн. узл (t ) Рмн. узл max Рмн. узл min mid Рмн. узл Рисунок 5 – Изменение характеристики распределения потребления с учетом ограничения в узле N knij ) PiогрZ, i Z ;

Pci Z огр = (1 (9) j = огр Pr = Pi= r (t ) Pci Z, r N. (10) Проверка неотрицательности:

огр Pi= r (t ) Pci Z 0. (11) Отрицательность вышеуказанного выражения говорит о неверности задания на чальных данных и о необходимости их корректировки.

Затем корректируется характеристика распределения нагрузки для данного узла r, чтобы при повторном распределении потребления по узлам расчетной модели не наруша лось заданное ограничение.

min mid max Pr = Pi= r = Pi= r = Pi= r. (12) Далее нагрузка множества узлов Pмн.узл (t ), скорректированная на величину вве N P огрZ, снова распределяется по узлам системы (в тех узлах, где денных ограничений Z = введены ограничения, используются новые характеристики распределения нагрузки (ри сунок 5), по остальным – прежние (рисунок 4)).

Нагрузку конечных потребителей, участвующих в суммарной нагрузке узла, необ ходимо также скорректировать на величину соответствующих ограничений:


N ( Pj k п ij PijогрZ ).

P кон.потр = (13) j = При этом необходимо произвести проверку:

огр Pj k п ij Pij Z 0. (14) Если это условие не выполняется, то необходимо корректировать величину огра ничения. Затем к полученным значениям мощностей нагрузок узлов N P огрZ ) Pi ( Pмн.узл (t ) + добавляются мощности нагрузок конечных потребителей, и оп Z = ределяется потребление территории.

(15) N N Pi = Pi ( Pмн.узл (t ) + Prогр ) + ( Pj kп ij PijогрZ ) r =1 j = Алгоритм расчета на этапе оперативного планирования. Оперативное планиро вание осуществляется в текущих сутках путем периодического расчета диспетчерского графика на оставшийся период суток, с учетом текущих изменений состава оборудования, топологии сети, уточненного прогноза потребления и т.п. Результатом данных расчетов является очередной план балансирующего рынка (ПБР).

На этапе краткосрочного планирования, при формировании ППБР рассчитываются нагрузки узлов (в том числе с учетом введенных ограничений), которые дают заданное для некоторого множества узлов потребление. Кроме того, алгоритм рассчитывает коэф фициенты a0 и a1 в точке нагрузки каждого узла (т.е. выделяется тот отрезок кривой рас пределения потребления, на который при разнесении попало потребление множества уз лов, рисунок 6). Используя коэффициенты, можно определить, как изменятся нагрузки узлов при изменении потребления множества узлов. Подробнее о данных коэффициентах будет сказано ниже.

Рi Pi (t ) Рimax Рimid Рimin Pмн. узл (t ) min Рмн. узл mid Рмн. узл max Рмн. узл Рмн. узл Рисунок 6 – Преобразование нагрузочной характеристики узла Далее, при помощи новых нагрузочных характеристики узлов распределяется раз ница между прогнозом и значением потребления, заданным в ППБР (рисунок 7).

прогн ППБР Pмн.узл = Pмн.узл Pмн.узл (16) Рi Pi (t ) = Pi ППБР (t ) + Pi Рimax Рimid Pмн. узл ППБР Рmin Pмн. узл (t ) Рmax Рмн. узл Рисунок 7 – Разнесение отклонения потребления по узлам расчетной модели Находим новые значения потребления в узлах:

Pi (t ) = PiППБР (t ) + Pi (17) При распределении потребления в расчете ПБР нет необходимости однозначного учета нагрузки конечных потребителей в конкретных узлах РМ. Поэтому нагрузка таких потребителей учитывается в суммарном потреблении территории и распределяется про порционально по всем, принадлежащим этой территории узлам.

В связи с этим, аналогично алгоритму, описанному выше (за исключением этапа учета нагрузки конечных потребителей), из полученного значения Рi (t ) вычитается ве личина ограничения PiогрZ (рисунок 8) Pi = Pi (t ) PiогрZ, i Z, (18) где Pi – значение потребления узла с учетом введенного ограничения.

