Содержание к диссертации
Введение
1. Обзор методов и средств повышения статической колебательной устойчивости электроэнергетических систем 13
1.1. Статическая устойчивость электроэнергетических систем и обзор методов её анализа 13
1.2. Обзор систем автоматического регулирования возбуждения генераторов и методов их настройки 20
1.3. Автоматические регуляторы частоты вращения турбин генераторов и их влияние на статическую колебательную устойчивость 27
1.4. Математическое моделирование элементов ЭЭС при решении задач обеспечения статической устойчивости 32
1.5. Моделирование элементов ЭЭС и их регуляторов в MATLAB для проведения исследовательских экспериментов 35
1.6. Выводы 47
2. Теоретические аспекты и основы методики настройки систем АРВ И АРЧВ 48
2.1. Синтез систем автоматического управления методом стандартных коэффициентов 48
2.2. Решение задачи оптимизации настроек систем АРВ и АРЧВ с помощью генетического алгоритма 56
2.3. Экспериментальная непараметрическая оценка динамических свойств ЭЭС 66
2.4. Исследование методики оптимальной настройки систем АРВ и АРЧВ на простейших физических и математических моделях ЭЭС
2.5. Разработка адаптивной системы АРВ генераторов электростанций для повышения статической устойчивости ЭЭС 87
2.6. Выводы 89
3. Учёт взаимосвязанности систем АРВ и АРЧВ генераторов электростанций при их оптимальной настройке 91
3.1. Оптимизация настроек регуляторов многосвязных систем автоматического управления 91
3.2. Разработка методики непараметрической идентификации системы турбина-генератор в условиях эксплуатации 97
3.3. Методика учёта взаимосвязанности систем АРВ и АРЧВ
генераторов электростанций при их оптимальной настройке 101
3.4. Апробация методики согласованной настройки систем АРВ и АРЧВ на двух и трёхмашинной системе 109
3.5. Разработка модели электростанции в MATLAB и исследование «внутренних» и «внешних» движений при согласованной настройке систем АРВ и АРЧВ 120
3.6. Выводы 128
4. Программный комплекс идентификации электроэнергетических систем и оптимальной настройки автоматических регуляторов возбуждения 130
4.1. Структура и описание программного комплекса 130
4.2. Применение программного комплекса для настройки систем АРВ и АРЧВ генераторов электростанций 137
4.3. Оценка результатов исследований и возможности практического применения программного комплекса 144
4.4. Выводы 145
Заключение 147
Список литературы
- Обзор систем автоматического регулирования возбуждения генераторов и методов их настройки
- Решение задачи оптимизации настроек систем АРВ и АРЧВ с помощью генетического алгоритма
- Разработка методики непараметрической идентификации системы турбина-генератор в условиях эксплуатации
- Применение программного комплекса для настройки систем АРВ и АРЧВ генераторов электростанций
Введение к работе
Актуальность работы. В современных условиях развития электроэнергетических систем (ЭЭС) повышается вероятность их работы в предельных по устойчивости режимах. В связи с этим актуальной задачей остаётся повышение системной надёжности и живучести ЭЭС, что требует усовершенствования подходов к обеспечению системной стабилизации и демпфирования электромеханических колебаний в ЭЭС.
Основными средствами повышения запаса статической устойчивости и улучшения демпфирования электромеханических колебаний традиционно являются автоматические регуляторы возбуждения (АРВ) синхронных генераторов. Оптимальная и устойчивая работа электростанций в ЭЭС зависит от множества факторов и в том числе от выбора настроек АРВ генераторов. Значительный вклад в решение данных проблем внесли советские и российские ученые: Горев А.А., Жданов П.С, Соколов Н.И., Веников В.А., Ботвинник М.М., Щербачев О.В., Герценберг Г.Р., Левинштейн М.Л., Совалов С.А., Бушуев В.В., Баринов В.А., Овчаренко Н.И., Юрганов А.А., Воропай Н.И., Ушаков Е.И., Груздев И.А., Зеккель А.С., Рагозин А.А., Дойников А.Н. и многие другие. Из зарубежных следует отметить работы ученых: Park R.H., Cron G., Anderson P.M., Fouad A.A., Kundur P., Concordia D., Pai M.A., Klein M., Rogers G.J., Martins N. и др. Однако в настоящее время ещё не решены некоторые проблемы, связанные с настройкой систем АРВ с учётом работы других регуляторов, влияющих на статическую устойчивость ЭЭС. К таким устройствам в первую очередь нужно отнести первичные регуляторы скорости вращения турбины. До сих пор системы АРВ и автоматические регуляторы частоты вращения (АРЧВ) турбины рассматривались при их настройке как несвязанные. В то время как взаимное влияние АРВ и АРЧВ генераторов электростанций очевидно и требует пересмотра подходов к оптимальной настройке таких систем.
