Моделирование энергосистемы

Моделирование электроэнергетической системы включает моделирование электроэнергетической системы и сетевое моделирование для анализа электроэнергетических систем с использованием данных проектирования/офлайн или данных в реальном времени. Программное обеспечение для моделирования электроэнергетической системы представляет собой класс программ компьютерного моделирования , которые фокусируются на работе электроэнергетических систем. Эти типы компьютерных программ используются в широком диапазоне ситуаций планирования и эксплуатации электроэнергетических систем.

Приложения моделирования энергосистем включают: долгосрочное планирование генерации и расширения передачи, краткосрочное эксплуатационное моделирование и анализ рынка (например, прогнозирование цен). Эти программы обычно используют математические методы оптимизации, такие как линейное программирование , квадратичное программирование и смешанное целочисленное программирование .

Можно смоделировать несколько элементов энергосистемы. Исследование потока мощности вычисляет нагрузку на линии электропередачи и мощность, необходимую для генерации на генерирующих станциях, учитывая требуемые нагрузки, которые должны обслуживаться. Исследование короткого замыкания или анализ неисправностей вычисляет ток короткого замыкания , который будет протекать в различных точках интереса в исследуемой системе, для коротких замыканий между фазами или от проводов под напряжением на землю. Исследование координации позволяет выбирать и настраивать защитные реле и предохранители для быстрого устранения короткого замыкания, минимизируя при этом воздействие на остальную часть энергосистемы. Исследования переходной или динамической устойчивости показывают влияние таких событий, как внезапные изменения нагрузки, короткие замыкания или случайное отключение нагрузки, на синхронизацию генераторов в системе. Исследования гармоник или качества электроэнергии показывают влияние нелинейных нагрузок, таких как освещение, на форму волны энергосистемы и позволяют давать рекомендации по смягчению серьезных искажений. Исследование оптимального потока мощности устанавливает наилучшее сочетание выходной мощности генерирующей установки для удовлетворения заданных требований к нагрузке, чтобы минимизировать производственные затраты, сохраняя при этом желаемую стабильность и надежность; такие модели могут обновляться практически в режиме реального времени, чтобы предоставить системным операторам рекомендации по наиболее экономичному способу достижения экономичной диспетчеризации .

Существует множество пакетов программного обеспечения для моделирования электроснабжения в коммерческих и некоммерческих формах, которые варьируются от программного обеспечения коммунального масштаба до учебных инструментов.

Расчет потока нагрузки

Расчет потокораспределения ^[1] является наиболее распространенным инструментом анализа сети для изучения ненарушенной и нарушенной сети в рамках оперативного и стратегического планирования.

Используя топологию сети, параметры линии передачи, параметры трансформатора, местоположение и пределы генератора, а также местоположение и компенсацию нагрузки, расчет потока нагрузки может предоставить величины и углы напряжения для всех узлов и нагрузку компонентов сети, таких как кабели и трансформаторы. С помощью этой информации можно проверить соответствие эксплуатационным ограничениям, таким как те, которые предусмотрены диапазонами напряжения и максимальными нагрузками. Это важно, например, для определения пропускной способности подземных кабелей, где также необходимо учитывать влияние связывания кабелей на нагрузочную способность каждого кабеля.

Благодаря возможности определения потерь и распределения реактивной мощности расчет потокораспределения также помогает инженеру-проектировщику в исследовании наиболее экономичного режима работы сети.

При переходе от однофазных и/или многофазных низковольтных сетей с ячеистой структурой питания к изолированным сетям расчет потока нагрузки имеет важное значение по эксплуатационным и экономическим причинам. Расчет потока нагрузки также является основой всех дальнейших исследований сети, таких как запуск двигателя или исследование плановых или внеплановых отключений оборудования в рамках моделирования отключения.

Особенно при исследовании пуска двигателя ^[2] результаты расчета потока нагрузки дают полезные подсказки, например, о том, можно ли запустить двигатель, несмотря на падение напряжения, вызванное пусковым током.