При этом производится контроль неотрицательности:

Pi (t ) PiогрZ 0. (19) Если это условие не выполняется, то необходимо корректировать величину огра ничения.

Затем корректируются характеристики распределения нагрузки для узлов i Z, чтобы при повторном распределении потребления по узлам расчетной модели не наруша лось заданное ограничение (рисунок 8).

Pi = Pmin = Pmax (20) Далее величина введенных ограничений P огрZ снова распределяется по узлам сис темы (в тех узлах, где введены ограничения, используются новые характеристики распре деления нагрузки (рисунок 8), по остальным – прежние (рисунок 7)).

Рi Pi (t ) огр Pr Р`max Р`min Pмн. узл (t ) + Pмн. узл P`r ППБР Рmin Рmax Рмн. узл Рисунок 8 – Корректировка характеристики распределения нагрузки Ввод ограничений в узлы РМ с применением метода линейных коэффициен тов. Данный алгоритм основывается на принципах распределения потребления, приме няемых при расчете ПБР на балансирующем рынке. После распределения потребления на этапе краткосрочного планирования (расчет ППБР) вычисляются коэффициенты a0 и a1, характеризующие прямую, на соответствующий отрезок которой при разнесении попало потребление множества узлов (рисунок 6), по ней в дальнейшем будет производиться рас пределение нагрузки.

Для примера рассмотрим случай, когда при распределении потребления в расчете mid ППБР прогнозируемая нагрузка множества узлов попала в промежуток между Pмн.узл и max Pмн.узл. Следовательно, при расчете коэффициентов a0 и a1 участвуют параметры сред него и максимального базовых режимов.

Линейный коэффициент нагрузки:

Pi баз = tg, a1i = (21) Pрайн.баз где Pi баз = Pimax Pimid (22) max mid Pрайн.баз = Pмн.узл Pмн.узл (23) Постоянный коэффициент нагрузки:

(24) a0i = Pimax a1i Pмн.узл max В соответствии с полученными коэффициентами a0 и a1 производится распреде ление потребления по узлам расчетной модели. Далее для ввода ограничений в конкрет ный район РМ необходимо выделить его из существующего района. Таким образом, вво дим еще два понятия: P райн.огр – потребление района ограничений, P без.огр – потребление района без ограничений. При этом сумма потреблений этих районов равна потреблению существующего изначально района в РМ: P райн.огр + P без.огр = Pмн.узл.

Затем для каждого из вновь выделенных районов находятся свои коэффициенты a и a1.

Для района ограничений используются значения потребления узлов, принадлежа щих району ограничения Piрайн.огр, найденные на этапе расчета ППБР. В качестве второго режима, необходимого для построения кривых распределения нагрузки, выступает так на зываемый режим нулевого потребления:

Piрайн.огр = 0, i Z ;

(25) Z Piрайн.огр = P райн.огр = 0. (26) i = Коэффициенты a0 и a1, соответствующие данному режиму:

Piрайн.огр райн.огр (28) =, iZ, a1i P райн.огр где P райн.огр = PiППБР 0 ;

(29) i P райн.огр = P райн.огр 0 ;

(30) a райн.огр = PiППБР a1i P райн.огр ;

(31) 0i Таким образом, кривые распределения нагрузки для узлов района ограничений бу дут проходить через начало координат.

Необходимость такого подхода диктуется возможностью получения отрицатель ных нагрузок потребления узлов при вводе величины ограничения P огрZ, соизмеримой с величиной потребления самого района ограничений P райн.огр.

Для района без ограничений в качестве исходных режимов, необходимых для по строения кривых распределения, выступают режим, посчитанный на этапе расчета ППБР, и любой из базовых режимов – «mid» или «max»

Piбез.огр без.огр (32) =, iZ, a P без.огр 1i где Piбез.огр = Pimax PiППБР ;

(33) P без.огр = Pмн.узл P без.огр ;

max (34) aбез.огр = Pimax a1i Pмн.узл.

max (35) 0i Следующим этапом из потребления выделенного района ограничений вычитается величина ограничения P огрZ :

P райн.огр = P райн.огр P огрZ. (36) Затем полученная величина P райн.огр распределяется по соответствующим узлам района ограничений с помощью новых кривых распределения потребления. Таким обра зом, находится потребление узлов РМ с учетом введенных ограничений.