Актуальность исследований в этом направлении подтверждается положениями нового стандарта ОАО «СО ЕЭС» от 1.07.2010г., разработанного по результатам расследования причин аварии на Саяно-Шушенской ГЭС, где отмечены существующие проблемы обеспечения согласованной работы и соответственно настройки систем автоматического регулирования частоты и перетоков мощности и автоматики управления агрегатами гидроэлектростанций.
Целью диссертационной работы является обеспечение системной надёжности электроэнергетических систем путём повышения статической устойчивости на основе согласованной настройки автоматических регуляторов возбуждения и частоты вращения генераторов электростанций.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
провести обзор существующих методов и средств повышения статической устойчивости ЭЭС;
провести анализ влияния на устойчивость ЭЭС взаимосвязанной работы систем АРВ и АРЧВ генераторов электростанций;
разработать модели систем регулирования возбуждения, частоты и активной мощности синхронных генераторов для исследования методов повышения статической устойчивости ЭЭС;
разработать адаптивный генетический алгоритм для оптимизации настроек систем АРВ и АРЧВ;
разработать методику пассивной непараметрической идентификации системы «турбина-генератор» в условиях эксплуатации с использованием выделенного шума регулятора при помощи технологии вейвлет-преобразования;
разработать методику согласованной настройки систем АРВ и АРЧВ;
провести экспериментальные исследования по апробации разработанных алгоритмов и методов.
Объектом исследования являются генераторы электрических станций, работающие параллельно с электроэнергетической системой.
Предметом исследования являются процессы регулирования напряжения и частоты у генераторов электростанций и взаимное влияние на эти процессы систем АРВ и АРЧВ.
Методы исследования. При решении поставленных задач использованы методы теории автоматического управления, математического моделирования, цифровой обработки сигналов. При имитационном моделировании функционирования ЭЭС использовались различные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений. В качестве инструмента для реализации применяемого математического аппарата использовалась система компьютерной математики MATLAB.
Достоверность полученных результатов подтверждается корректным применением апробированного математического аппарата, а также соответствием полученных результатов с данными натурных экспериментов.
Научную новизну составляют и на защиту выносятся следующие результаты:
разработанные модели отечественных систем автоматического регулирования возбуждения, частоты и активной мощности синхронных генераторов, позволяющие детально изучать электромеханические переходные процессы при имитационном моделировании функционирования ЭЭС России;
разработанная процедура адаптивного генетического алгоритма (ГА) для поиска оптимальных настроек систем АРВ и АРЧВ генераторов электростанций;
новое структурно-аналитическое описание системы «АРЧВ-турбина-АРВ-генератор» на основе собственных и взаимных передаточных функций каналов регулирования АРВ и АРЧВ, обеспечивающее учёт связей отдельных подсистем;
разработанная методика пассивной непараметрической идентификации системы «турбина-генератор» в условиях эксплуатации, использующая в качестве входных тестовых сигналов шумы системы в диапазоне частот собственных колебаний, с применением технологии вейвлет-преобразования и методов цифровой обработки сигналов;
разработанная методика оптимизации настроек систем АРВ и АРЧВ группы генераторов электростанции, отличающаяся от известных методик учётом их взаимосвязанности.
Практическая ценность и реализация результатов работы. Разработанные методики и алгоритмы направлены на практическое решение задачи повышения статической устойчивости ЭЭС. Они могут использоваться в проектных и исследовательских организациях при моделировании электроэнергетических систем для исследования электромеханических переходных процессов, а также при разработке технических требований, правил и рекомендаций к функциям и настройкам современных регуляторов возбуждения и частоты вращения генераторов электростанций.
Основные результаты использованы на Братской ГЭС и в учебном процессе Братского государственного университета.
