Содержание к диссертации
Введение
1 Анализ методов контроля устойчивости режимов электроэнергетической системы и их применения в электрических сетях с распределенной генерацией 12
1.1 Проблема присоединения малой синхронной генерации к существующим электрическим сетям 12
1.2 Методы контроля устойчивости режима электроэнергетической системы 15
1.2.1 Классические методы анализа статической устойчивости 15
1.2.2 Методы контроля устойчивости при управлении ЭЭС по данным SCADA 17
1.2.3 Методы контроля статической апериодической устойчивости по данным синхронизированных векторных измерений 27
1.3 Возможности применения технологии контроля устойчивости режима на базе синхронизированных векторных измерений в электрической сети с распределенной генерацией 30
1.4 Выводы 34
2 Развитие методов идентификации обобщенной модели энергосистемы для контроля ограничений по статической устойчивости 36
2.1 Анализ существующих методов идентификации параметров обобщенной модели энергосистемы для контроля ограничений по статической устойчивости 36
2.2 Методы повышения эффективности идентификации параметров обобщенной модели ЭЭС в реальном времени 42
2.2.1 Определение СВП ЭДС генераторов как решение задачи идентификации системы при управлении 42
2.2.2 Экспертная оценка параметров режима с целью извлечения максимальной априорной информации о структуре идентифицируемой модели 48
2.2.3 Снижение влияния плохой обусловленности информационной матрицы 56
2.2.4 Последовательная регрессионная идентификация модели 62
2.3 Выводы 65
3 Имитационное моделирование системы контроля статической устойчивости режима по обобщенной модели ЭЭС .68
3.1 Исследование эффективности модифицированных методов идентификации
обобщенной модели в системе контроля устойчивости 68
3.1.1 Выбор средств имитационного моделирования 68
3.1.2 Программная реализация системы контроля устойчивости режима по данным синхронизированных векторных измерений 70
3.2 Моделирование режимов энергосистем с распределенной генерацией и
системой контроля устойчивости 75
3.3 Применение технологии в передающей сети с крупными электростанциями .82
3.4 Выводы по главе 84
4 Разработка прототипа автоматики контроля устойчивости и проверка его работоспособности на электродинамической модели электроэнергетической системы 86
4.1 Описание электродинамической модели энергосистемы Испытательного центра при кафедре АЭЭС НГТУ 86
4.2 Измерительный комплекс SMART-WAMS в составе электродинамической модели энергосистемы 89
4.2.1 Общая характеристика измерительного комплекса SMART-WAMS ЭДМ 89
4.2.2 Дополнительные компоненты измерительного комплекса SMART-WAMS для прототипа автоматики контроля устойчивости 94
4.2.3 Верификация SMART-WAMS для испытаний прототипа автоматики контроля устойчивости 98
4.3 Программа и результаты испытаний прототипа контроля ограничений по устойчивости режима на электродинамической модели энергосистемы 101
4.4 Режимные условия для получения достоверных ограничений по статической устойчивости 106
4.5 Требования к системе регистрации параметров режима при использовании системы контроля ограничений по статической устойчивости режима в электрической сети с распределенной генерацией 109
4.6 Выводы 111
Заключение 113
Принятые сокращения 115
Список литературы
- Методы контроля устойчивости режима электроэнергетической системы
- Методы повышения эффективности идентификации параметров обобщенной модели ЭЭС в реальном времени
- Выбор средств имитационного моделирования
- Общая характеристика измерительного комплекса SMART-WAMS ЭДМ
Методы контроля устойчивости режима электроэнергетической системы
Строительство объектов распределенной генерации является сегодня одной из основных тенденций, определяющих векторы развития электросетевого комплекса в России. Распространение распределенной генерации обусловлено ростом тарифов на технологическое присоединение к существующим электрическим сетям, сопоставимой стоимостью электрической энергии от централизованной системы электроснабжения и от собственных генерирующих установок для промышленных потребителей, небольшими сроками ввода в эксплуатацию. Распространению распределенной генерации способствует также развитие новых высокоэффективных энергетических технологий, рост доли газа в топливоснабжении электростанций, требования к утилизации попутного газа, являющегося побочным продуктом нефтедобычи [1-5].
