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:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 24 |
-- [ Страница 1 ] --

Министерство образования и наук

и Российской Федерации

ФГАОУ ВПО «Уральский федеральный университет

имени первого Президента России Б.Н. Ельцина»

ОАО «Системный оператор

Единой энергетической системы»

ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКА

ГЛАЗАМИ МОЛОДЁЖИ

Научные труды

всероссийской научно-технической

конференции

17-19 ноября 2010

Том 1

Екатеринбург

2010

УДК 621.311(082) ББК 31.2я43 Э46 Э46 Электроэнергетика глазами молодёжи: научные труды всероссийской научно-технической конференции: сборник статей. В 2 т. Екатеринбург:

УрФУ, 2010. Т. 1. 433 с.

ISBN 978–5–321–01823–1 В сборник включены статьи, принятые оргкомитетом конференции и отражающие её основную тематику: управление и оптимизация режимов электроэнергетической системы в условиях конкурентного рынка;

противоаварийное управление;

моделирование и информационное обеспечение;

развитие и функционирование энергосистем;

потери мощности и электроэнергии;

экономика и энергобезопасность;

образование и подготовка специалистов.

В конференции приняли участие инженеры, ученые и специалисты отраслевых научно-исследовательских, проектных, эксплуатационных организаций, а также академических и высших учебных заведений электроэнергетического профиля России и других стран.

Материалы сборника предназначены для научных работников и специалистов, связанных с управлением электроэнергетическими системами и формированием рынка электроэнергии.

Ответственный редактор: действительный член Академии инженерных наук им. А.М. Прохорова, д-р техн. наук, проф. П.И. Бартоломей Редакционная коллегия:

д-р техн. наук П.М. Ерохин;

д-р техн. наук, проф. А.В. Паздерин;

канд. техн.

наук, доц. С.А. Дмитриев;

канд. техн. наук, доц. А.А. Суворов;

Е.В. Осипова.

УДК 621.311(082) ББК 31.2я © УрФУ, ISBN 978–5–321–01823– © Авторы, ОРГАНИЗАТОРЫ КОНФЕРЕНЦИИ ОАО «Системный оператор Единой энергетической системы»

ФГАОУ ВПО «Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина»

Кафедра «Автоматизированные электрические системы»

при поддержке:

Регионального Уральского отделения Академии инженерных наук им. А.М.Прохорова Благотворительного фонда «Надежная смена»

ОРГАНИЗАЦИОННЫЙ КОМИТЕТ Сопредседатели:

Ерохин П.М., д-р техн. наук, доцент, генеральный директор Филиала ОАО «СО ЕЭС» ОДУ Урала (Екатеринбург) Опарина Н.Н., директор по управлению персоналом ОАО «СО ЕЭС» (Москва) Паздерин А.В., д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой АЭС УрФУ (Екатеринбург) Члены оргкомитета:





Виноградов Е.Н., генеральный директор РУО АИН РФ, действительный советник Академии инженерных наук им. А.М. Прохорова (Екатеринбург) Дмитриев С.А., канд. техн. наук, доцент кафедры АЭС УрФУ (Екатеринбург) Кокин С.Е., канд. техн. наук, доцент кафедры АЭС УрФУ (Екатеринбург) Кононенко Е.Ю., начальник отдела протокола ОАО «СО ЕЭС» (Москва) Чеклецова С.П., начальник службы управления персоналом Филиала ОАО «СО ЕЭС» ОДУ Урала (Екатеринбург) Шубин Н.Г., канд. техн. наук, директор филиала ОАО «НИИПТ» «Системы управления энергией» (Екатеринбург) ПРОГРАММНЫЙ КОМИТЕТ Председатель:

Бартоломей П.И., д-р техн. наук, профессор кафедры АЭС УрФУ (Екатеринбург) Члены программного комитета:

Боровиков Ю.С., канд. техн. наук, доцент, заведующий кафедрой ЭС ТПУ (Томск) Воропай Н.И., чл.-кор. РАН, д-р техн. наук, директор Института систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН (Иркутск);

Воротницкий В.Э., д-р техн. наук, профессор, заместитель директора по научной работе Филиала ОАО «НТЦ электроэнергетики» – ВНИИЭ (Москва);

Колосок И.Н., д-р техн. наук, ст. науч. сотр., ведущий научный сотрудник Института систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН (Иркутск);

Назарычев А.Н., д.т.н., профессор, заведующий кафедрой ЭС ИГЭУ (Иваново);

Окуловский С.К., канд. техн. наук, доцент, заместитель главного диспетчера Филиала ОАО «СО ЕЭС» ОДУ Урала (Екатеринбург);

Суворов А.А., канд. техн. наук, доцент кафедры АЭС УрФУ (Екатеринбург);

Фишов А.Г., д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой АЭЭС НГТУ (Новосибирск) АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ ЭНЕРГОСИСТЕМ П.В. Чусовитин1,2, С.А. Ерошенко УрФУ, 2Филиал ОАО «СО ЕЭС» ОДУ Урала Авторы статьи выражают благодарность компаниям, при поддержке которых стало возможным их участие в 43 сессии CIGRE 2010. Участие Чусовитина П. В. в сес сии CIGRE 2010 стало возможно благодаря проводимому Системным Оператором ЕЭС конкурсу среди молодых специалистов, прошедших целевую подготовку. Автор благода рит Системный Оператор за оказанное доверие – представлять компанию среди веду щих мировых компаний в области энергетики. Ерошенко С. А. благодарит компанию ООО «Прософт-Системы» за уникальную возможность приобщиться к актуальным тенденциям мировой энергетики.

Авторы хотели бы подчеркнуть, что в статье описаны их личные впечатления об участии в 43 сессии CIGRE в Париже. При написании статьи были использованы мате риалы конференции, которые нигде не опубликованы, в том числе личные записи. Поэто му список использованных источников не приводится.

Введение. В 2010 году состоялась 43 сессия Международного Совета по пробле мам Крупных Энергосистем (CIGRE). Сессия проводится раз в два года в Париже и соби рает энергетиков более чем из восьмидесяти стран мира. В 43 сессии CIGRE приняли уча стие порядка 4,5 тысяч человек. Интерес вызывает форма проведения конференции – в формате «специальных докладов». Сами статьи на секциях не обсуждаются, а высказыва ются мнения по поводу вопросов, заданных в специальных докладах. В итоге на каждого человека, желающего сделать свой вклад, приходится не более 4 минут. Такой подход стимулирует дискуссии в кулуарах.

В статье освещаются актуальные проблемы энергосистем, которые поднимались на 43 сессии CIGRE. Здесь затронуты вопросы, связанные с концепцией «Smart Grid» («ум ная сеть»), развитием технологий передачи постоянного тока и гибких систем передачи переменного тока. Также внимание уделяется технологиям управления энергосистемой, релейной защите и автоматике и проблемам распределенной генерации.

Умная сеть – энергетика будущего. Появление понятия «умная сеть» связывает ся, прежде всего, с усложнением структуры энергоснабжения потребителя. Развитие тех нологий возобновляемых источников энергии и малой генерации создает условия для стимулирования потребителей к установке собственных генерирующих мощностей. При мер усложнения схемы электроснабжения предприятия представлен на рисунке 1. Такой подход, наряду с перспективами, создает и существенные проблемы, требующие решения.

Рисунок 1 – Схема электроснабжения предприятия С одной стороны, создаются благоприятные условия для частных инвестиций в электроэнергетику вообще и в возобновляемые источники энергии в частности. Возникает возможность создания эластичной кривой спроса на рынке электроэнергии. Улучшаются условия поддержания напряжения в распределительной сети и существенно уменьшаются потери активной мощности (особенно излишние потери, вызванные передачей реактивной мощности).

С другой стороны, возникает необходимость пересмотра принципов построения релейной защиты систем электроснабжения. Также необходимо обсуждать нормативную базу и условия, на которых потребители смогут выдавать излишки электроэнергии. Кроме того, возникает задача создания интеллектуальных систем координации накопителей энергии, возобновляемых источников энергии, традиционных тепловых электростанций, средств регулирования реактивной мощности и нагрузки. Энергосистема, обладающая та кой интеллектуальной системой, и называется «умной». В качестве элементов «умной се ти» подразумевают также различные средства диагностики оборудования в реальном вре мени (анализ частотного отклика, акустический мониторинг, инфракрасные датчики и т.п.).

Кроме схем электроснабжения крупных узлов нагрузки концепция умной сети за трагивает и отдельных частных потребителей. На рисунке 2 показана схема электроснаб жения «дома будущего».

Рисунок 2 – Энергоснабжение дома будущего Автоматизация работы устройств потребителя осуществляется вплоть до того, что контроллер получает через интернет цены рынка на сутки вперед и оптимизирует энерго потребление дома.