Теоретическая значимость. Разработанная методика является вкладом в развитие методов повышения статической устойчивости электроэнергетических систем.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на всероссийских научно-технических конференциях БрГУ (Братск, 2008, 2009, 2010, 2011 гг.), всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых с международным участием ТПУ (Томск, 2009 г.), конференции-конкурсе научной молодежи «Системные исследования в энергетике» ИСЭМ СО РАН (Иркутск, 2009 г.), международной конференции «Идентификация, измерение характеристик и имитация случайных сигналов (состояние, перспективы развития)» НГТУ (Новосибирск, 2009 г.), международной научной конференции «Моделирование-2010» (Киев, 2010 г.), всероссийской научно-практической конференции «Братская ГЭС: история строительства, опыт эксплуатации, перспективы» (Братск, 2011 г.).
Личный вклад. Все результаты, включенные в диссертацию из совместных публикаций, являются неделимыми, из которых автору принадлежит от 70 до 80 %. Результаты диссертации, составляющие научную новизну и выносимые на защиту, получены лично автором.
Публикации. Основные результаты исследований опубликованы в 22 научных статьях, 6 из них в изданиях, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ. Получено 2 свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка, включающего 139 наименований. Основная часть работы изложена на 163 страницах, содержит 76 рисунков и 3 таблицы.
Обзор систем автоматического регулирования возбуждения генераторов и методов их настройки
Формирование и развитие в течение многих десятилетий Единой Электроэнергетической Системы (ЕЭС) предопределяло необходимость применения техники автоматического управления режимами и режимными параметрами. При этом процесс автоматизации шёл поэтапно, параллельно с развитием научно-технического прогресса.
Первое соединение двух генераторов на параллельную работу для питания общей осветительной нагрузки вызвало появление ряда новых проблем, имеющих значение и для современных энергетических систем [1], а именно: распределение нагрузок между генераторами, регулирование частоты, регулирование напряжения, устойчивость параллельной работы, синхронизация. Все эти вопросы возникали и разрешались в известной мере стихийно, причём они рассматривались главным образом как вопросы режима работы генераторов.
Развитие энергетики постоянно требовало решения комплекса теоретических и практических задач, среди которых важное место занимает проблема исследования и разработки средств повышения пропускной способности линий. Её решением успешно занимались многие научные и проектные организации, а выполненные учёными исследования явились важным вкладом в теорию и практику устойчивости электрических систем
В современных условиях функционирования электроэнергетических систем (ЭЭС), когда имеются предпосылки для создания мегаэнергообъединений (в частности, объединение ЕЭС России и ЭЭС стран Европейского Союза), остаются актуальными вопросы регулирования напряжения и реактивной мощности, оптимального распределения нагрузки параллельно работающих генераторов электростанций с целью повышения надёжности функционирования источников питания и электроснабжения потребителей. Необходимость повышения пропускной способности электропередач требует пересмотра подходов к исследованию статической устойчивости ЭЭС.
Напомним, что статическая устойчивость, или устойчивость исходного установившегося режима, - это способность электрической системы возвращаться в исходное состояние (исходный режим) после малого его возмущения (отклонения режимных параметров) [3-6].
В любой ЭЭС установившийся режим не означает неизменность всех его параметров. Электрическая система имеет огромное количество нагрузок, непрерывно меняющихся, причём эти изменения проявляют стохастический характер. Статическая устойчивость установившегося режима всегда существует, если существует данный установившийся режим [1]. Статически неустойчивый режим не может существовать длительно, так как малые возмущения (например, изменения нагрузок потребителей) немедленно приведут к его нарушению.
Таким образом, в электрической системе постоянно происходят малые возмущения, причина которых и место возникновения не фиксированы. Эти некие свободные возмущения вызывают соответственно свободные движения, которые могут быть нарастающими или затухающими, колебательными или апериодическими. Их характер и определяет статическую устойчивость, являющуюся необходимым условием работоспособности системы.
Статическая устойчивость системы должна проверяться не только в нормальных, но и в послеаварийных режимах работы, возникающих в результате отключений линий, трансформаторов или целых участков системы [7]. Величина запаса статической устойчивости имеет существенное практическое значение. Имеющийся в данном режиме запас статической устойчивости определяет меру возможности ухудшения режима до нарушения статической устойчивости. Эта мера может быть определена количественно коэффициентом запаса. Запас устойчивости в послеаварийном режиме может быть допущен меньшим, чем в нормальном режиме. При этом действующие нормы устанавливают необходимый запас устойчивости для нормальных режимов равным 20%, а для послеаварийных режимов -8% [8].