Понятие распределенной генерации широко трактуется в российской и зарубежной литературе. Генерирующие установки небольшой мощности, подключаемые в различных точках электрической сети на напряжении ниже 110 кВ, использующие различные виды источников энергии, называют «распределенной» генерацией (distributed generation) или «рассредоточенная генерация» (dispersed generation), «включенной» (embedded generation). Установки распределенной генерации классифицируют по установленной мощности единичного генерирующего оборудования, которые варьируется в различных странах от десятков кВт до 100 МВт, по классу напряжения электрической сети схемы выдачи мощности, по видам производимого энергорусурса, по режиму работы по отношению к энергосистеме [5-5]. Распределенная генерация в России это, как правило, когенерация, синхронная генерация на различных видах топлива, малые ГЭС, подключаемые к электрическим сетям 110/35-10/6 кВ, мощностью до 25 МВт, а также изолированно работающие энергосистемы с распределенной генерацией.
Появление распределенной генерации существенно изменяет схемно режимные свойства электрических сетей. При этом решение одних задач по обеспечению допустимых параметров режимов упрощается, других – усложняется [7].
Прежде всего, наличие распределенной генерации изменяет потокораспределение в прилегающей распределительной сети. Ожидаемым положительным эффектом в этом случае является снижение потерь, разгрузка передающей сети и увеличение тем самым ее пропускной способности, а также повышение уровня напряжения [1]. Тем не менее, как показано в работах [8,9] включение распределенной генерации может не только не улучшить режимную ситуацию, а при неверно определенных точках подключения распределенной генерации к сети и организации управления ими может и усугубить.
Наличие активных элементов в районе распределительных сетей приводит к повышению уровня токов короткого замыкания, появлению реверсивных потоков мощности, что приводит к необходимости переустройства релейной защиты и автоматики в распределительной сети [1,7,10].
Распределенная генерация существенно усложняет задачу управления режимами централизованной энергосистемы в связи с неопределенностью режима работы, чувствительностью генерирующих установок внешним воздействиям и, как следствие, частому отключению.
Кроме того, распределительная сеть с появлением в ней генерации приобретает свойства основной сети, становясь энергосистемой, для которой необходимо решение всех тех же задач, что и для большой энергосистемы, по обеспечению надежного и безопасного функционирования, а значит контроля устойчивости режима сети.
В работах [9-19] широко обсуждаются такие вопросы как влияние распределенной генерации на устойчивость параллельной работы энергосистемы, способы организации диспетчерского управления, отмечается необходимость создания адаптивных и гибких моделей управления режимом работы района распределительных сетей.
На сегодняшний день большая часть установок распределенной генерации работает в автономном режиме, поскольку при присоединении к существующим электрическим сетям встречает как экономические, так административные барьеры. Тем не менее, как и при построении больших энергосистем, безусловно, более выгодным с экономической точки зрения является объединение нескольких генерирующих установок в общую систему или подключение к существующим электрическим сетям для организации резервирования, нежели содержание собственником требуемых регервов в полном объеме. Распределительные сети 6-10, 35 кВ имеют сложные конфигурации, которые трудно однозначно классифицировать. Тем не менее, типовые схемы введены, основные примеры (радиальная, магистральная, петлевая схемы) представлены на рисунке 1.1.
Методы повышения эффективности идентификации параметров обобщенной модели ЭЭС в реальном времени
Учет нестационарности структуры модели при построении процедуры идентификации обобщенной модели ЭЭС обеспечивается первым этапом фильтрации исходных данных о текущем режиме генераторов. Структура модели определяется по результатам корреляционного анализа взаимного движения роторов генераторов, для которых параметры текущего режима определены как информативные для идентификации.
