Комплексная оптимизация режима и оценивание состояния электроэнергетической системы
Дипломная работа - Физика
Другие дипломы по предмету Физика
Министерство образования и науки Российской Федерации
ФГАУ ВПО "Уральский федеральный университет
имени первого Президента России Б.Н. Ельцина"
Уральский Энергетический Институт
Кафедра "Автоматизированные системы и сети"
Курсовая работа
КОМПЛЕКСНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ РЕЖИМА И ОЦЕНИВАНИЯ СОСТОЯНИЯ ЭЭС
Преподаватель: П.И. Бартоломей
Студент
Гр. Э-110105: Е.С. Деткова
Екатеринбург 2011
Реферат
Данная курсовая работа состоит из трех частей: прогнозирование электропотребления, оптимизация режима и оценивание состояния энергосистемы.
При прогнозировании электропотребления решается задача по поиску прогнозного значения электропотребления в конкретный час конкретного дня в году. На основании данных по электропотреблению предыдущих десяти недель находится тренд. Из рассматриваемых вариантов трендов выбирается тот, который имеет минимальное среднеквадратическое отклонение. Затем, по выбранной модели тренда прогнозируется электропотребление на заданную неделю, а уже по нормативным коэффициентам на конкретный день и час.
При оптимизации режима находятся оптимальные значения генерируемой активной мощности по критерию минимума расхода топлива. Исходя из этих значений, отыскиваются потоки активной мощности, обеспечивающие минимальные потери в сети. Так как активные потери зависят и от реактивной мощности, то решается так называемая задача Q. Ее суть заключается в отыскании таких значение генерируемой реактивной мощности и как следствие потоков реактивной мощности, при которых потери в сети будут минимальны.
Задача оценивания состояния заключается в расчете электрического режима при наличии избытка данных. В связи с тем, что эти данные имеют некую погрешность, однозначный расчет режима невозможен. Для оценивания состояния применяется трансформация Гаусса.
Содержание
Часть 1. Прогнозирование
Часть 2. Оптимизация
Часть 3. Комплексная оптимизация режима ЭЭС с учетом технологических ограничений методами нелинейного программирования
Часть 4. Оценивание состояния ЭЭС
1. Исходные данные
2. Прогнозирование недельного электропотребления методом наименьших квадратов
2.1 Прогнозирование недельного потребления на основе линейной модели
2.2 Прогнозирование недельного электропотребления на основе синусоидальной аппроксимации
2.3 Прогнозирование электропотребления на 14.10.2011 (пятница) с 15.00 до 16.00
3. Оптимизация
3.1 Распределение активной нагрузки между станциями без коррекций потерь мощности графическим методом по равенству относительных приростов расхода топлива
3.2 Построение суточных графиков Pi (t) и определение суточной потребности станций в топливе
3.3 Распределение реактивной мощности между источниками
3.4 Расчет электрического режима по коэффициентам токораспределения
3.5 Оптимизация режима по реактивной мощности из условия минимума потерь активной мощности
3.6 Распределение активной мощности между станциями
а) Распределение активной мощности графическим методом с учетом поправки на потери (), но без учета ограничений станций по мощности
б) Распределение активной мощности аналитическим методом с учетом поправки на потери (), но без учета ограничений станций по мощности
в) Распределение активной мощности графическим методом с учетом поправки на потери () и ограничений , ,
3.7 Определение потерь в ЛЭП от перетоков активной и реактивной мощностей
3.8 Результаты оптимизации по активной мощности
4. Комплексная оптимизация режима ээс с учетом технологических ограничений методами нелинейного программирования
4.1 Решение "задачи Р" для заданного интервала времени без ограничений
а) Градиентный метод с оптимальным шагом (2 итерации)
б) Покоординатный метод (2 итерационных цикла)
в) Обобщенный метод Ньютона
4.2 Расчет оптимального режима (задача Р) с учетом ограничения по перетоку в контролируемой линии
a) Расчет оптимального режима методом замены переменных
б) Расчет оптимального режима методом Лагранжа
5. Оценивание состояния ЭЭС
5.1 Данные для оценивания состояния
Распределение активной мощности в сети
Распределение реактивной мощности в сети
5.2 Оценивание состояния по активной мощности
5.3 Оценивание состояния по реактивной мощности
Заключение
Список использованной литературы
Задание на курсовую работу
Часть 1. Прогнозирование
1) На основании максимального недельного электропотребления Э строится статистический ряд Э предшествующих недельных электропотреблений (см. п. II исходных данных).
) Прогнозируется недельное электропотребление методом наименьших квадратов:
а) на основании линейной модели
; (1)
б) на основании синусоидальной аппроксимации
(2)
Обосновываются достоверности моделей и выбирается лучшая из них. Прогнозируется недельное потребление Э. Обе модели отображаются графически.
) Зная день недели и час суток, определяется прогнозное значение суммарной нагрузки ЭЭС
,