Необходимо отметить, что такие «жёсткие» нормативы (в том смысле, что данные требования к запасам статической устойчивости не зависят от конкретных условий) не оптимальны в отношении надёжности потребителей. И при этом в соответствии с рыночными экономическими отношениями целесообразен переход к «гибким» нормативам, в которых конкретные значения коэффициентов запаса корректируются с учётом нагрузки, которую приходится отключать при нарушении устойчивости [9].
Наряду с развитием ЭЭС, развивались и методы анализа статической устойчивости. В основе этих методов лежат так называемые критерии статической устойчивости системы (СУС). Классификация наиболее часто применяемых критериев СУС приведена на рисунке 1.1.
Практические критерии СУС используются при принятии ряда допущений в отсутствии самораскачивания системы. Выбор практического критерия следует производить, учитывая характер режима, т.е. какие из координат режима являются «сомнительными» с точки зрения устойчивости. Если при закреплении этих координат устойчивость режима можно считать обеспеченной, то, освобождая последовательно эти координаты, можно с помощью соответствующих им критериев определить наличие СУС [10]. Практический критерий dE/dU 0 следует применять при проверке устойчивости нагрузки сложной системы, причём под нагрузкой можно понимать и отдельные части энергосистемы [10].
Решение задачи оптимизации настроек систем АРВ и АРЧВ с помощью генетического алгоритма
Изложенный выше алгоритм поиска оптимальных настроек САУ может быть использован для любой технической системы. Однако для этого стоит учитывать все особенности исследуемой САУ.
Поскольку в данной работе основной целью является определение оптимальных настроек АРВ и АРЧВ, то в качестве объекта исследования выступает электроэнергетическая система.
И так, в соответствии с алгоритмом, представленном на рис. 2.3, задачу настройки систем АРВ и АРЧВ можно свести к задаче оптимизации на основе функционала (2.7) и частных критериев (2.9) с имеющимися техническими ограничениями по заданному диапазону изменения искомых коэффициентов стабилизации. Как уже отмечалось выше, для решения таких задач лучше всего подходит генетический алгоритм.
Генетический алгоритм (ГА) - это процедура поиска, основанная на механизмах естественного отбора и наследования. В этой процедуре используется эволюционный принцип выживания наиболее приспособленных особей [106]. Основная идея ГА впервые была предложена Дж. Холландом в 1975 г. Дальнейшее развитие эта идея получила в работах Гольдберга и Де Ионга [107].
Генетические алгоритмы отличаются от традиционных методов оптимизации несколькими базовыми элементами, которые и определяют их достоинства. В частности, ГА [106]: 1) обрабатывают не значения параметров самой задачи, а их закодированную форму; 2) осуществляют поиск решения исходя не из единственной точки, а из их некоторой популяции; 3) используют только целевую функцию, а не её производные либо иную дополнительную информацию; 4) применяют вероятностные, а не детерминированные правила выбора.
Перечисленные четыре свойства, которые можно сформулировать также как кодирование параметров, операции на популяциях, использование минимума информации о задаче и рандомизация операций приводят в результате к устойчивости генетических алгоритмов и к их превосходству над другими широко применяемыми технологиями [106].
При описании ГА используются определения, заимствованные из генетики. Например, речь идет о популяции особей, а в качестве базовых понятий применяются ген, хромосома, генотип, фенотип, аллель, кроссовер, мутация. Также используются соответствующие этим терминам определения из технического лексикона, в частности, цепь, двоичная последовательность, структура. Дадим эти определения для лучшего понимания идеи ГА.
Популяция - это конечное множество особей. Особи, входящие в популяцию, в ГА представляются хромосомами с закодированным в них множествами параметров задачи, т.е. решений. Другими словами, особь - это вариант решения задачи. Хромосомы (другие названия - цепочки или кодовые последовательности) - это упорядоченные последовательности генов. Ген (также называемый свойством, знаком или детектором) - это атомарный элемент генотипа, в частности, хромосомы. Генотип или структура - это набор хромосом данной особи. Фенотип - это набор значений, соответствующих данному генотипу, т.е. декодированная структура или множество параметров задачи {решение, точка пространства поиска). Аллель - это значение конкретного гена, также определяемое как значение свойства или вариант свойства.