Проблемы распределенной генерации тесно связанны с задачами ставящимися пе ред «умной сетью». На конференции происходило формирование общего представления о распределенных энергоресурсах, как одной из составных частей средне- и долгосрочного развития распределительных сетей. Введено обобщенное определение для активных рас пределительных систем: «Активные распределительные сети имеют сосредоточенные системы контроля распределенных энергоресурсов, включающих в себя генерацию, на грузки и аккумулирование электрической энергии. Операторы распределительных систем (ОРС) имеют возможность управлять потоками мощности при помощи гибкой топологии распределительных сетей. Источники распределенной генерации в некоторой степени также ответственны за поддержку рабочих параметров системы, что в свою очередь зави сит от соответствующего законодательства и соглашений на присоединение к сети». Так же актуальны вопросы взаимодействия поставщиков и потребителей (управление потреб лением). Обсуждались способы и средства реализации эластичности спроса на электриче скую энергию. Поднимались вопросы ценообразования для поставщиков-потребителей в рамках программы интеграции управления на стороне потребления, а также разработки необходимых для этого информационных систем. На рисунке 3 показан пример организа ции взаимодействия между поставщиком, потребителем и системным оператором.

Необходимость создания такой структуры, как оператор распределительной сети вызвана сложностью структуры активных распределительных сетей и рыночной организации отрасли в целом. Поэтому необходима разработка новых систем взаимодействия между поставщиками и потребителями, что требует развития «умных», адаптированных к рыночной системе, измерительных систем, нацеленных на реализацию динамической реакции потребителя на изменение цен на рынке электрической энергии, а также на поддержание безопасности информации о потреблении.

Рисунок 3 – Структура взаимодействия на рынке электроэнергии Силовая электроника. Наиболее актуальной темой в области силовой электрони ки стало применение вставок постоянного тока высокого напряжения. Для стран Европы применение этой технологии интересно с точки зрения экологии. При той же передавае мой мощности полоса отчуждения линии постоянного тока гораздо меньше, чем линии переменного тока. Кроме того, эта технология актуальна для связи национальных энерго систем. Для стран Азии и Латинской Америки передачи постоянного тока применяются для передачи больших мощностей на большие расстояния.

В частности, в Китае подключена на напряжение, но еще не введена в эксплуата цию, передача постоянного тока напряжением ±800 кВ для передачи 6400 МВт на рас стояние 1500 км. При таком напряжении существенными становятся проблемы, связанные с изоляцией. В ходе проекта были разработаны инновационные решения в части изоляции тиристорного клапана, обмоток трансформатора, трансформаторных вводов. Были разра ботаны коммутационные аппараты на стороне постоянного тока. Здесь интересен тот факт, что хотя практически все оборудование было уникальным (несерийным), этот про ект все же экономически выгоден. Многие инженеры считают, что и это не предел, а про ект открывает дорогу к разработке связей напряжением ±1000 кВ. Предполагается, что такие системы будут экономически оправданы для передачи более 7000 МВт на расстоя ния более 1500 км.

Еще одна актуальная тема – передачи постоянного тока на конвертерах с источни ком напряжения. Конвертеры с источником напряжения давно применяются в технологии гибких передач переменного тока, однако передачи постоянного тока с такими конверто рами только появляются. Конвертеры с источником напряжения обладают рядом преиму ществ, главными из которых являются возможность подержания напряжения на стороне переменного тока, меньшие габаритные размеры, меньшая генерация гармоник. Способ ность такого конвертера поддерживать напряжение иллюстрируется рисунком 4. Из ри сунка видно, что PQ–диаграмма такого конвертера сходна с диаграммой генератора.

Рисунок 4 – PQ–диаграмма конвертера В связи с развитием возобновляемых источников энергии конвертеры с источни ком напряжения получают новую область применения – сети постоянного тока. Пример такой сети показан на рисунке 5.

Рисунок 5 – Сеть постоянного тока Поскольку мощность от ветроэлектростанций всегда передается через конвертеры, имеет смысл объединять несколько электростанций сетью постоянного тока. Таким обра зом, возникает возможность передавать мощность постоянным током туда, где это необ ходимо. Также появляется возможность экономить на кабельных линиях и, следовательно, снижать величину полосы отчуждения.

Что касается применения силовой электроники для сетей переменного тока, то об этом на конференции было сказано не много. Представили два интересных примера вне дрения, которые могут дать представление об эффективности применения устройств гиб кой передачи переменного тока. На рисунке 6 приведена схема сети и место установки продольного компенсатора для ограничения перегрузки шунтирующей сети. Интересно в этом примере то, что, согласно расчетам, для обеспечения допустимой во всех режимах загрузки (340 МВт) линии 220 кВ во всех режимах достаточно продольного компенсатора мощностью 47 МВА. Такая установка может стать экономически более выгодной, чем фа зоповоротный трансформатор, который должен быть рассчитан на всю пропускную мощ ность линии.

Другой пример применения технологии гибких передач переменного тока был представлен японскими инженерами. На рисунке 7 показана схема сети и место установки статического синхронного компенсатора. На рисунке показана вновь вводимая электро станция, линия отходящая от нее, и место установки СТАТКОМа.

Рисунок 6 – Схема сети с продольной компенсацией в шунтирующей сети Рисунок 7 – Схема сети Установка компенсатора в этом месте, способствуя увеличению пределов переда ваемой мощности по статической и динамической устойчивости, позволяет снизить коли чество линий, необходимых для передачи мощности станции в сеть, тем самым снижая затраты и отчуждаемую под линии территорию. Здесь, как и в предыдущем примере, сле дует обратить внимание на соотношение мощностей, при которых можно добиться же лаемого эффекта увеличения пропускной способности. При высокой стоимости таких уст ройств, как СТАТКОМ, в России в аналогичной ситуации, возможно, было бы экономиче ски выгоднее построить дополнительные линии. Однако в странах Европы, а в Японии тем более, экологическая проблема отчуждаемой земли стоит гораздо острее. Поэтому та кие схемы выдачи мощности могут быть выгоднее.

Управление энергосистемой, релейная защита и автоматика. Наиболее акту альной темой на секции были различные устройства противоаварийной автоматики, по зволяющие при ведении режима соблюдать критерии надежного электроснабжения по требителей, не снижая ограничений по пропускной способности сети. В нашей стране по добные устройства расположены повсеместно, опыт их эксплуатации весьма впечатляю щий. Другие же страны только начинают осознавать экономическую эффективность таких систем. Это связано, прежде всего, с постоянно ужесточающимися экологическими огра ничениями.

Что касается алгоритмов, то они в большинстве своем весьма примитивны по срав нению с системами противоаварийной автоматики, применяющимися в России. Однако и в этой области были представлены интересные решения. Для схемы сети, представленной на рисунке 6, была анонсирована автоматика, которая на основе быстрого циклического расчета динамических переходов для набора возмущений выдает в результате объемы от ключаемой нагрузки или генерации. Эта часть алгоритма работает по принципу «ДО».

Также для каждого возмущения оцениваются и передаются на исполнительные контрол леры оцененные угловые характеристики генератора. После фиксации реального возму щения по критерию равенства площадок ускорения и торможения делается заключение о необходимости дополнительных управляющих воздействий. Здесь имеет место контур управления «ПОСЛЕ».

На секции релейной защиты и автоматики в основном обсуждали протокол IEC 61850. Рассматривался опыт внедрения систем автоматизации и проблемы надежной ар хитектуры систем АСУТП на основе этого протокола. В частности, будет ли в перспекти ве энергетический объект управляться одним интеллектуальным устройством, что уде шевляет систему, однако снижает надежность, или же это будет распределенная система.

Представляется интересным один из способов применения протокола, а именно, баланси ровка токов в плечах дифференциальной защиты трансформатора через цифровой канал передачи данных. Главная задача, которую надо здесь решить, это синхронизация сигна лов. При развитии такого подхода появляется возможность применять продольную диф ференциальную защиту на линиях. Вообще, этот подход хорошо вписывается в концеп цию «умной сети». Датчики стоят там, где необходимо, а мощная телекоммуникационная система позволяет скоординировано реализовывать сложнейшие алгоритмы управления для устройств, распределенных по большой территории.

Внимание к проблеме синхронизированных векторных измерений было не велико.

Область применения этих систем осталась прежней:

отображение углов и направлений перетоков мощности, профилей напряжения, частоты и фазы;

выявление синфазных групп генераторов при качаниях, мониторинг колебатель ных мод;

анализ устойчивости нагрузки;

определение параметров ЛЭП;

настройка регуляторов и динамических моделей энергосистем.

В основном информация от этих систем используется для дополнительной визуа лизации режима энергосистемы, повышения информативности. Об управлении энергосис темой речь практически не велась. Несколько примеров управления с помощью синхрони зированных векторных измерений приводилось для отдельных устройств (вставка посто янного тока, статический компенсатор реактивной мощности). Однако именно широко масштабных систем управления представлено не было.

Другой темой активно обсуждаемой на секции «управление энергосистемой» были различные средства помощи диспетчеру. Их функции в основном аналогичны отечествен ным программам (КОСМОС, Советчик диспетчера и др.). Основной отличительной осо бенностью является возможность расчета динамического переходного процесса для моде ли энергосистемы, на которую наложен текущий режим.

Заключение. Наиболее актуальной проблемой, волнующей энергетиков по всему миру, становится так называемая «умная» сеть. Это не удивительно, если учитывать все усложняющуюся структуру энергосистемы. Усложнение схем электроснабжения потреби телей, появление малой генерации и накопителей энергии, все большее распространение возобновляемых источников энергии, величину генерации которых сложно прогнозиро вать, стремление к более эффективному использованию пропускной способности сущест вующей электрической сети, все это заставляет инженеров и исследователей разрабаты вать более сложные интеллектуальные системы мониторинга и управления.