Для того чтобы выдержать изначально заданную величину потребления по терри тории Pмн.узл = P райн.огр + P без.огр необходимо значение P огрZ прибавить к потреблению района без ограничений и распределить по соответствующим узлам.

Данный вариант алгоритма ввода ограничений потребления имеет преимущество перед рассмотренным первоначально, так как достаточно прост и понятен. Но по причине изменения характеристик распределения потребления в районе ограничения возможно от клонение расчетной величины потокораспределения от действительной. Проведенные расчеты показали, что на практике данные отклонения невелики. При небольшой величи не вводимых ограничений P огрZ малы и конечные отклонения. При P огрZ P райн.огр величина Pрайн.огр 0 и, следовательно, потребление узлов района ограничений прак тически не влияет на потокораспределние.

В результате анализа двух приведенных вариантов, предлагается отдать предпоч тение второму и модифицировать используемое в настоящее время программное обеспе чение с применением данного метода.

1. Описание программного обеспечения ПО «Барс»

КРАТКОСРОЧНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ ДИСПЕТЧЕРСКОГО ГРАФИКА ОЭС УРАЛА Н.А. Машалова, В.И. Порошин Филиал «СО ЕЭС» ОДУ Урала Краткосрочное планирование диспетчерского графика осуществляется в соответст вии с регламентами оптового рынка, утвержденными Наблюдательным советом Админи стратора торговой системы – НП «АТС» [1–4]. Основными этапами разработки диспет черского графика являются:

1. Составление прогнозов потребления по операционным зонам РДУ и ОЭС.

2. Выбор состава включенного генерирующего оборудования (ВСВГО).

3. Актуализация параметров генерирующего и сетевого оборудования ОЭС.

4. Формирование прогнозного диспетчерского графика (ПДГ) электростанций ОЭС Урала.

5. Формирование предварительного плана балансирующего рынка (ППБР).

6. Предварительное планирование энергетического режима (ПЭР) в сутки «Х–2»

(за сутки «Х» принимаются операционные сутки, на которые планируется дис петчерский график).

Рассмотрим более подробно каждый из этапов формирования диспетчерского гра фика.

Составление прогнозов потребления Исходной информацией для разработки прогноза потребления являются: прогноз по операционным зонам, выполненный на уровне регионального диспетчерского управле ния (РДУ) (в формате макета 308);

заявки участников оптового рынка, поданные на сайт системного оператора;

фактические значения графиков потребления за предыдущие дни;

фактические и прогнозные значения среднесуточной температуры наружного воздуха;

прогноз, выполненный на уровне Объединенного диспетчерского управления (ОДУ) с по мощью программного обеспечения (ПО) «Энергостат».

Технолог ОДУ на основе исходной информации формирует прогноз системного оператора (СО). По правилам оптового рынка участник рынка подает свою заявку на тех нологический сайт СО до 8:30 московского времени суток «Х–1». Технолог производит оценку заявок участников рынка, сравнивая их с прогнозом СО, и, согласно установлен ным критериям, производит выбор: использовать для расчета ПДГ заявку субъекта или прогноз СО. Таким образом, принятый прогноз для ПДГ по ОЭС в общем случае может состоять и из прогнозов СО по некоторым субъектам, и из заявок субъектов.

ВСВГО В настоящий момент СО запущена процедура формального выбора включенного генерирующего оборудования по ценовым заявкам генерирующих компаний в режиме на неделю вперед. Разработана процедура анализа результатов выполнения ВСВГО. Исход ными данными для расчета служат прогнозные величины электропотребления, плановое состояние энергосистемы (состав и характеристики сетевого и генерирующего оборудова ния) на расчетный период, а также ценовые заявки, подаваемые участниками оптового рынка электроэнергии и мощности (ОРЭМ) в АТС. Положительным моментом данной технологии является честная конкуренция за включение в работу. На сегодняшний день отборы производятся 2 раза в неделю. В четверг – на период с субботы по следующую пятницу, в понедельник – на период со среды по пятницу (уточняющий расчет). Планиру ется перейти к ежедневной процедуре выбора генерирующего оборудования на неделю вперед. От ОЭС Урала в данной технологии задействовано 69 энергоблоков общей мощ ности 24278 МВт. Планируется расширение состава участвующего энергетического обо рудования.