Анализ короткого замыкания

Анализ короткого замыкания анализирует поток мощности после возникновения неисправности в электросети. Неисправности могут быть трехфазными короткими замыканиями, однофазными заземленными, двухфазными короткими замыканиями, двухфазными заземленными, однофазным обрывом, двухфазным обрывом или сложными неисправностями. Результаты такого анализа могут помочь определить следующее:

1. Величина тока короткого замыкания
2. Мощность автоматического выключателя
3. Повышение напряжения в одной линии из-за замыкания на землю
4. Остаточное напряжение и настройки реле
5. Помехи из-за линии электропередач. ^[3]

Моделирование переходной устойчивости

Целью моделирования переходной устойчивости энергосистем является анализ устойчивости энергосистемы от долей секунды до нескольких десятков секунд. Устойчивость в этом аспекте — это способность системы быстро возвращаться в стабильное рабочее состояние после воздействия помех, например, падения дерева на воздушную линию, что приводит к автоматическому отключению этой линии ее защитными системами. С инженерной точки зрения энергосистема считается стабильной, если уровни напряжения подстанции и скорости вращения двигателей и генераторов быстро и непрерывно возвращаются к своим нормальным значениям.

Рисунок 1. Указывает приемлемое количество времени, необходимое для возврата напряжения сети к заданному уровню, которое может варьироваться в зависимости от величины нарушения напряжения.

Модели обычно используют следующие входные данные:

• Количество, размер и тип генераторов с любыми доступными механическими, электрическими и управляющими (регулятор, регулирование напряжения и т. д.) параметрами,
• сочетание жилой, коммерческой и промышленной нагрузки на каждом автобусе,
• расположение и технические характеристики распределенных устройств управления, таких как трансформаторы с переключением ответвлений, коммутируемые шунтовые компенсаторы, статические компенсаторы реактивной мощности, гибкие системы передачи переменного тока и т. д.,
• расположение и характеристики защитных устройств, таких как реле и устройства сброса нагрузки, а также
• расположение и характеристики любых других соответствующих устройств управления и/или защиты. ^[4]

Приемлемое количество времени, необходимое для возврата напряжения сети к предполагаемому уровню, зависит от величины возмущения напряжения, а наиболее распространенный стандарт определяется кривой CBEMA на рисунке 1. Эта кривая используется как при проектировании электронного оборудования, так и при составлении отчетов о стабильности сети. ^[5]

Приверженность подразделения

Проблема распределения мощностей заключается в поиске наименее затратного распределения имеющихся генерирующих ресурсов для покрытия электрической нагрузки.

Генерируемые ресурсы могут включать широкий спектр типов:

1. Ядерный
2. Тепловая (с использованием угля, газа, других видов ископаемого топлива или биомассы )
3. Возобновляемые источники энергии (включая гидроэнергию, энергию ветра, волн и солнца)

Ключевые переменные решения, которые определяются компьютерной программой:

1. Уровень генерации (в мегаваттах)
2. Количество генерирующих единиц на

Последние решения являются бинарными {0,1}, что означает, что математическая задача не является непрерывной.

Кроме того, генерирующие установки подвержены ряду сложных технических ограничений, в том числе:

1. Минимальный стабильный рабочий уровень
2. Максимальная скорость нарастания или спада
3. Минимальный период времени, в течение которого устройство находится в поднятом и/или опущенном состоянии

Эти ограничения имеют множество различных вариантов; все это порождает большой класс математических задач оптимизации .

Оптимальный поток мощности

Электричество течет через сеть переменного тока в соответствии с законами Кирхгофа . Линии электропередачи подчиняются тепловым ограничениям (простые мегаваттные ограничения на поток), а также ограничениям по напряжению и электрической стабильности.

Симулятор должен рассчитать потоки в сети переменного тока, которые возникают из любой заданной комбинации обязательств блока и распределения мегаватт генератора, и гарантировать, что потоки линии переменного тока находятся в пределах как тепловых пределов, так и ограничений напряжения и стабильности. Это может включать непредвиденные обстоятельства, такие как потеря любого одного элемента передачи или генерации — так называемый оптимальный поток мощности с ограничениями по безопасности (SCOPF), и если обязательство блока оптимизировано в рамках этой структуры, мы имеем обязательство блока с ограничениями по безопасности (SCUC).

В оптимальном потоке мощности (OPF) обобщенная скалярная цель, подлежащая минимизации, определяется по формуле:

${\displaystyle f(u_{0},x_{0})}$

где u — набор управляющих переменных, x — набор независимых переменных, а нижний индекс 0 указывает на то, что переменная относится к предаварийной энергосистеме.