Чем больше степеней свободы в управлении энергосистемой, тем более эффектив ной она становится. В частности, возможность создания эластичной кривой спроса на электроэнергию существенно увеличит эффективность работы рыночных механизмов, но такая возможность возникает только тогда, когда есть развитые средства мониторинга и управления энергосистемой. Кроме того, наличие информационной системы, позволяю щей гибко менять режимы потребления/генерации/накопления электроэнергии, может стимулировать приток частных инвестиций в строительство генерирующих мощностей, в том числе и на возобновляемых источниках энергии.

Очевидно, что более полная информация о режиме энергосистемы и больший ас сортимент рычагов управления ею позволяют гораздо эффективнее использовать пропу скную способность сети, обеспечивая надежное электроснабжение потребителей.

Несомненно, развитие систем управления и диагностики в энергетике будет проис ходить все более высокими темпами, чтобы удовлетворять жестким требованиям, предъ являемым к эффективности работы энергосистем, в свою очередь, подстегивая их.

В заключение хотелось бы отметить еще одну полезную сторону участия в конфе ренции. А именно, налаживание коммуникаций с мировым сообществом учащихся, пре подавателей, инженеров, ученых, менеджеров энергетики для обмена знаниями и опытом.

В частности, в рамках сессии CIGRE проходила встреча с организаторами сообщества мо лодых специалистов CIGRE NGN (Next Generation Network), в ходе которой поступило предложение создать российский национальный комитет CIGRE NGN. Создание такого комитета выглядит особенно интересным, учитывая создание Системным Оператором проекта «КПД – клуб», материалы о котором представлены в другой публикации сборни ка конференции.

К ВОПРОСУ РАЗВИТИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ ОПЕРАТИВНО-ДИСПЕТЧЕРСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ЭЭС И ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ РЫНКА ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ А.С. Бердин, Н.Г. Шубин Филиал ОАО «НИИПТ» «СУЭ»

Осуществление оперативно-диспетчерского и оперативно-технологического управ ления современной ЕЭС России, поддержание технологий рынка электроэнергии невоз можны без использования специализированных программно-технических средств, обес печивающих адекватное математическое моделирование электроэнергетических режимов энергосистем и входящего в них электроэнергетического оборудования. Большинство де ловых процессов, реализуемых системным оператором единой энергетической системы (СО ЕЭС), сетевыми компаниями – федеральной (ФСК), межрегиональными (МРСК), ре гиональными генерирующими компаниями и другими участниками рынка электроэнер гии, построены на использовании математической модели ЕЭС России и зависят от её ка чества и уровня информационной поддержки.

Обеспечение адекватности математической модели ЕЭС России объекту управле ния и регулярная актуализация её параметров является в настоящее время самостоятель ной сложной задачей.

Современный этап развития ЕЭС России характерен тем, что реальную платформу для качественного изменения привычных свойств энергосистем, расширения номенклату ры параметров управления режимами энергосистем, значительного увеличения объемов получаемой информации о фактическом состоянии топологии и режимных параметрах сети, а также отдельных объектов управления подготовили:

количественные изменения, накопленные в результате поступательного роста размерности энергосистем;

формирующиеся рыночные экономико-правовые отношения между субъектами электроэнергетики;

появившиеся качественно новые виды интеллектуально управляемого основного сетевого оборудования, способного активно влиять на режимные параметры энергосистем;

внедряемые на объектах электроэнергетики быстродействующие средства син хронных измерений параметров электрических режимов;

разрабатываемые технологии активного привлечения и участия потребителей в управлении электрическими режимами энергосистем.

Таким образом, сформировалась ситуация, благоприятная для создания в ближай шем будущем качественно новой технологии управления большими энергосистемами.

Для обозначения этого нового формирующегося уровня развития энергосистем, имеющих в своем составе более совершенные средства измерения1, новые активные эле менты электрической сети, готовые работать под управлением интеллектуальных автома тических и автоматизированных систем, в России вводится и обсуждается новое понятие – интеллектуальная электроэнергетическая система с активно-адаптивной сетью (ИЭСААС). За рубежом для обозначения ИЭСААС используется термин Smart Grid.

Многофункциональные измерители-преобразователи, комбинированные с системой GPS для получения меток точного времени, совмещающие функции РАС (регистратор аварийных событий), PMU (измеритель углов), RTU (устройство телемеханики), устройств РЗ и ПА.

Одной из особенностей современного понимания энергосистемы является то, что потребители всё в большей степени воспринимаются как неотъемлемая часть энергосис темы. Электроустановки потребителей, благодаря прогрессу технологий и развитию ры ночных механизмов оказания системных услуг, способны принимать всё более активное участие в процессах управления функционированием энергосистемы.

Безусловно, все активные элементы энергосистемы: генераторы, регулируемые по требительские электроустановки, управляемые сетевые элементы – FACTS, СТАТКОМы, устройства продольной компенсации, управляемые шунтирующие и быстро подключае мые токоограничивающие реакторы, прочие устройства, а также системы автоматическо го режимного регулирования и противоаварийного управления, должны быть адекватно представлены в математических моделях ЕЭС России. Причем, как в моделях, используе мых при проведении исследований стационарных режимов, так и в моделях, предназна ченных для расчетов электромеханических и электромагнитных переходных процессов.

В современных условиях для целей планирования работы и практического опера тивно-диспетчерского управления ЕЭС России требуется наращивание размерности рас четных математических моделей как минимум до 8000–10000 узлов.

Значительными темпами растут объёмы обменной информации между субъектами рынка электроэнергии и предприятиями инфраструктуры электроэнергетики. При этом качество первичных данных всё меньше соответствует требованиям систем управления ЭЭС и рынка.

Создание математических моделей процессов, происходящих в ЭЭС, удовлетво ряющих возрастающим требованиям практики, и их верификация усложняется из-за от сутствия экспериментальных исследований. Последние полномасштабные системные ис пытания с целью определения свойств и характеристик ЭЭС проводились в 1971 году.

Очевидно, что с тех пор ЕЭС России значительно изменилась. Речь идет не только о том, что в течение 30–40 лет радикально изменились ландшафты местностей под ЛЭП, что, безусловно, повлияло на существенное изменение допустимых токов и параметров емко стной проводимости этих ЛЭП на землю. Параметры ЛЭП подвержены и более мобиль ному изменению, происходящему в результате изменения внешних метеорологических условий, а также, зависящему от токовой нагрузки на провода. В энергосистемах – на электростанциях, на сетевых объектах – и у потребителей появилось большое количество автоматически работающих систем, оказывающих влияние на режимы работы энергосис темы. Параметры настроек и характеристики этих автоматических систем не всегда из вестны, что вносит свои неопределенности и погрешности при моделировании режимов энергосистем. Сказанное свидетельствует о том, что в энергосистемах назрела потреб ность в серьезном научном исследовании уровня фактического влияния погрешностей в определении параметров оборудования, статических и динамических характеристик на грузок, настроек работы систем автоматического управления на принимаемые оперативно диспетчерские решения. Результатом такого исследования может стать постановка задачи о создании систем автоматического мониторинга и прогноза параметров и характеристик энергосистем, построенных на использовании информации высокоскоростных синхрон ных измерений.

Какой должна быть математическая модель ЭЭС (далее – Модель), отвечающая на вызовы современности и обеспечивающая успешную работу электроэнергетической сис темы в будущем? Какие требования должны быть предъявлены к технологии информаци онной поддержки такой Модели?

Сформулируем эти основные требования.

Наличие единой базовой информационной модели. Всё разнообразное семейст во математических моделей, необходимых для решения самых разнообразных задач, в том числе требующих совершенно различных схем замещения, таких, например, как исследо вание стационарных режимов и расчет ТКЗ для выбора уставок релейной защиты, должно формироваться из единой универсальной информационной модели энергосистемы.

Адекватность. Технологии поддержки моделей должны обеспечивать два уровня адекватности.

Первый уровень – адекватность единой информационной модели энергосистеме, как объекту управления. Обеспечивается непрерывным расчетом и сохранением текущих параметров электрического режима, характеристик и схемы замещения в распределенной базе данных. Прямые измерения параметров схемы замещения (ПСЗ) и характеристик ЭЭС с помощью многофункциональных измерителей-преобразователей позволяют рас сматривать значения сопротивлений и проводимостей элементов сети, статические и ди намические характеристики нагрузки и пр. в качестве переменных величин.

Второй уровень – адекватность формируемых из единой информационной модели частных математических моделей требованиям, предъявляемым к решению отдельных технологических задач.

Универсальность. Единообразие формы и методов определения, формирования и хранения информации о параметрах электрического режима и основного оборудования, обеспечиваемое путем принятия единого стандарта.

Адаптивность. Способность актуализации всех параметров математической моде ли, в том числе измеряемых и рассчитываемых (например, сетевых ограничений по устой чивости), по отношению к фактическому или ожидаемому состоянию объекта управления.

Настраиваемость. Требование, позволяющее пользователю (потребителю) инфор мации, работающему на каком-либо диспетчерском центре или объекте электроэнергети ки, изменять номенклатуру параметров и характеристики (плотность) потока данных, пе редаваемых им с других объектов электроэнергетики по установленным правилам. Мак симально полная информация о параметрах измерений, получаемых на объекте, с макси мальной плотностью первичных данных, хранится на этих объектах электроэнергетики.