При априорно известной структуре модели остается актуальной задача отслеживания нестационарности параметров модели.
Нестационарность параметров модели, связанная с коммутациями в схеме, т.е. с изменениями в топологии сети, может быть отслежена по изменению режимных параметров (P,Q,U) на шинах генераторов. В интервалах времени между коммутациями в схеме система (или модель) рассматривается как стационарная.
Отслеживание нестационарности параметров модели, связанное с нелинейностью нагрузок, отчасти решается применением непоследовательного регрессионного анализа, когда идентифицируемая система (или модель) принимается стационарной на интервале наблюдений, для которых составляется система уравнений. Корректность замещения нелинейной нагрузки в обобщенной модели ЭЭС в данном случае обеспечивается аппроксимацией нелинейной характеристики. Для идентификации параметров модели на интервалах, когда она может рассматриваться как стационарный объект, целесообразно использовать последовательные методы регрессионного анализа. Преимущество последовательных методов, как уже отмечалось ранее, в быстродействии, связанном с меньшими вычислительными затратами, поскольку текущая процедура идентификации опирается на результаты предыдущей [66,68,74]. При последовательном оценивании коэффициентов модели на рассматриваемом интервале никакими данными не пренебрегают, а интервал измерений Т постоянно расширяется и наполняется новыми данными. Результат последовательной идентификации в сравнении с непоследовательной, приведен на рисунке 2.6.
Одним из распространенных методов последовательного оценивания коэффициентов модели является метод экспоненциального взвешивания. С вводом матрицы весов выражение (2.7) приобретает вид: наблюдения определяется как бОк= /Г , где w - общее число наблюдений, а выбирается в диапазоне 0 р 1. Каждому новому наблюдению присваивается больший вес, так что наблюдения, сделанные ранее, входят в решаемую систему уравнений с меньшим весом, имея при этом экспоненциальное распределение на рассматриваемом интервале (Рисунок 2.7). Рисунок 2.6 – Применение последовательной регрессионной идентификации для определения взаимной проводимости генератора относительно ШБМ (В12 и В12 реактивная проводимость при непоследовательной и последовательной идентификации соответственно)
Согласно рисунку 2.7 задание менее 0,85 существенно сокращает число значимых наблюдений, так что вместо учета возможной нестационарности параметров идентифицируемой модели можно добиться существенной нестабильности получаемых значений коэффициентов модели. С другой стороны при =1 выражение (2.18) сводится к (2.7), а при принятии близком к 1 могут быть учтены нежелательные наблюдения. Поэтому рекомендуемым значением может быть менее 0,850,95.
Последовательное вычисление коэффициентов модели производится в соответствии с выражением (приведено к обозначениям (2.6), (2.7) согласно приведенному выводу выражения в [68]):
При реализации идентификации обобщенной модели ЭЭС в реальном времени необходимость последующей обработки получаемых значений элементов матрицы СВП при использовании определенной системы уравнений с одной стороны и задержка по времени получаемого результата при значительном переопределении решаемой системы уравнений без предварительной фильтрации для обеспечения обусловленности задачи с другой стороны, ставит ряд дополнительных задач. Среди них: - поиск в темпе процесса компромиссного решения задачи обеспечения требуемой скорости получения результата идентификации и задачи обеспечения требуемой точности получаемого результата; - формализация критериев фильтрации измерений как для определения информативности текущего режима для идентификации и определения структуры модели, так и для обеспечения обусловленности задачи; - определение особенностей идентификации для каждого из информативных режимов.
Постановка задачи определения СВП ЭДС генераторов или их эквивалентных групп как задачи идентификации системы при управлении расширяет возможности идентификации.