SCOPF ограничен ограничениями равенства и неравенства. Ограничения равенства задаются уравнениями потока мощности до и после непредвиденных обстоятельств, где k относится к k -му случаю непредвиденных обстоятельств:

${\displaystyle g^{k}(u^{k},x^{k})=0\qquad {\text{for }}k=1,2,\ldots ,n\,}$

Ограничения по оборудованию и эксплуатации определяются следующими неравенствами:

${\displaystyle U_{\min }^{k}\leq U^{k}\leq U_{\max }^{k}\,}$представляют собой жесткие ограничения на контроль

${\displaystyle h_{\min }^{k}\leq X^{k}\leq X_{\max }^{k}\,}$представляет собой жесткие/мягкие ограничения на переменные

${\displaystyle h^{k}(u^{k},x^{k})\leq 0{\text{ for }}k=0,1,\ldots ,n\,}$представляет собой другие ограничения, такие как пределы реактивных резервов

Целевая функция в OPF может принимать различные формы, касающиеся величин активной или реактивной мощности, которые мы хотим либо минимизировать, либо максимизировать. Например, мы можем захотеть минимизировать потери при передаче или минимизировать реальные затраты на производство электроэнергии в сети электроснабжения.

Другие методы решения потока мощности, такие как стохастическая оптимизация, включают неопределенность, обнаруженную при моделировании энергосистем, используя распределения вероятностей определенных переменных, точные значения которых неизвестны. Когда присутствуют неопределенности в ограничениях, например, для динамических рейтингов линии, может использоваться оптимизация с ограничениями по шансам, когда вероятность нарушения ограничения ограничена определенным значением. ^[6] Другим методом моделирования изменчивости является метод Монте-Карло , в котором различные комбинации входов и результирующих выходов рассматриваются на основе вероятности их возникновения в реальном мире. Этот метод может применяться для моделирования безопасности системы и риска обязательств по единицам, и он все чаще используется для моделирования вероятностного потока нагрузки с возобновляемой и/или распределенной генерацией. ^[7]

Модели конкурентного поведения

Стоимость производства мегаватта электроэнергии является функцией:

1. цена топлива
2. эффективность генерации (скорость, с которой потенциальная энергия топлива преобразуется в электрическую энергию)
3. расходы на эксплуатацию и техническое обслуживание

В дополнение к этому генерирующая установка несет фиксированные затраты, в том числе:

1. затраты на строительство завода, и
2. фиксированные расходы на эксплуатацию и техническое обслуживание

Предполагая совершенную конкуренцию , рыночная цена электроэнергии будет основываться исключительно на стоимости производства следующего мегаватта мощности, так называемой краткосрочной предельной стоимости (SRMC). Однако эта цена может быть недостаточной для покрытия постоянных затрат на генерацию, и поэтому цены на рынке электроэнергии редко показывают чистое ценообразование SRMC. На большинстве устоявшихся рынков электроэнергии производители вольны предлагать свою генерирующую мощность по ценам по своему выбору. Конкуренция и использование финансовых контрактов удерживают эти цены вблизи SRMC, но неизбежно предложения цены выше SRMC случаются (например, во время энергетического кризиса в Калифорнии в 2001 году).

В контексте моделирования энергосистемы для моделирования несовершенной конкуренции на рынках электроэнергии был применен ряд методов:

1. конкуренция Курно
2. Конкурс Бертрана
3. Равновесие функции предложения
4. Анализ индекса остаточного предложения

Различные эвристики также были применены к этой проблеме. Цель состоит в том, чтобы предоставить реалистичные прогнозы цен на рынке электроэнергии, учитывая прогнозируемую ситуацию спроса и предложения.

Долгосрочная оптимизация

Долгосрочная оптимизация энергосистемы фокусируется на оптимизации многолетнего плана расширения и вывода из эксплуатации для объектов генерации, передачи и распределения. Проблема оптимизации обычно учитывает долгосрочный инвестиционный денежный поток и упрощенную версию OPF / UC (Unit commitment), чтобы убедиться, что энергосистема работает безопасно и экономично. Эту область можно отнести к следующим категориям:

1. Оптимизация расширения генерации
2. Оптимизация расширения трансмиссии
3. Совместная оптимизация расширения генерации и передачи ^[8]
4. Оптимизация распределительной сети

Спецификации исследования

Четко определенное требование к исследованию энергосистем имеет решающее значение для успеха любого проекта, поскольку оно уменьшит сложность выбора квалифицированного поставщика услуг и правильного программного обеспечения для анализа. Спецификация исследования системы описывает объем проекта, типы анализа и требуемые результаты. Спецификация исследования ^[9] должна быть написана в соответствии с конкретными требованиями проекта и отрасли и будет различаться в зависимости от типа анализа.