Распределённость. Разнесение функций формирования, подготовки и достовери зации (самодиагностика, обеспечение балансов по мощности и энергии на интервалах мо делирования) данных о состоянии ЭЭС по ее объектам и иерархическим уровням управ ления. Распределенность позволит перенести основную расчетную нагрузку по определе нию параметров электрического режима (ПЭР), ПСЗ и характеристик энергосистемы на вычислительные ресурсы объектов электроэнергетики (станций, подстанций) и разгрузить каналы связи при передаче информации на верхний уровень управления. Определение па раметров режима и основного оборудования непосредственно на объекте будет выпол няться с максимальной плотностью (50 Гц), полной номенклатурой и пофазно.

Непрерывность. Представление информации на интервалах управления (а это не стационарные случайные процессы) в виде непрерывных моделей, отражающих реальное поведение параметра во времени и характеристик случайных отклонений (нерегулярных составляющих) с обеспечением необходимой информативной ценности.

Гибкость. Способность системы легко расширять и модернизировать свои функ ции, обеспечивая приемлемые стартовые условия для поочередного внедрения компонен тов системы на объектах и постоянную адаптацию информационных потоков под новые условия функционирования ЭЭС.

Масштабируемость – способность системы к наращиванию функционального и информационного объема в процессе функционирования.

Безусловно, основные требования к формированию модели ЭЭС будут ещё не раз корректироваться и совершенствоваться в соответствии потребностями оперативно-дис петчерского и оперативно-технологического управления ЭЭС, а также технологиями со провождения рынка электроэнергии. Тем не менее, в настоящее время объективно есть возможность существенно усовершенствовать подходы к организации информационного обеспечения задач технологического управления электрическими режимами, противоава рийного управления, контроля и поддержания качества электроэнергии и, конечно, рынка электроэнергии на всех уровнях – от измерения первичных сигналов до многоуровневых интегрированных информационных систем, как части единого информационного про странства.

Приведем основные функциональные направления деятельности, в которых задей ствованы математические модели ЭЭС:

1. Управление технологическими режимами работы объектов ЕЭС Рос сии в реальном времени.

2. Обеспечение перспективного развития ЕЭС России.

3. Обеспечение единства и эффективной работы технологических меха низмов оптового и розничных рынков электрической энергии и мощности.

4. Осуществление технического контроллинга состояния оборудования на объектах.

Решение отдельных частных задач (вынесены в приложение), лежащих в основе реализации многих конкретных деловых процессов, осуществляемых в рамках перечис ленных функциональных направлений, невозможно без использования математических моделей, необходимых для выполнения:

расчетов стационарных режимов энергосистемы;

расчетов электромеханических и электромагнитных переходных процессов;

идентификации возмущений и опасных состояний в энергосистеме;

мониторинга поведения параметров оборудования и свойств энергосистемы;

мониторинга эффективности работы систем регулирования на объектах;

определения статических и динамических характеристик;

оперативного прогноза (с упреждением 30–60 минут) значений параметров элек трического режима, основного оборудования и статических характеристик с анализом степени тяжести режима (и формированием мер по предотвращению выхода режима из области допустимых значений) и ряд других.

Очевидно, что мы не можем рассматривать информационное обслуживание выше перечисленных задач как некую автономную систему управления информацией. Она яв ляется частью общего информационного пространства, используемого сообществом вла дельцев всех систем управления в электроэнергетике. Члены этого сообщества способны предоставлять в общее информационное пространство ценные для других данные «о себе»

и в тоже время нуждаются в ценной информации «для себя», поставляемой другими чле нами сообщества. Речь идет о потребности в создании среды для эффективного информа ционного взаимодействия между субъектами электроэнергетики: диспетчерскими управ лениями, сетевыми предприятиями, генерирующими компаниями, потребителями, рыноч ными структурами. Что же это за среда?

Подходы к автоматизации информационного обслуживания варьируются в зависи мости от вида информации, ее объемов, дискретности, требований к достоверности и ак туальности, а также от степени критичности этой информации для обеспечения безава рийной работы энергосистемы.

Средства, вкладываемые в программное и аппаратное обеспечение, телекоммуни кации и инженерное обеспечение центров обработки данных, в конечном итоге формиру ют себестоимость информации с точки зрения предоставляющего её субъекта.

Полезность информации для её пользователей определяет ценность информации.

На современном этапе эти понятия крайне важны. Если есть потребитель (заказчик) информации, владелец (или производитель) информации и те, кто предоставляет проме жуточные услуги, то возникает благоприятная среда для установления рыночных отноше ний между ними.

В настоящее время рынок информации в электроэнергетике отсутствует. Задачи информационного обеспечения решаются субъектами самостоятельно в рамках опреде ленных рыночных и правовых отношений. Генерирующие и сетевые компании, например, должны предоставлять определенный информационный сервис для диспетчерского управления. Соответственно они несут издержки, отражающие стоимость оборудования и работ по его монтажу и эксплуатации, а также стоимость телекоммуникаций.

Государственные и рыночные структуры, по сути, выступают в роли заказчика по средством введения норм, регламентов, технических условий (например, на присоедине ние к ЕЭС). Ведется определенная работа по унификации форматов и протоколов.

Наиболее полно в ЕЭС России, под контролем ОАО «СО ЕЭС», решены вопросы телемеханики и связи. Остальные области информационного взаимодействия либо уста рели, либо носят локальный характер, либо только находятся в состоянии развития. Для структурированных данных общепринятыми формами представления информации явля ются электронные документы на базе XML. Однако регламентов и правил формирования электронных документов и описания информации (особенно нормативно-справочной) нет.

В каждом отдельном случае инициатором проекта информационного взаимодействия предлагается индивидуальная схема.

Положение с информационным обслуживанием в электроэнергетике указывает на потребность в создании инфраструктуры, основной целью которой будет обеспечение ка чественной информацией каждого потребителя (необходимой, вовремя, в нужном объеме, требуемой точности и т.п.).

Для решения этой задачи необходимо либо формирование центров сбора, обработ ки и предоставления потребителям информации требуемого качества, либо формирование распределенной сети, где каждый владелец какой-либо информации на базе общих правил безопасности, регламентов, протоколов и форматов предоставляет ее другим потребите лям. Скорее всего, применяться будут оба подхода. По этому пути пошли в США и стра нах Западной Европы.

Оба подхода имеют свои недостатки и преимущества. И оба предполагают форми рование рынка информационных услуг: за организацию системы сбора, транспорта, хра нения, обработки и предоставления информации кто-то должен платить (хотя, в конечном итоге, все оплачивает потребитель) и у каждого вида информации должна формироваться рыночная стоимость.

Резюмируя сказанное и возвращаясь к двум главным вопросам, поднятым в на стоящем докладе:

1. Какой должна быть Модель ЭЭС, отвечающая на вызовы современности и обеспечивающая успешную работу электроэнергетической системы в будущем?

2. Какие требования должны быть предъявлены к технологии информационной поддержки такой Модели?

ПОЛУЧАЕМ ОТВЕТЫ:

1. Главным направлением развития математического моделирования энергосисте мы является повышение уровня адекватности математических моделей объекту управления – энергосистеме, достигаемое в результате создания единой универ сальной информационной модели и роста фактической информационной осве домленности о параметрах и характеристиках режимов, оборудования и энерго систем.

2. В основании создаваемой эффективной технологии, способной обеспечивать поддержание единой универсальной информационной модели, должны лежать самые современные технические решения и рыночные механизмы, стимули рующие поставщиков и потребителей информации взаимодействовать на осно ве заинтересованности и ответственности.

Наличие доступной, качественной и полной технологической и технической ин формации об энергосистеме снимет критически важные ограничения, стоящие на пути оп тимального развития энергосистем, которое должно предусматривать обоснованную воз можность:

повышения инновационного уровня инвестиций участников рынка;

внедрения интеллектуально управляемого активно-адаптивного оборудования в энергосистемах;

развитие интеллектуальных технологий управления этими энергосистемами, и, напротив, обесценит бесперспективные направления и негативные эффекты от непрозрачного развития.

Приложение Задачи управления электрическими режимами, использующие математическую модель 1. Расчеты стационарных режимов (установившихся электрических режимов энергосистемы):

1.1. Определение области допустимых электроэнергетических режимов энергосистемы (со вокупности граничных условий и технических ограничений).

1.2. Разработка балансов электрической энергии и мощности на неделю, месяц, год и долго срочную перспективу с учетом результатов анализа фактических показателей балансов.

1.3. Составление скоординированных месячных и годовых графиков ремонта ЛЭП, обору дования и устройств на основе предложений собственников.

1.4. Рассмотрение диспетчерских заявок на вывод в ремонт ЛЭП, оборудования и устройств с учетом месячных графиков и реальной схемно-режимной ситуации.

1.5. Подготовка режимных указаний с учетом плановых и неплановых ремонтов ЛЭП, обо рудования и устройств, аварийных отключений.

1.6. Разработка оптимального диспетчерского графика.

1.7. Автоматическое управление электроэнергетическим режимом энергосистемы посредст вом ЦС АРЧМ.

1.8. Определение и выдача оптимальных управляющих воздействий (диспетчерских команд и распоряжений) для изменения электроэнергетического режима энергосистемы на ос новании заданного диспетчерского графика, данных контроля электроэнергетического режима, имеющейся информации о предстоящих плановых и неплановых ремонтах ЛЭП, оборудования и устройств, другой информации, влияющей на надежность функ ционирования энергосистемы.