Актуализация параметров генерирующего и сетевого оборудования Сбор информации по генерации от участников рынка и от РДУ осуществляется в виде макета 53 500 (53 501), содержащего данные по минимальным и максимальным мощностям, скоростям изменения нагрузки, постоянным графикам нагрузки и т.д. В маке тах содержится информация как по станциям в целом, так и по части станции, так назы ваемым режимным генерирующим единицам (РГЕ), блокам, корпусам блоков, турбогене раторам, неблочным частям электростанций. Для обработки данного макета используется программный комплекс «Макеты актуализации», разработанный в ОДУ Урала и установ ленный в ОДУ и РДУ. Данный комплекс позволяет производить контроль входной ин формации и актуализацию состава и параметров генерирующего оборудования. Здесь окончательно формируются актуальные данные по составу и параметрам генерирующего оборудования для участия в расчете ПДГ.

Для формирования актуальных исходных данных по сетевому оборудованию ис пользуется ПО «Советчик диспетчера». Данное ПО позволяет на основе рассмотренных заявок на ремонт сетевого оборудования сформировать данные о топологии сети и макси мально допустимых перетоках (МДП) в контролируемых сечениях.

Формирование ПДГ Основными принципами формирования ПДГ являются минимизация совокупной стоимости почасовых значений производства активной мощности генерирующего обору дования на основе тарифов, установленных органом государственного регулирования та рифов РФ для оптового рынка электроэнергии, а также, в максимально возможной степе ни, учет следующей совокупности факторов: результатов ВСВГО, имеющейся у СО ин формации об ограничениях по топливоиспользованию, режимов угрозы холостых сбросов на ГЭС. Формирование ПДГ осуществляется с помощью ПО «LincorWin». Данное ПО по зволяет осуществлять расчет комплексной оптимизации по активной и реактивной мощ ности с учетом интегральных ограничений. Исходными данными для расчета ПДГ явля ются: актуализированные параметры генерирующего оборудования, принятый для ПДГ прогноз потребления, актуализированная топология сети и МДП в контролируемых сече ниях, характерные для данного периода базовые электрические режимы, данные перетока по балансовым сечениям. В настоящий момент СО осуществляет одноуровневое планиро вание ПДГ. ОДУ формирует актуальные исходные данные и предварительно прорабаты вает электрический режим с учетом ограничений в контролируемых сечениях. Исполни тельный аппарат (ИА) «СО ЕЭС» собирает фрагменты электрических режимов от ОДУ, осуществляет синтез фрагментов в единую схему ЕЭС и производит расчет ПДГ. Резуль таты ПДГ доводятся до ОДУ–РДУ–участников рынка, а также используются АТС для проведения торгов на рынке на сутки вперед (РСВ).

Формирование ППБР Расчет ППБР осуществляется в исполнительном аппарате «СО ЕЭС» на основе данных ПДГ. Формирование ППБР производится по критерию минимизации стоимости затрат на основе ценовых заявок участников РСВ с учетом ограничений: максимальной и минимальной мощности для каждой РГЕ, МДП в контролируемых сечениях;

максимально допустимых скоростей сброса/набора нагрузки и интегральных ограничений по выработке электростанций. Результаты ППБР доводятся до ОДУ–РДУ–участников рынка.

Для ведения режима по командам диспетчерского персонала из исполнительного аппарата «СО ЕЭС» также поступают ранжированные по ценам таблицы на загрузку и разгрузку электростанций.

Предварительное планирование энергетического режима С началом функционирования оптового рынка переходного периода в ОЭС Сибири появился новый этап формирования диспетчерского графика – предварительное планиро вание энергетического режима в сутки «Х–2» Предварительное планирование диспетчер ского графика возникло в связи с необходимостью заранее сформировать график перетока с ОЭС Сибири для проведения расчета ПДГ и торгов на площадке ОЭС Сибири. В на стоящий момент произошло объединение расчетной модели ОЭС Сибири с ЕЭС России, но предварительная проработка баланса ЕЭС и анализ предстоящего режима позволяют сократить время на разработку ПДГ в сутки «Х–1», поэтому данная технология функцио нирует и в настоящий момент.