Программное обеспечение для моделирования энергосистемы

На протяжении многих лет для различных видов анализа использовалось несколько программ моделирования энергосистем. Первая программа с графическим пользовательским интерфейсом была создана Манчестерским университетом в 1974 году и называлась IPSA ^{[10] [11]} - Interactive Power Systems Analysis (сейчас принадлежит TNEI Services Ltd). ^{[12] [13] [14] [15] [16] [17]} Недавно переформатированный кинофильм «Проект по энергосистемам», снятый в 1979 году, показывает, как это революционное программное обеспечение преодолело разрыв между удобными для пользователя интерфейсами и точностью, необходимой для сложного сетевого анализа. ^{[18] [19]}

MAPS (Multi-Area Production Simulation) компании General Electric — это модель моделирования производства, используемая различными региональными организациями по передаче электроэнергии и независимыми системными операторами в Соединенных Штатах для планирования экономического воздействия предлагаемых объектов передачи и генерации электроэнергии на регулируемых FERC оптовых рынках электроэнергии. ^{[20] [21] [22] [23] [24]} Части модели также могут использоваться для фазы обязательств и диспетчеризации (обновляемой с 5-минутными интервалами) при работе оптовых рынков электроэнергии для регионов RTO и ISO. PROMOD компании Hitachi Energy — это аналогичный программный пакет. ^[25] Эти регионы ISO и RTO также используют программный пакет GE под названием MARS (Multi-Area Reliability Simulation) для обеспечения соответствия энергосистемы критериям надежности ( ожидаемая потеря нагрузки (LOLE) не более 0,1 дня в год). Кроме того, программный пакет GE под названием PSLF (Positive Sequence Load Flow), программный пакет Siemens под названием PSSE (Power System Simulation for Engineering), а также PSS SINCAL (Siemens Network Calculator) и программа Electrical Transient Analyzer Program (ETAP) от Operation Technology Inc. ^[26] анализируют поток нагрузки в энергосистеме на предмет коротких замыканий и устойчивости во время предварительных плановых исследований RTO и ISO. ^{[27] [28] [29]}