1.9. Подготовка обоснований по реконструкции существующих и сооружению новых объ ектов электроэнергетики с определением приоритетов в реализации проектов на основе разработки перспективной математической модели энергосистемы и анализа перспек тивных ограничений.

1.10. Реализация технологий расчета переходных процессов.

2. Расчеты переходных процессов:

2.1. Электромеханические процессы:

2.1.1. Определение области допустимых электроэнергетических режимов энергосис темы (совокупности граничных условий и технических ограничений).

2.1.2. Разработка оптимального диспетчерского графика.

2.1.3. Автоматическое управление электроэнергетическим режимом энергосистемы посредством ЦС АРЧМ.

2.1.4. Определение принципов действия, разработка технических решений, координа ция настройки устройств и систем противоаварийной, режимной автоматики.

2.1.5. Задание объемов и настройки АЧР, объемов графиков аварийного ограничения режима потребления, контроль реализации.

2.1.6. Разработка технических решений, расчет уставок и обеспечение координации настройки РЗА в энергосистеме.

2.1.7. Подготовка обоснований по реконструкции существующих и сооружению но вых объектов электроэнергетики с определением приоритетов в реализации про ектов на основе разработки перспективной математической модели энергосис темы и анализа перспективных ограничений.

2.2. Электромагнитные процессы при анализе следующих ситуаций (неполный перечень):

2.2.1. Несинхронные включения генераторов.

2.2.2. Короткие замыкания различных видов и замыкания проводов на землю.

2.2.3. Обрыв проводов.

2.2.4. Однофазные отключения и повторные включения отдельных фаз.

2.2.5. Включение электродвигательной нагрузки.

2.2.6. Случаи резонансных и феррорезонансных явлений.

2.2.7. Движение и отражение волн напряжения.

3. Идентификация возмущений и опасных состояний в энергосистеме:

3.1. Мониторинг поведения следующих ПЭР в темпе реального времени в контрольных точках энергосистемы:

3.1.1. Частота (величина отклонения от ном, «слом» частоты, скорость изменения ( ), низкочастотные колебания).

3.1.2. Напряжение фазные и линейные (величина отклонения от ном, «слом» траекто рии напряжения, скорость изменения ( ), низкочастотные колебания).

3.1.3. Углы векторов напряжения (величина, «слом» траектории относительного угла, скорость изменения ( ), низкочастотные колебания).

3.1.4. Токи фазные.

3.1.5. Активные и реактивные мощности перетоков.

3.1.6. Нерегулярных составляющих перечисленных параметров электрического режи ма.

3.1.7. Идентификация вероятных причины и места возникновения возмущения по данным мониторинга.

4. Мониторинг поведения параметров оборудования и свойств энергосистемы:

4.1. Линии электропередачи переменного (пофазно) и постоянного тока, вставки постоянно го тока.

4.2. Силовые автотрансформаторы и трансформаторы, их коэффициенты трансформации.

4.3. Реакторы (шунтирующие, продольные статические и регулируемые).

4.4. Батареи статических конденсаторов.

4.5. Другие активные элементы системы для управления электрическими режимами.

4.6. Нерегулярные составляющие параметров оборудования.

4.7. Мониторинг эффективности работы систем регулирования на объектах:

4.7.1. АРС и АРВ на электростанциях.

4.7.2. АРПН на подстанциях.

4.7.3. Соответствия характеристик регулирования активных элементов энергосисте мы заданным.

4.8. Диагностика эксплуатационного состояния оборудования.

4.8.1. На объектах энергосистемы.

4.8.2. Централизованно.

4.9. Определение статических и динамических характеристик:

4.9.1. Генерирующих мощностей.

4.9.2. Потребления, нагрузки крупных потребителей.

4.9.3. Частотные эффекты по линиям электропередачи и сечениям.

5. Оперативный прогноз (с упреждением 30–60 минут) значений параметров электрического режи ма, основного оборудования и статических характеристик с анализом степени тяжести режима (и формированием мер по предотвращению выхода режима из области допустимых значений).  МАСТЕР-КЛАСС «ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МОДЕЛИ РЕЖИМОВ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СИСТЕМ»

П.М. Ерохин, В.В. Давыдов ОАО «СО ЕЭС»

Электроэнергетические системы (ЭС) являются большими искусственными систе мами и без применения математического аппарата невозможен их анализ, планирование режимов и управление ими. Развитие компьютерных, информационных и телекоммуника ционных технологий дало мощный толчок широкому использованию методов математи ческого моделирования в управлении режимами ЭС, что требует соответствующей подго товки выпускников высшей школы. Преемственность поколений определяет консерватив ность образования, поэтому процесс его адаптации к новым реалиям занимает значитель ное время. На сегодняшний день вычислительные модели режимов ЭС изучаются либо на элементарном уровне, либо на уровне, позволяющем получить лишь расплывчатое пред ставление о высоконаучных и технически очень сложных материях. Как следствие, суще ствующий уровень подготовки выпускников высшей школы по направлению «Электро энергетика» не в полной мере отвечает требованиям Системного оператора (СО), и, как правило, молодые специалисты первые 2–3 года работы в СО фактически должны полу чать дополнительную подготовку [1].

Мастер-класс «Вычислительные модели режимов ЭС» призван сократить сроки дополнительной профессиональной подготовки молодых специалистов в СО, оказать под держку студентам и аспирантам электроэнергетических специальностей в развитии навы ков математического моделирования и анализа режимов ЭС и управления ими, осознанно го оперирования всем спектром вычислительных моделей режимов ЭС.

Для того чтобы конструктивно оперировать математическими моделями режимов ЭС, требуются основательные знания теории режимов ЭС и современного математическо го аппарата. Специалист высшей квалификации в области электроэнергетики является, прежде всего, технологом, поэтому продуктивное владение математическим аппаратом предполагает использование этого инструментария органически совмещенным с понятий ным аппаратом инженера-электрика. А это возможно только в случае, когда каждому эле менту математического моделирования будут соответствовать адекватно представленные инженером-электриком физические процессы. Синтез теории режимов с математикой, как орудием познания внешнего мира, позволяет конструктивно овладеть современной теори ей вычислительных моделей режимов ЭС. Применение физической инженерной интер претации, с одной стороны, помогает математическим моделям стать осязаемыми и вос принимаемыми, а с другой, способствует созданию и развитию новых математических моделей, совершенствованию инженерных технологий.

В качестве методологической базы мастер-класса используется монография «Вы числительные модели потокораспределения в электрических системах» [2]. Вычислитель ные модели установившихся режимов (УР) ЭС являются основой методов расчета, анали за, синтеза режимов ЭС и управления ими, будь то оптимизация режимов, их статическая или динамическая устойчивость, оценка состояния и т.д. Каждый метод расчета потоко распределения, по сути, представляет определенную математическую модель установив шихся режимов ЭС, является источником дополнительных знаний об электрических ре жимах. Теоретические и практические аспекты расчетов УР являются фундаментом сис тематизированного, глубокого и осмысленного овладения методами расчета, анализа, планирования режимов и управления ими.

Предметом мастер-класса является построение целостной структурированной тео рии вычислительных моделей расчета и анализа УР, что помогает критически исследовать и сопоставить современные методы расчета установившихся режимов, получить и развить новые подходы к формированию вычислительных моделей потокораспределения ЭС. Ра бота в мастер-классе позволит студентам-электрикам самостоятельно разрабатывать и создавать программы расчета УР, освоить основы построения более сложных вычисли тельных моделей режимов ЭС. Без навыков реализации вычислительных моделей воз можны только поверхностные и расплывчатые представления. Для формирования струк турированных знаний в мастер-классе предусмотрены задания самостоятельной числен ной реализации на MathCAD методов, подходов и алгоритмов, охватывающих фундамен тальные методологические аспекты вычислительных моделей УР. Структура заданий по строена так, что слушатель с обычной вузовской математической подготовкой сможет осознано оперировать математическими моделями, последовательно переходя на более высокий уровень абстракции, овладевая современным математическим аппаратом расчета и анализа установившихся режимов ЭС. Ниже представлен пример задания:

Уравнения узловых напряжений 1. Изучить теоретический материал §§ 1.1–1.6 [1].

2. Для заданного варианта сети построить схему замещения и рассчитать ее параметры.

Для схемы замещения п. 2 выполнить расчет режима с помощью программы RASTR2.

3.

4. Повторить вывод уравнений узловых напряжений (УУН) § 1.6 для случая, когда в ка честве положительного направления принят ток генерации (а не ток нагрузки, как в § 1.6.). Представив УУН в виде 1, …,, 1, получить выраже ния для и.


5. Выражения для вычисления и можно получить другим способом, если в УУН 1, …,, 1 задать единичное напряжение в узле 1, …, ( 1), и нулевое во всех других узлах схемы. В этом случае. Ис пользуя это соотношение, получить выражение собственных и взаимных проводимо стей для схемы замещения рис. 1.11. Вывод выражений проиллюстрировать соответ ствующими схемами.

6. УУН § 1.6. представлены в комплексном виде. Получить УУН в прямоугольной сис теме координат в вещественном виде3.

7. Записать УУН для однофазной сети, когда в качестве заданных параметров использу ются мощности узлов. На основе полученного выражения рассмотреть трехфазную симметричную сеть и записать УУН при использовании а) фазных и б) линейных на пряжений узлов4.