Кроссовер (скрещивание) - операция, при которой две хромосомы обмениваются частями своей структуры (информацией). Мутация - случайное изменение одной или нескольких позиций в хромосоме. Очень важным понятием в ГА считается функция приспособленности (fitness function), иначе называемая функцией оценки. Она представляет меру приспособленности данной особи в популяции. Эта функция играет важнейшую роль, поскольку позволяет оценить степень приспособленности конкретных особей в популяции и выбрать из них наиболее приспособленные (т.е. имеющие наибольшие значения функции приспособленности) в соответствии с эволюционным принципом выживания «сильнейших» (лучше всего приспособившихся). Функция приспособленности также получила своё название непосредственно из генетики. В задачах оптимизации функция приспособленности, как правило, оптимизируется и называется целевой функцией.
На каждой итерации ГА приспособленность каждой особи данной популяции оценивается при помощи функции приспособленности, и на этой основе создаётся следующая популяция особей, составляющих множество потенциальных решений.
Очередная популяция в генетическом алгоритме называется поколением, а к вновь создаваемой популяции особей применяется термин «новое поколение» или «поколение потомков».
Разработка методики непараметрической идентификации системы турбина-генератор в условиях эксплуатации
Оптимальная и устойчивая работа электростанций ЭЭС зависит от множества факторов и, в том числе, от выбора настроек систем АРВ и АРЧВ генераторов. Для получения оптимальных коэффициентов каналов стабилизации АРВ и АРЧВ требуется математическое описание многосвязной динамической системы «турбина-генератор». Для этой цели традиционно используется классическая модель, основанная на уравнениях Парка-Горева. Но как показали исследования, такой подход является неэффективным и затруднительным, особенно когда приходится учитывать группы параллельно работающих генераторов электростанций в сложной ЭЭС. В связи с этим, было предложено использовать методы идентификации таких систем с целью получения экспериментальной математической модели в виде частотных характеристик [2, 55, 58-61, 93-95]. Но, как правило, идентификация проводилась без учёта связей отдельных частей ЭЭС в момент эксперимента [75]. Поэтому в настоящее время проблема идентификации системы «турбина-генератор» остаётся актуальной.
Разрабатываемая методика непараметрической идентификации системы «турбина-генератор» ориентируется на пассивный подход, т.е. без дополнительных воздействий на систему. Таким образом, по аналогии с алгоритмом идентификации односвязной системы, подробно описанном в параграфе 2.3 диссертации, был разработан алгоритм непараметрической идентификации системы «турбина-генератор» [129], где применяется аппарат дискретного преобразования Фурье и технология вейвлет-преобразования для выделения шума, используемого в качестве тестового воздействия на систему. При этом систему «турбина - генератор» предлагается рассматривать как «чёрный ящик» и получать её математическое описание в виде набора вещественных и мнимых частотных характеристик.
Рассмотрим подробнее методику идентификации системы «турбина-генератор», которую в виде отдельного блока на электростанции можно представить как двухсвязную, имеющую два входных воздействия, поступающих от регуляторов, и, в общем случае, две регулируемые величины - частоту вращения ротора сог и напряжение генератора Uг На рисунке обозначены передаточные функции: генератора Wr, турбины WT, возбудителя WB, автоматического регулятора частоты вращения WAP4B, автоматического регулятора возбуждения WAPB.
Структурное представление регулируемой системы «турбина-генератор» Для идентификации рассматриваемой системы (рис. 3.6) в условиях эксплуатации предлагается снимать входные и выходные сигналы для нескольких режимов с целью получения необходимого количества уравнений, равного числу неизвестных. Предположим, что передаточные функции АРВ, АРЧВ, турбины и возбудителя известны. Тогда необходимо определить лишь матричную сигналов (точки а, б, в, г), отношение спектральных характеристик выделенных шумов которых позволяет выявить необходимые комплексные передаточные функции основных каналов и перекрёстных связей. В частности, в рассматриваемой системе достаточно снять спектры входных и выходных сигналов для двух режимов работы системы, и получить в итоге две системы уравнений:
Из этих четырёх уравнений определяются комплексные передаточные функции основных каналов Wu, W22 и перекрёстных связей W12, W2y. Для этого комплексную передаточную функцию Wn предлагается определять из системы уравнений для 1 режима, a W22 - из системы уравнений для 2 режима: W22 =0.2/(4s2 +O.O85 + I) и перекрёстных связей Wn = 0.3/(0.85 + 1), W2l =0.9/(35 + 1) (рис. 3.2). В результате программной реализации методики была получена математическая модель системы в виде матричной передаточной функции, элементами которой являются наборы ВЧХ и МЧХ. Расчётные амплитудно-частотные характеристики основных каналов и перекрёстных связей объекта и полученные с помощью программного алгоритма, реализованного в MATLAB, показаны на рис. 3.7. Как видно из рисунка, АЧХ объекта с приемлемой погрешностью совпадают с расчётными характеристиками, что является подтверждением работоспособности предлагаемого алгоритма непараметрической идентификации многосвязных систем.