Ссылки

1. J. Arockiya, Xavier Prabhu (2016). «Проектирование электрической системы на основе анализа потокораспределения нагрузки с использованием ETAP для проектов IEC». 2016 IEEE 6th International Conference on Power Systems (ICPS) . стр. 1–6. doi :10.1109/ICPES.2016.7584103. ISBN 978-1-5090-0128-6. S2CID  10118705. {{cite book}}: |journal=проигнорировано ( помощь )
2. Хуэй, Чжу (2014). «Анализ моделирования запуска двигателя на основе платформы ETAP». Международная конференция по математике и компьютерам в науке и промышленности 2014 года . Т. 10.1109/MCSI.2014.36. С. 245–248. doi :10.1109/MCSI.2014.36. ISBN 978-1-4799-4324-1. S2CID  24691998.
3. Суни, Сушил Куман. «Анализ короткого замыкания для энергосистемы». RCC «Обратная связь» 6.12 (1983): 3-5. POSOCO. POWER SYSTEM OPERATION CORPORATION LIMITED. Веб. 22 ноября 2016 г. http://posoco.in/papers/Short%20Circuit%20Analysis%20for%20Power%20System_RCC_1983.pdf.
4. Смит, Майкл. «Моделирование и имитация электроэнергетической системы». 15 февраля 2010 г. Презентация PowerPoint. https://www.cs.nmt.edu/~jholten/ModelingAndSimulation/lectures/9b_EP_System_Modeling.pdf
5. «Кривая CBEMA – кривая приемлемости мощности для компьютерного бизнес-оборудования». Качество электроэнергии в электрических системах. Np, 3 апреля 2011 г. Веб. 22 ноября 2016 г. http://www.powerqualityworld.com/2011/04/cbema-curve-power-quality-standard.html.
6. Хиральдо, Хуан С., Хуан Камило Лопес, Джон А. Кастрильон, Маркос Дж. Райдер и Карлос А. Кастро. «Вероятностная модель OPF для несбалансированных трехфазных электрических распределительных систем с учетом надежных ограничений». Труды IEEE по энергосистемам 34, № 5 (2019): 3443-3454. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2019.2909404
7. Баннерджи, Бинаяк и Сайед Ислам. «Моделирование и имитация энергосистем». Интеллектуальные энергосистемы и интеграция возобновляемых источников энергии. Дилан Джаявира. Том 57. Чам: Springer International, 2016. 15–26. Исследования в области систем, принятия решений и управления. Springer Link. Веб-сайт. 22 ноября 2016 г. http://link.springer.com/book/10.1007%2F978-3-319-30427-4
8. You, Shutang; Hadley, Stanton W.; Shankar, Mallikarjun; Liu, Yilu (1 апреля 2016 г.). «Совместная оптимизация генерации и расширения передачи с использованием энергии ветра в крупных электросетях — внедрение в Восточно-американском объединении». Electric Power Systems Research . 133 : 209–218. Bibcode : 2016EPSR..133..209Y. doi : 10.1016/j.epsr.2015.12.023 .
9. https://etap.com/docs/default-source/power-systems-study-specification/power_systems_study_specifications.pdf ^{[ пустой URL-адрес PDF ]}
10. https://www.ipsa-power.com/ ^{[ пустой URL ]}
11. «Программное обеспечение IPSA».
12. «Компьютерное проектирование электрических сетей»; презентация на собрании IEE Centre, Честер, Великобритания, 2 февраля 1976 г. Фаркуар, Д.; Линч, Калифорния; Равенскрофт, Г.; Нилд, Б.
13. "Моделирование энергосистемы с использованием интерактивных вычислений и графического отображения"; Симпозиум IFAC, Мельбурн, Австралия, 21-25 февраля 1977 г., стр. 369-373. Линч, Калифорния; Брамеллер, А.; Кейл, КР
14. «Интерактивное проектирование и эксплуатация энергосистем»; докторская диссертация, Институт науки и технологий Манчестерского университета (UMIST), 1977. Линч, Калифорния
15. "Установленная система САПР для анализа электроэнергетических систем"; Конференция CAD78, Брайтон, Великобритания, 14-16 марта 1978 г., стр. 170-181. Линч, Калифорния; Брамеллер, А.
16. "Интерактивный анализ энергосистемы на основе сетевой графики"; Зимняя встреча IEEE по энергосистемам, Нью-Йорк, 4-9 февраля 1979 г.; Доклад A 79 019-1.3. Линч, Калифорния; Эфтимиадис, А.Е.
17. «Использование интерактивной сетевой графики на основе анализа энергосистемы в работе распределительной сети»; Конференция IEE по мониторингу и управлению энергосистемой, Лондон, Великобритания, 24-26 июня 1980 г. Линч, Калифорния; Смит, А.А.; Эфтимиадис, А.Е.
18. «IPSA – A Blueprint for Power»; короткометражный фильм (18 минут), созданный Аудиовизуальной службой Манчестерского университета для UMIST и Manweb; впервые показан в мае 1979 года.
19. «Проект по мощности | Празднование 50-летия IPSA».
20. "GE Multi-Area Production Simulation". www.geenergyconsulting.com . Получено 26 ноября 2018 г. .
21. "GE Multi-Area Reliability Simulation". www.geenergyconsulting.com . Получено 26 ноября 2018 г. .
22. "GE Power System Load Flow Simulation". www.geenergyconsulting.com . Получено 26 ноября 2018 г.
23. "NYSRC 2018 IRM Study Report" (PDF) . www.nysrc.org . 8 декабря 2017 г. стр. 2. Архивировано из оригинала (PDF) 28 ноября 2020 г. . Получено 26 ноября 2018 г. .
24. «NYISO Notice to Stakeholders of Request for MAPS data» (PDF) . www.nyiso.com . Август 2000 . Получено 26 ноября 2018 .
25. "PROMOD - Hitachi Energy". www.hitachienergy.com . Получено 22 января 2024 г. .
26. Operation Technology Inc.
27. "Сименс ПССЕ" . www.siemens.com . Проверено 24 августа 2021 г.
28. "Siemens PSS SINCAL". www.siemens.com . Получено 24 августа 2021 г. .
29. "Анализ планирования ресурсов штата Нью-Йорк (NYSPSC)" (PDF) . www.nyiso.com . 17 декабря 2015 г. . Получено 26 ноября 2018 г. .