8. Для схемы замещения п. 2 записать УУН в комплексном и вещественном виде.

9. Для схемы замещения п. 2 вычислить значения собственных и взаимных проводимо стей УУН, а также компоненты правой части уравнений5 п. 7, б.

10. Используя результаты п. 9 записать УУН в комплексном и вещественном виде6.

11. Записать УУН п. 8 в матричном виде.

12. Записать УУН п. 10 в матричном виде.

Самостоятельная численная реализация какого-либо метода является квинтэссен цией знаний, используемых в работе. Чтобы продуктивно работать с материалом заданий, В качестве балансирующего принять узел 4.

Использовать,,. Привести подобные члены и записать раздельно дей ствительные и мнимые части уравнений.

3 ф.

3 ф, л При вычислении правой части использовать результаты расчетов п. 3 для комплексов напряжений узлов и реактивных мощностей генераторов.

Ток в 4 узле представить в виде переменной.

необходима определенная подготовка слушателей. А это дается только приобретением навыков и знаний в процессе их выполнения. Для разрешения вопросов в мастер-классе предусмотрена поддержка диалога между слушателями и наставниками.

Процесс обучения не является односторонним. Существует байка о молодом пре подавателе, который так раскрыл материал, что, наконец, сам понял его содержание. Био графии крупных ученых и практиков, работающих в области энергетики, свидетельствуют о том, что многие из них прошли через увлечение методами расчета УР, пытаясь развить существующие или предложить новые. К настоящему времени по расчетам УР ЭС опуб ликованы сотни научных статей, предложены десятки методов, накоплен значительный научный опыт. Ряд исследователей считает, что в области расчета УР ими (или их колле гами) решены все проблемы, и нельзя получить что-то новое и интересное, но это далеко не так. Современная математика пока не дала исчерпывающей теории численных методов решения систем нелинейных уравнений, реализуемых при расчете УР. Так, не в полном объеме решены вопросы существования и единственности решения уравнений УР, не по лучены необходимые и достаточные условия сходимости методов расчета, полезные для практического применения, отсутствует метод расчета УР, удовлетворяющий всем требо ваниям практики. Теория вычислительных моделей УР на ЭВМ де-факто существует, но не является идеально законченной. Каждый новый взгляд позволяет по иному оценить за дачу, а это, в конечном итоге, дает дополнительные знания об исследуемом объекте.

Опытным педагогам хорошо известно, что процесс обучения позитивно влияет как на слушателя, так и на его наставника. Важно развивать критический подход к получае мой информации. В науке нет «абсолютных» авторитетов, все относительно. Следует кон структивно воспринимать как новые знания, так и устоявшиеся и поэтому кажущиеся «неизменными» привычные понятия и положения.

Возьмем, к примеру, решение систем линейных уравнений методом Гаусса, кото рый реализуется во всех современных программах расчета УР. В 1947 году Нейман и Гольдстайн показали, что можно ожидать увеличение ошибок в 1012 и даже большее число раз при решении скромной, скажем 2020, системы линейных уравнений методом исклю чения Гаусса. Казалось бы, безнадежно решать многие линейные системы такого или большего порядка. Однако отдельные исследователи игнорировали этот факт и пытались решать большие системы. Оказалось, что, если позволяют затраты времени, можно с дос таточной точностью решать системы из 100, 200 и даже 400 уравнений [4]. Это открытие привело к попыткам лучше понять метод Гаусса, что к концу 1960-х годов дало результа ты, позволившие реализовать современные расчетные блоки.

Заключение. Мастер-класс «Вычислительные модели режимов ЭС» призван ока зать поддержку студентам и аспиратам электроэнергетических специальностей в развитии навыков математического моделирования, анализа и управления режимами ЭС для подго товки их к работе в структуре Системного оператора.

Список использованных источников 1. Шульгинов Н.Г., Дьячков В.А., Будовский В.П. Подготовка молодых специалистов для Системного оператора – организация, деловые процессы и предварительные результа ты // Статья в настоящем сборнике.

2. Вычислительные модели потокораспределения в электрических системах: монография /Б.И. Аюев, В.В. Давыдов, П.М. Ерохин, В.Г. Неуймин;

под ред. П.И. Бартоломея. М.:

Флинта: Наука, 2008. 256 с.

3. Крумм Л.А. Методы приведенного градиента при управлении электроэнергетическими системами. Новосибирск, Наука, 1977. 368 с.

4. Райс Дж. Матричные вычисления и математическое обеспечение. М.: Мир, 1984. 264 с.

МОНИТОРИНГ ЗАПАСОВ УСТОЙЧИВОСТИ ЭНЕРГОСИСТЕМ ПО ДАННЫМ СМПР С ИДЕНТИФИКАЦИЕЙ И ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СОБСТВЕННЫХ И ВЗАИМНЫХ ПРОВОДИМОСТЕЙ ЭДС ЭКВИВАЛЕНТНЫХ ГЕНЕРАТОРОВ А.Г. Фишов НГТУ Актуальность и новые требования. Надежность функционирования электроэнер гетических систем (ЭЭС), прежде всего, определяется их устойчивоспособностью. Основ ными средствами ее обеспечения являются достаточные запасы устойчивости в нормаль ных и послеаварийных режимах, а также использование систем автоматического режим ного и противоаварийного управления. Чрезмерные запасы устойчивости и избыточное воздействие систем режимного и противоаварийного управлений снижают эффективность ЭЭС, поэтому их развитие сопровождается постоянным усилением требований к умень шению запасов устойчивости и избыточности воздействий режимной и противоаварийной автоматики. Основной резерв снижения системных ограничений на режимы ЭЭС и повы шения эффективности систем технологического и противоаварийного управления лежит в переходе от концепции заблаговременного определения этих ограничений и управляющих воздействий автоматики (режим ДО) к их определению в темпе процесса (режим ПОСЛЕ).

Возможности такого перехода во многом определены внедрением систем синхронизиро ванных измерений, в том числе создаваемой в ЕЭС России системы мониторинга пере ходных режимов (СМПР).

В данной работе рассматривается возможность контроля запасов статической апе риодической устойчивости нормальных и послеаварийных режимов ЭЭС в режиме реаль ного времени на основе матрицы собственных и взаимных проводимостей ЭДС эквива лентных генераторов, получаемой в результате ее идентификации (расчета) по синхрони зированным регистрограммам переходных процессов на шинах электростанций.

Критический анализ. Современная технология учета ограничений по статической апериодической устойчивости режима энергосистемы при планировании, оперативном и автоматическом противоаварийном управлении построена на модели установившегося режима ЭЭС, представленной классическими уравнениями установившегося режима:

0,,,, (1) где – вектор небалансов мощности в узлах сети;

, – вектора независимых и зависи мых параметров режима;

– граф электрической сети (топология коммутационного со стояния схемы сети);

– параметры элементов.

При управлении режимами ЭЭС режимные параметры контролируются системами телеметрии, топология – системами телесигнализации, а параметры элементов принима ются из эксплуатационных баз данных. Следует отметить, что большой объем данных, ошибки и погрешности их сбора замедляют процессы контроля запасов устойчивости и вносят значительные погрешности в результаты.

Идея. СМПР предоставляет синхронизированные регистрации переходных процес сов в узлах генерации, которые позволяют определить модель энергосистемы для контро ля устойчивости без данных о параметрах и топологии сети, нагрузки в ее узлах. Такой моделью, в частности, является модель взаимодействия генераторов в виде угловых ха рактеристик их мощностей [1]:

0,,, (2) Т эл где – вектор небалансов мощности на валах эквивалентных генераторов;

Т – вектор мощностей турбин;

эл – вектор мощностей генераторов;

– вектор ЭДС генераторов;

– вектор углов ЭДС генераторов;

– матрица комплексных собственных и взаимных про водимостей ЭДС генераторов, размерностью, – число эквивалентных генераторов в модели ЭЭС.

Имея регистрограммы переходных процессов на шинах основных электростанций ЭЭС для ряда точек переходного процесса в послеаварийном режиме, можно определить вектора, эквивалентных генераторов и, решая приведенную систему уравнений отно сительно матрицы, получить компактную модель энергосистемы для учета ограничений по статической апериодической устойчивости.

Особенности получения и использования матрицы. Особенности определения матрицы из уравнений (2) задаются условиями существования их решения. Для много машинной ЭЭС система уравнений является вырожденной, если между эквивалентными генераторами отсутствует взаимное движение их роторов. Это условие выполняется в ус тановившемся режиме, в переходном режиме при наличии синфазно движущихся роторов генераторов, а также на определенных интервалах переходного процесса, где взаимное движение приостанавливается. Это условие определяет как структуру эквивалента ЭЭС, так и способы «сглаживания» результатов идентификации матрицы. Интервалом иден тификации является переходный электромеханический процесс в послеаварийном состоя нии схемы, который обычно имеет продолжительность 1–3 с, при этом в нем необходимо выделить синфазнодвижущиеся генераторы и заместить их эквивалентом. Вынужденное эквивалентирование синфазнодвижущихся генераторов имеет позитивные последствия, так как снижает размерность модели ЭЭС и при этом выделяет именно те генераторы, в отношении устойчивости которых имеется угроза ее нарушения.


