Комплексная оптимизация режима и оценивание состояния электроэнергетической системы

Дипломная работа - Физика

Другие дипломы по предмету Физика

39,584

5. Оценивание состояния ЭЭС

 

.1 Данные для оценивания состояния

 

В качестве исходных данных используется электрический режим, полученный в пункте 4.1 в) обобщенным методом Ньютона без учета ограничений.

Зная удельные активные и реактивные сопротивления линий (, , рассчитаем проводимость каждой ветви заданной электрической сети по формуле:

 

 

Таблица 5.1 - Продольные параметры линий

№ линииАктивное сопротивление линии , ОмРеактивное сопротивление линии , ОмПолное сопротивление линии , ОмПродольная проводимость линии , См12,718,58524,833,0432,2515,48754641,353,322,715

Так как активные проводимости очень малы, то ими можно пренебречь.

Матрица проводимостей имеет вид:

 

 

Генерируемая мощность рассматривается как телеизмерение (ТИ), нагрузки узлов - как псевдоизмерения (ПИ).

Для определения дополнительных (избыточных) телеизмерений находим наиболее загруженную электропередачу и поток в ней . Принимаем в качестве ТИ:

Место телеизмерения - первый узел.

Распределение активной мощности в сети

Произведем расчет режима электрической сети с помощью следующих систем уравнений, представленных в матричном виде:

 

(5.1)

 

где - исходное приближение для напряжения, - матрица проводимостей, - вектор фазовых сдвигов по напряжению, - вектор модулей узловых напряжений, Р, Q - узловые мощности.

Расчет по активной мощности:

 

 

где

В качестве исходных данных используем данные, полученные в результате решения "задачи Р" обобщенным методом Ньютона.

 

 

Распределение активной мощности в сети выполняется в соответствие со следующим выражением: . (5.2) Тогда потоки активной мощности по линиям равны:

 

 

Распределение реактивной мощности в сети

Для реактивной мощности система уравнений принимает вид:

 

, (5.3)

 

где

В качестве исходных данных используем данные, полученные в результате решения "задачи Q" (пункт 3.5):

 

 

Таким образом, получили следующие вектора напряжений в узлах:

 

 

Перетоки реактивной мощности в сети вычисляются по формуле:

 

; (5.4)

;

;

;

;

;

 

Рисунок 5.1 - Исходные данные для оценивания состояния

 

 

5.2 Оценивание состояния по активной мощности

 

Известна следующая информация:

 

МВт, МВт, МВт, МВт

 

дополнительное телеизмерение;

 

МВт, МВт, МВт;

кВ.

 

Имеется условие, что доверие к ТИ вдвое выше, чем к ПИ.

Система уравнений для активной мощности имеет вид:

 

 

Начальное приближение:

Дополнительное ограничение по перетоку в третьей линии дает следующее уравнение:

 

 

Так как доверие к ТИ вдвое выше, чем доверие к ПИ, необходимо ввести матрицу весовых коэффициентов.

 

 

Запишем получившуюся систему уравнений в матричном виде:

 

 

Систему уравнений можно решить с помощью трансформации Гаусса:

 

(5.5)

 

Тогда вектор углов равен:

 

 

Подставляя полученные значения углов (в радианах) в систему уравнений для активной мощности, определяем узловые мощности:

 

 

Используя матрицу токораспределения, рассчитанную ранее, определяются потоки активной мощности по ветвям:

 

 

При получении значений и принимаем за основу показания телеизмерения МВт в виду более высокого коэффициента доверия к данной информации.

 

МВт.

 

5.3 Оценивание состояния по реактивной мощности

 

Система уравнений для реактивной мощности имеет вид:

 

 

Систему уравнений можно решить с помощью трансформации Гаусса:

 

.

 

Для узла, в котором имеется ТИ и ПИ, нормативный коэффициент находится по следующей формуле:

 

(5.6)

 

Тогда вектор модулей напряжений равен:

 

 

По найденным напряжениям вычисляем реактивные мощности в узлах:

 

МВАр.

 

Используя матрицу токораспределения, рассчитанную ранее, определяем потоки реактивной мощности по ветвям:

 

 

Рисунок 5.2 - Режим сети после оценивания состояния

 

Заключение

 

В ходе выполненной работы были поэтапно решены все поставленные задачи оптимизации, а именно, прогнозирование, оптимизация, а также оценивание состояния.

На основании исходных данных в части прогнозирования было определено значение суммарной нагрузки в рассматриваемой электроэнергетической системе для заданного периода времени. Для использования выбрана модель на основе синусоидальной аппроксимации.

В соответствии с полученными данными в части оптимизации решена задача распределения нагрузки между станциями различными методами (для нагрузки с 5% потерь активной мощности, а также с уточненными потерями). Для решения задачи оптимального распределения активной и реактивной мощности использованы графические и аналитические методы, в том числе, методы комплексной оптимизации. Более эффективным оказался обобщенный метод Ньютона, который дал наименьший расход топлива. При расчете оптималь?/p>