Таким образом, разработанная методика непараметрической идентификации многосвязных систем может быть использована для получения достоверной математической модели динамической системы «турбина - генератор» с целью определения оптимальных коэффициентов регулирования систем АРВ и АРЧВ.
Современные ЭЭС характеризуются большой протяжённостью, огромным числом нагрузок потребителей электроэнергии. Эти нагрузки имеют, как правило, вероятностный характер изменения, что может привести к отклонению системного параметра - частоты от номинального значения, и, как следствие, потери устойчивости. Отклонение частоты ухудшает экономические показатели ЭЭС. Наиболее существенно отклонение частоты сказывается на работе самих электростанций. В связи с этим возникает необходимость в постоянном поддержании частоты на номинальном уровне. Регулирование частоты на электростанциях осуществляется с помощью АРЧВ турбин путём изменения впуска энергоносителя и соответственно выдаваемой активной мощности в систему. Однако изменение генерируемой мощности в свою очередь вызывает изменение напряжения на зажимах генератора, являющегося одним из показателей качества электроэнергии. Регулирование напряжения на электростанциях осуществляется с помощью АРВ генераторов путём изменения напряжения на обмотке возбуждения и, соответственно, вырабатываемой реактивной мощности. Таким образом, регулирование частоты неразрывно связано с регулированием мощности и напряжения генераторов электростанций.
Однако, в практике эксплуатации сложилось так, что при традиционных алгоритмах управления подсистемы генератора и турбины рассматриваются как несвязанные. Хотя с другой стороны ещё более 20 лет назад в своих работах профессор В.А.Веников указывал на необходимость именно взаимосвязанного управления: «...аварийное регулирование турбин даёт существенный эффект лишь в том случае, если оно осуществляется в тесной взаимосвязи с регулированием возбуждения генератора. Поэтому необходимо одновременное согласование управления возбуждением генератора и механической мощностью его турбины от одного комплексного управляющего устройства» [74]. В этом и последующих разделах диссертации рассматривается метод согласованной настройки систем АРВ и АРЧВ, учитывающий их взаимное влияние, а также приведён сравнительный анализ с результатами настройки систем АРВ без учёта влияния АРЧВ.
Рассмотрим более подробно процессы регулирования частоты и напряжения у генераторов электростанций, работающих параллельно с системой.
При нарушении баланса мощностей в ЭЭС возникают электромеханические переходные процессы и колебания напряжения и частоты. В первый момент времени начинают действовать системы АРВ, пытаясь демпфировать электромеханические колебания. Но для устранения возникшего небаланса при снижении или повышении частоты после некоторого времени вступают в действие системы АРЧВ, изменяя подачу энергоносителя на лопасти турбины. Частота начинает снова изменяться и в это время снова вступают в действия системы АРВ, после чего переходный процесс прекращается и наступает установившийся режим. Так проявляется сложная взаимосвязь систем АРВ и АРЧВ, которая особенно усиливается в предельных режимах работы ЭЭС.
Проведённые исследования на модели одномашинной системы в MATLAB с учётом моделей гидравлической турбины и электрогидравлического АРЧВ типа ЭГР-2И с ПИД-законом управления, подтверждают описанные выше процессы и взаимовлияние систем АРВ и АРЧВ. Модель исследуемой ЭЭС показана на рис.3.8. Подача нулевого сигнала на один из входов гидравлической турбины свидетельствует о том, что система работает без автоматического регулятора активной мощности.