Достоинства, недостатки, перспектива. В таблице 1 приведено сопоставление традиционной модели режима ЭЭС, используемой для расчета ограничений в режиме ДО, и модели, основанной на угловых характеристиках мощности ЭДС эквивалентных генера торов, идентифицируемых в режиме ПОСЛЕ, используемой в режиме ПОСЛЕ.

Возможность получения в темпе процесса модели ЭЭС, позволяющей контролиро вать как ограничения по устойчивости параллельной работы генераторов, так и ограниче ния на режимные параметры, позволяет более детально представить стадии процесса для организации противоаварийного управления. Так, наряду с послеаварийным режимом (ПАР), возникающим после завершения работы технологической и противоаварийной ав томатики, имеет смысл ввести промежуточную стадию – квазиустановившийся послеава рийный режим в ЭЭС после затухания электромеханического переходного процесса. Этот режим, как правило, возникает спустя несколько секунд после воздействия возмущения, однако процессы автоматического регулирования режима еще не завершены. Для квазиу становившегося послеаварийного режима, в силу его кратковременности, значимы огра ничения по статической устойчивости, а для собственно послеаварийного – как по стати ческой устойчивости, так и по допустимости режимных параметров.

Обобщенный алгоритм мониторинга запасов устойчивости и допустимости пара метров режима ЭЭС для послеаварийного режима представлен на рисунке 1.

Цели и задачи и пути их достижения. Конечной целью исследований и разработок в данном направлении является создание технологии мониторинга допустимости послеа варийных режимов и корректировки управляющих воздействий технологической и проти воаварийной автоматики для снижения избыточности управляющих воздействий при пе реходе к ним.

Таблица 1 – Сравнение моделей режима ЭЭС, используемых для определения системных ограничений Модель с угловыми характеристиками ЭДС Свойство Традиционная модель эквивалентных генераторов 1. Порядок модели Ограничен здравым смыслом, Ограничен количеством значимых электро (количество генера- возможностями получения досто- станций в ЭЭС и наличием взаимных дви торов, узлов, связей, верных данных и вычислитель- жений в переходном процессе при возму нагрузок) ными ресурсами щении режима 2. Исходные данные Параметры генераторов, сетевых Параметры генераторов, осциллограммы элементов, топология сети, мощ- переходных процессов на шинах электро ности и характеристики нагрузки, станций загрузка генераторов 3. Способ учета огра- Использование связи сходимости Использование связи сходимости решения ничений по устойчи- решения УУР и прохождения че- УУР эквивалентных генераторов и прохо вости рез 0 свободного члена характе-ждения через 0 свободного члена характе ристического уравнения ристического уравнения 4. Способ учета огра- Контроль параметров в процессе Контроль в процессе утяжеления режима с ничений по допус- утяжеления режима по результа- определением параметров с помощью мат тимости режимных там решения УУР риц коэффициентов связи параметров с параметров ЭДС генераторов, идентифицируемых по регистрограммам переходного процесса 5. Возможность исполь- Определяется быстродействием сис- Определяется развитостью и производи зования в режиме ре- тем телеизмерения, телесигнализа- тельностью СМПР ального времени ции, вычислительными ресурсами 6. Источники данных Базы данных по оборудованию Базы данных по оборудованию электро электростанций, электрических станций, СМПР сетей, телемеханика 7. Трудности формиро- Ошибки телеизмерений, телесиг- Зависимость структуры идентифицируемой вания модели для нализации, недостоверность баз модели и погрешности от взаимных движе решения задачи в данных ний роторов генераторов. Необходимость в режиме реального дополнительных моделях для контроля времени режимных параметров.

Рисунок 1 – Алгоритм мониторинга запасов устойчивости ПАР ЭЭС по данным СМПР Научными задачами на пути достижения этой цели являются:

1. Исследование потенциала использования моделей системных ограничений на режимы ЭЭС, получаемых по данным СМПР, для мониторинга допустимости квазиуста новившихся и установившихся послеаварийных режимов, корректировки управляющих воздействий технологической и противоаварийной автоматики.

2. Исследование процессов идентификации моделей системных ограничений и разработка эффективных методов ее осуществления.

3. Постановка и решение задачи наблюдаемости применительно к системе монито ринга допустимости ПАР.

4. Разработка методов решения задач мониторинга допустимости ПАР.

5. Разработка методических рекомендаций по устойчивости энергосистем, учитываю щих наличие системы мониторинга допустимости ПАР и корректировки управляющих воз действий технологической и противоаварийной автоматики в контуре управления режимами.

Технологическими задачами являются:

1. Разработка технологического программного обеспечения системы мониторинга допустимости ПАР.

2. Развитие СМПР в соответствии с условиями наблюдаемости системных ограни чений. Предварительно можно указать на необходимость размещения синхронизирован ных регистраторов процессов на всех системно значимых электростанциях.

Характеристика выполненных работ и полученных результатов 1. Исследованы возможность и особенности идентификации матрицы собственных и взаимных проводимостей (СВП) ЭДС генераторов. В качестве регистрограмм переход ных процессов использованы результаты расчетов по программным комплексам, а также реальные регистрограммы переходных процессов, полученные на электродинамических моделях НГТУ и НИИПТ. Выявлено существование временного «окна» идентификации, позволяющего получать стабильные и достоверные значения элементов матрицы.

2. Исследованы модели ограничений по статической апериодической устойчивости на базе матрицы СВП ЭДС генераторов для квазиустановившегося и установившегося по слеаварийных режимов, включая сопоставление получаемых ограничений с результатами, определенными по традиционной технологии.

3. Исследованы возможности учета ограничений на режимные параметры сети пу тем идентификации матриц коэффициентов связи значений этих параметров с ЭДС гене раторов. Доказана как сама возможность идентификации, так и приемлемость погрешно сти получаемых результатов.

4. Проверена работоспособность основных элементов общего алгоритма монито ринга допустимости послеаварийных режимов и всего алгоритма в целом.

Заключение 1. Синхронизированные регистрации переходных процессов позволяют осуществ лять идентификацию обобщенных моделей системных ограничений по допустимости ПАР, не нуждающиеся в контроле топологии электрической сети и параметров ее элементов.

2. Обусловленность систем уравнений, используемых при идентификации матриц СВП ЭДС генераторов, коэффициентов связи значений контролируемых режимных пара метров с ЭДС генераторов существенно зависит от выбора расчетных точек при формиро вании систем уравнений. Достоверность значений обеспечивается фильтрацией выбросов и сглаживанием результатов.

3. Необходимым условием наблюдаемости системных ограничений по исследо ванным моделям является размещение регистраторов на всех системно значимых электро станциях в контролируемых элементах сети.

4. Полученные результаты исследований можно признать обнадеживающими в от ношении построения системы мониторинга допустимости ПАР и корректировки управ ляющих воздействий технологической и противоаварийной автоматики.

Список использованных источников 1. Жданов П.С. Вопросы устойчивости электрических систем. М.: Энергия, 1979. 456 с.

2. Фишов А.Г., Дехтерев А.И. Мониторинг запасов устойчивости на основе системы мониторинга переходных процессов // Научные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока. 2009.

Спец. выпуск №1. С. 102–106.

О ФОРМИРОВАНИИ УРАЛЬСКОЙ НАУЧНОЙ ШКОЛЫ В ОБЛАСТИ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКИ П.И. Бартоломей, А.В. Паздерин УрФУ Поскольку настоящая конференция проводится в преддверии 80-летия кафедры Автоматизированные электрические системы УГТУ-УПИ (ныне УрФУ), считаем целе сообразным в историческом аспекте осветить основные научные достижения кафедры.

Доклад подготовлен на основании материала (авторы Бартоломей П.И., Бердин А.С., Бо гатырев Л.Л., Кокин С.Е., Мызин А.Л., Обоскалов В.П., Паздерин А.В.), изложенного в книге «80 лет кафедре АЭС. Трансформация в будущее, 2010».

Введение. В конце 60-х годов сформировалась Уральская научная школа инжене ров-электриков, главным научным направлением которой стала разработка основ и мето дов оптимального управления функционированием и развитием электроэнергетических систем.

Становление уральской научной школы в области электроэнергетики связано с именами выдающихся ученых – Дмитрия Александровича Арзамасцева (1916–1993), заведующего кафедрой АЭС с 1954 по 1989 гг., декана энергофака с 1957 по 1961 гг., профессора, доктора технических наук, Заслуженного деятеля науки и техники РСФСР, и Валентина Ефимовича Полякова (1921–1996), декана ЭТФ с 1968 по 1971 гг., профес сора, доктора технических наук, Почетного энергетика СССР, Заслуженного изобретателя СССР.

Д.А. Арзамасцев подготовил 60 кандидатов технических наук. Среди его учеников 5 докторов технических наук. Он возглавил два основных научных направления:

моделирование электроэнергетических систем в задачах управления режи мами;

развитие электроэнергетических систем.

Вместе со своими многочисленными учениками он внес фундаментальный вклад в науку о функционировании и развитии энергосистем.

В.Е. Поляков подготовил на кафедре АЭС 35 кандидатов технических наук, пятеро из них стали докторами технических наук, он автор 550 опубликованных научных работ, 90 изобретений и патентов, 6 из которых нашли признание в США, ФРГ, Франции и др.

странах. Он возглавил научное направление синтез систем релейной защиты и автоматики ЭЭС.