Литература 1. Регламент актуализации расчетной модели (приложение № 3 к договору о присоедине нии к торговой системе оптового рынка). Утверждено решением наблюдательного со вета НП «АТС» 14.07.2006 г. Редакция с изменениями, утвержденными Наблюдатель ным советом НП «АТС» от 07.06.2008 г.

2. Регламент подачи уведомлений Участниками оптового рынка (приложение № 4 к дого вору о присоединении к торговой системе оптового рынка). Утверждено решением На блюдательного совета НП «АТС» 14.07.2006 г. Редакция с изменениями, утвержден ными Наблюдательным советом НП «АТС» от 29.02.2008 г.

3. Регламент внесения изменений в расчетную модель электроэнергетической системы (приложение № 2 к договору о присоединении к торговой системе оптового рынка).

Утверждено решением Наблюдательного совета НП «АТС» 14.07.2006 г. Редакция с изменениями, утвержденными Наблюдательным советом НП «АТС» от 16.03.2007 г.

4. Регламент оперативного диспетчерского управления электроэнергетическим режимом объектов управления ЕЭС России (приложение № 9 к договору о присоединении к тор говой системе оптового рынка). Утверждено решением Наблюдательного совета НП «АТС» 14.07.2006 г. Редакция с изменениями, утвержденными Наблюдательным сове том НП «АТС» от 28.03.2008 г.

КОМПЛЕКСНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ РЕЖИМОВ ЭНЕРГОСИСТЕМ НА ИНТЕРВАЛЕ ВРЕМЕНИ С УЧЕТОМ ДИСКРЕТНЫХ ОГРАНИЧЕНИЙ В.Г.Неуймин, Е.В. Машалов, А.А. Багрянцев ЗАО «TechSystem Group»

Введение. Задача планирования диспетчерского графика была решена в электро энергетике задолго до перехода к конкурентным отношениям. Были разработаны эффек тивные методы оптимизации по активной мощности, которые полностью удовлетворяли ее потребностям. Одной из реализаций задачи планирования графика, получившей широ кое распространение в Российской Федерации, можно считать ее решение на основе так называемой энергетической схемы [1]. Энергетическая схема представляет собой линеа ризацию электрической схемы в одном из характерных режимов. Для сокращения размер ности задачи используется агрегирование узлов в генераторные и нагрузочные группы по признаку однотипности характера изменения мощности в этих узлах. Контроль потоков мощности по сечениям и учет потерь осуществляются по линейной зависимости, опреде ляемой матрицей сетевых коэффициентов (МСК). Для решения задачи используется метод приведенного градиента.

В зарубежной практике подобные методы используются, как правило, совместно с процедурами расчета МСК для текущего электрического режима. Таким образом, плани рование режима предусматривает контроль сетевых ограничений и учитывает (хотя бы косвенно) нелинейную зависимость между режимными параметрами. При исполнении диспетчерского графика, особенно за рубежом, широко используются автоматические системы управления генерацией – AGC (Automatic Generation Control), позволяющие вес ти оптимальные расчетные режимы путем передачи на объекты управления так называе мых базовых значений генерации. С переходом электроэнергетики к конкурентным отно шениям цель планирования диспетчерского графика несколько изменилась. В условиях рынка целью планирования, при безусловном сохранении надежной работы энергосисте мы, является не экономическая эффективность производства энергии, а обеспечение кон куренции между участниками рынка. При этом нужно учитывать, что задача поддержания надежности также может успешно решаться рыночными методами, а именно – баланси рующим рынком, рынком резервов и другими дополнительными системными услугами [2]. В этих условиях Системный оператор (или другой субъект, организующий рынок) привлекает ресурсы для обеспечения надежности на конкурентной основе. Сам процесс планирования в конкурентной среде видоизменяется и, как правило, предусматривает две стадии – планирование на сутки вперед и планирование на час вперед. Первая стадия тес но связана с рынком на сутки вперед, рынком резервов и другими дополнительными сис темными услугами, вторая – с балансирующим рынком. В идеале задача планирования вообще может быть преобразована в задачу формирования системы ценовых сигналов, воспринимая которые, участники рынка смогут сами формировать графики работы своего оборудования, перейдя к самодиспетчеризации [3].



Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 27 |
 

Похожие работы:





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.