На рис. 3.9, ЗЛО, 3.11, 3.12 представлены осциллограммы изменения напряжения, частоты и сигналов, поступающих от регуляторов, при подключении большой нагрузки, из которых видно, что в момент действия регулятора частоты вращения проявляется его влияние на регулятор возбуждения генератора.
Применение программного комплекса для настройки систем АРВ и АРЧВ генераторов электростанций
Далее, используя полученную модель, с помощью программного комплекса были определены соответствующие коэффициенты стабилизации АРВ по частоте k0w=0.151, klw=0.172. Кроме того, на рис. 4.11 показаны результаты работы генетического алгоритма и оценка устойчивости настроенной системы.
Таким образом, как видно из рис. 4.11, настроенная система АРВ обеспечивает некоторый запас устойчивости автономной электрической системы.
Затем в соответствии с предлагаемой в диссертации методикой настройка АРВ проводилась с учётом системы АРЧВ [139]. Для этого были определены комплексные передаточные функции основных каналов и перекрёстных связей автономной электрической системы, которые в виде частотных характеристик показаны на рис. 4.12. В полученную модель кроме генератора вошли машина постоянного тока и возбудитель синхронной машины. Отметим, что сигналы для идентификации снимались для двух режимов работы системы, как этого требует методика, заложенная в программном комплексеПосле ввода информации о структуре взаимосвязанных систем АРВ и АРЧВ, были определены их оптимальные настройки. Результаты работы программного комплекса показаны на рис. 4.13.
Для лучшего анализа полученные результаты сведены в таблицу 4.1. Как видно из таблицы, коэффициенты стабилизации АРВ при согласованной настройке с АРЧВ значительно изменились, но при этом возросла степень устойчивости системы в 2,8 раза. Кроме того, настроенная таким образом система приобрела необходимые демпферные свойства, что видно из фрагментов осциллограмм частоты вращения ротора и напряжения генератора при отключении части нагрузки (рис.4.14). Всё это ещё раз доказывает то, что поиск оптимальных коэффициентов регулирования систем АРВ генераторов электростанций необходимо осуществлять, учитывая влияние систем АРЧВ.
Результаты проведённых исследований на физических и математических моделях позволяют сделать вывод об эффективности и целесообразности применения программного комплекса для согласованной настройки АРВ АРЧВ.
В программном комплексе заложена процедура генетического алгоритма, которая позволяет достаточно быстро решать сложную задачу по определению оптимальных настроек систем АРВ и АРЧВ. Это может оказаться полезным как при проектировании новых, так и при эксплуатации действующих электростанций, т.к. оптимальная настройка систем АРВ и связанных с ними АРЧВ позволяет обеспечить максимальную степень устойчивости в работе ЭЭС, что в свою очередь даёт возможность повысить предел передаваемой мощности в систему. Всё это является весьма актуальным в условиях рыночной экономики.
Реализованная в программном комплексе методика идентификации направлена на практическое применение и получение экспериментальных моделей электроэнергетических систем, что позволяет применять ее в конкретных условиях, на конкретных объектах и говорить о возможности создания адаптивных систем АРВ и АРЧВ.
Программный комплекс может использоваться в проектных и исследовательских организациях при моделировании электроэнергетических систем для исследования электромеханических переходных процессов, а также при разработке технических требований, правил и рекомендаций к функциям и настройкам современных регуляторов возбуждения, что позволит повысить эффективность управления колебательной устойчивостью сложных энергосистем.
Программный комплекс был использован на Братской ГЭС для выработки правил и рекомендаций по настройке современных систем АРВ и АРЧВ.
В интегрированной среде MATLAB разработан программный комплекс, позволяющий решать задачи идентификации энергосистем, оптимизации коэффициентов стабилизации систем АРВ и АРЧВ генераторов электростанций и анализа устойчивости ЭЭС.
Приведены исследования на физической модели электрической системы по эффективности использования предлагаемых методов идентификации ЭЭС и настройки систем АРВ и АРЧВ с применением разработанного программного комплекса. Отмечается эффективность применения программного комплекса при поиске оптимальных настроек систем АРВ генераторов электростанций с учётом связанных с ними систем АРЧВ.
Разработанный программный комплекс может использоваться как основа системы оптимизации настроек автоматических регуляторов с интеграцией в единую систему сбора и обработки данных для оперативного управления режимом работы электростанции.