Список трудов этих выдающихся ученых составляет более 900 наименований.

К началу активной творческой деятельности Д.А. Арзамасцева и В.Е. Полякова ка федра ЭССС (Электрические станции, сети и системы) имела достаточно крепкий базис в научных исследованиях, которые были, главным образом, связаны с передачей энергии постоянным током и линиями переменного тока высокого напряжения и большой протя женности, с проблемами управления напряжением и оптимизацией реактивной мощности и некоторыми другими вопросами. Большой вклад в этом направлении внесли профессор, д.т.н. В.М. Синьков (заведовал кафедрой с 1940 по 1950 гг.) и доцент, к.т.н. Д.Е. Трофи менко (заведовал кафедрой с 1950 по 1954 гг.).

Начиная с 60-х годов, основные вопросы научных исследований были связаны со следующими направлениями.

1. Моделирование электроэнергетических систем в задачах управления режи мами. Сложность и многомерность задач управления режимами ЭЭС заставляла исследо вателей искать способы моделирования, облегчающие получение решения и достаточно адекватно отражающие состояние изучаемого объекта. До появления цифровых вычисли тельных машин (ЦВМ) основными были физическое и аналоговое моделирование. Как и многие другие кафедры и научно-исследовательские институты страны, кафедра ЭССС шла по традиционным направлениям моделирования и в конце 50-х годов под руково дством Д.А. Арзамасцева приступила к созданию физической (электродинамической) мо дели электрической системы, которая в полном объеме была введена в эксплуатацию в 1967 г. Это была одна из первых моделей на Урале и в Сибири. В лаборатории были вы полнены уникальные эксперименты по снятию частотных характеристик ОЭС Урала и ЕЭС СССР, электродинамическому торможению гидрогенераторов и др. Лаборатория широко использовалась в учебных целях для изучения переходных электромагнитных и электромеханических процессов в электрической системе, свойств и режимов длинных линий электропередачи, систем управления и многих других вопросов.

Параллельно с моделированием на аналоговых вычислительных машинах началось математическое моделирование на ЦВМ (позже общепринятым обозначением стало ЭВМ).

В УПИ первая ЭВМ Урал-1 была пущена в 1959/60 учебном году и уже в 1960 г. сотруд ники кафедры стали активно использовать ЭВМ в своей научной деятельности. Именно тогда Д.А. Арзамасцев инициировал работы своих учеников по моделированию устано вившихся и оптимальных режимов, решению задач проектирования и развития энергосис тем, анализа статической и динамической устойчивости больших ЭЭС на ЭВМ.

Если на начальном этапе большой интерес был проявлен к методам, основанным на использовании контурных уравнений, то постепенно внимание переключилось на уравне ния узловых напряжений. Здесь стали выкристаллизовываться два пути, которые основы вались на методе Ньютона, но в одном случае линеаризованная система уравнений реша лась разработанными итерационными методами двойного параболического интерполиро вания и центров эллипсов с быстрой сходимостью, во втором – методом Гаусса и его мо дификациями с разложением матрицы коэффициентов на треугольные сомножители. В конечном итоге первое направление завершилось созданием программ КУРС-1000 и СЕТЬ-3000 для ЕС-ЭВМ (совместная разработка УПИ, ЦДУ ЕЭС СССР и ИЭД АН Ук раины, в авторский коллектив вошли П.И. Бартоломей, П.М. Ерохин, С.К. Окуловский) соответственно для расчетов режимов ЭЭС, содержащих 1000 и 3000 узлов. Второе на правление привело к появлению программы RASTR, наиболее распространенной в на стоящее время в России и СНГ (автор В.Г. Неуймин;

в разработке алгоритма ведущая роль принадлежит А.В. Липесу, в работе принимали активное участие его аспиранты И.Л. Кир пикова, А.А. Герасименко, А.И. Кулешов, В.А. Ухалов, В.В. Давыдов).

Важнейшей задачей планирования и оперативного управления была и остается оп тимизация режима ЭЭС. Наибольшие успехи были связаны с разработкой методов второ го порядка, в частности на базе обобщенного метода Ньютона и аппроксимирующего про граммирования. В ОДУ Урала успешно используется программа оптимизации режима ЛИНКОР, разработанная на кафедре и основанная на методах второго порядка (разработ чик Н.И. Грудинин, руководитель П.И. Бартоломей).

Впервые в стране в 1974 г. был поставлен курс лекций «АСУ и оптимизация режи мов ЭЭС», а в 1983 году издательство Высшая школа (Москва) выпустило учебное посо бие с одноименным названием (авторы Д.А. Арзамасцев, П.И. Бартоломей, А.М. Холян).

2. Развитие электроэнергетических систем. До начала 1960-х годов математиче ские методы моделирования для решения задач развития ЭЭС практически отсутствовали.

Появление и внедрение ЭВМ дало толчок этому процессу. Без преувеличения можно ска зать, что Д.А. Арзамасцев со своими учениками был одним из первых в нашей стране, кто разрабатывал основы научного моделирования развития систем энергетики.

В первую очередь Д.А. Арзамасцева заботило обеспечение задач развития надеж ными критериями оптимальности. Последовала серия работ, посвященных формированию экономических функционалов развития ЭЭС.

Параллельно шла работа по созданию методов оптимизации параметров ЭЭС. К середине 60-х годов в числе первых в стране были созданы методы оптимизации конфи гурации электрических сетей и развития генерирующих источников.

Задачи развития стали рассматриваться как задачи многокритериальной оптимиза ции. Под руководством Д.А. Арзамасцева начали разрабатываться специальные методы и алгоритмы решения таких задач с применением таксономии, компонентного анализа, пла нирования эксперимента, экспертного анализа (А.В. Липес, Ю.С.Скляров). Начали интен сивно развиваться методы имитационного моделирования развития ЭЭС, открывающие новые возможности использования ЭВМ и повышения обоснованности и качества реше ний по развитию ЭЭС. Большой вклад в это направление внесли А.Л. Мызин и работаю щие с ним коллеги С.С. Ананичева и Л.И. Мардер.

Цикл работ, выполненных на кафедре АЭС по проблемам развития ЭЭС, привел к появлению системы взаимосвязанных методов и моделей, знаменующих совершенно но вый подход к задачам развития систем энергетики, использующий современные достиже ния вычислительных методов, математической статистики, теории оптимизации, эксперт ного анализа. Впервые в стране была создана новая учебная дисциплина «Модели опти мизации развития энергосистем» и впервые было выпущено учебное пособие по этой дис циплине, а после его успешной апробации – учебник для вузов страны и коллективная монография (авторы Д.А. Арзамасцев, А.В. Липес, А.Л. Мызин).

3. Синтез систем релейной защиты и автоматики ЭЭС. В начале своего творче ского пути В.Е. Поляков принимал активное участие в научных исследованиях кафедры, связанных с передачей электрической энергии постоянным током. Первая в СССР опыт но-промышленная передача постоянного тока «УПИ–завод Уралэлектротяжмаш» была пущена в 1948 г. В дальнейшем научные интересы В.Е. Полякова полностью переключи лись на проблемы релейной защиты и автоматизации электрических систем.

Заслугой В.Е. Полякова является формирование научного направления кафедры АЭС, связанного с решением проблем комплексной автоматизации управления коммута ционными аппаратами электрических систем в нормальных, аварийных и послеаварийных режимах с использованием и дальнейшим развитием теории релейных схем. В основу синтеза систем релейной защиты и автоматики была положена математическая логика (булева алгебра). Трудно переоценить вклад В.Е. Полякова и его учеников в этой сфере научных исследований. Под его руководством разработан ряд программируемых защит и устройств управления, таких как защита от замыканий на землю с повышенной информа тивностью, микропроцессорная защита от КЗ электроустановок с изолированной нейтра лью, защита электродвигателей от КЗ с самоконтролем исправности, методы и устройства автоматизированного контроля временных параметров электромеханических и электрон ных блоков РЗА, комплексное устройство ситуационного управления выключателями ЛЭП, адаптирующаяся резервная токовая защита тупиковых ЛЭП и многое др.

Ученики В.Е. Полякова – доктора технических наук С.Ф. Жуков, В.А. Зильберман, М.Я. Клецель, Н.М. Попов и кандидаты технических наук Л.Ф. Богданова, Г.М. Про скурин, В.П. Федотов и др. – внесли существенный вклад в развитие и практическое при менение полученных результатов исследований.

4. Современные исследования Научная деятельность в области «Управление режимами электрической сис темы в условиях конкурентного рынка». На стыке двух веков во всей мировой энергети ке происходили серьезные изменения в принципах управления электроэнергетическими системами. Начался переход к рыночной экономике в нашей стране. В какой-то мере и кафедра АЭС причастна к этому процессу. Доцент П.М. Ерохин, уже будучи одним из ру ководителей ОДУ Урала, был приглашен в «команду» ЦДУ ЕЭС России под руково дством А.Б. Чубайса, чтобы там разрабатывать новую идеологию управления в конку рентной среде. Вместе с ним активно работали его коллеги, также наши выпускники, Б.И. Аюев и Н.Г. Шубин. В хронологической последовательности они защитили диссер тации:

Шубин Н.Г. (2003) – кандидатскую на тему «Разработка моделей и технологий оперативного диспетчерского управления ЕЭС России в условиях оптового рын ка электроэнергии»;



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 24 |
 



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.