С учетом особенностей идентифицируемой модели ЭЭС наиболее подходящими являются сочетание последовательных и непоследовательных регрессионных методов, использование которых облегчает идентификацию по многим входам, которыми в данной задаче являются комплексные ЭДС генераторов или их эквивалентных групп, а мощности каждого из генераторов принимаются как отклики системы.
Эффективность идентификации обобщенной модели ЭЭС (стабильность и точность получаемых значений ее элементов) может быть обеспечена максимальной предварительной обработкой исходных данных, использованием модификаций методов решения переопределенной системы уравнений для обеспечения обусловленности задачи, а также использованием соответствующих методов или их сочетаний в зависимости от интенсивности изменений режимных параметров.
Фильтрация измерений должна производиться, как с целью определения информативности текущего режима генераторов и количества синфазных групп генераторов, в отношении которых может быть идентифицирована модель ЭЭС, так и формирования расчетного множества квазиустановившихся режимов, обеспечивающих невырожденность матрицы коэффициентов решаемой системы уравнений, с оптимизацией плана эксперимента.
Для улучшения обусловленности задачи полезна предварительная обработка данных (центрирование независимых переменных). Представление и решение системы уравнений в стандартизованном виде уменьшает необходимый интервал наблюдений и способствует стабилизации получаемых значений коэффициентов модели.
Применение последовательных методов регрессионной идентификации расширяет возможности идентификации обобщенной модели ЭЭС для контроля статической устойчивости и делает нерегулярные колебаниях установившегося режима информативными для идентификации.
Выбор средств имитационного моделирования
Итоги испытаний отражены в Протоколе №1 от 09.02.2015, где сделано заключение о работоспособности представленного прототипа и технологии контроля статической апериодической устойчивости режима электроэнергетической системы, возможности ее реализации в режиме реального времени.
Режимные условия для получения достоверных ограничений по статической устойчивости Результатами проведенных испытаний экспериментально подтверждена корректность сформулированных ранее режимных условий для идентификации обобщенной модели ЭЭС и соответствующих ей ограничений по устойчивости, заключающихся в: 1) использовании для идентификации данных затухающего переходного послеаварийного режима при спорадических возмущениях; 2) использовании для идентификации данных текущего режима при искусственном возмущении режима путем зондирующих воздействий.
Кроме того, подтверждена информативность для идентификации обобщенной модели ЭЭС и соответствующих ей ограничений по устойчивости нерегулярных колебаний установившего режима, что расширяет возможности технологии контроля устойчивости и допустимости параметров нормальных режимов.
Характеристика режимных условий для идентификации представлена в таблице 4.8.
Режимные условия определяют, прежде всего, используемый метод идентификации модели ЭЭС, исходя из которого формируются: минимальный набор измерений режимных параметров и «окно идентификации», критерии композиции расчетного множества квазиустановившихся режимов и определения синфазных групп генераторов.
Следует отметить, что обозначенные условия в некотором смысле обладают «положительным регулирующим эффектом», который заключается в том, что характер измерения параметров режимов способствует выполнению требований, предъявляемых к расчетам в каждом рассматриваемом случае.
Так, при электромеханических колебаниях особенно важным становится обеспечение точности определяемых в темпе процесса ограничений в условиях ограничения по времени получаемого результата (особенно при относительно больших возмущениях). В то же время электромеханические колебания при спорадических больших возмущениях обладают большей интенсивностью изменения режимных параметров, что улучшает обусловленность задачи.
Также и с идентификацией при нерегулярных колебаниях установившегося режима, отсутствие значительных изменений режимных параметров нивелируется возможностью использования последовательных методов идентификации при большом интервале наблюдений.
Так же следует отметить то, что эффективность определения ограничений по устойчивости в темпе процесса достигается за счет постоянной актуализации и адаптивного перехода между инструментами, применяемыми при различных режимных условиях. Так, например, при последовательном нагружении генератора из установившегося режима ограничение на его выдаваемую мощность актуализируется за счет информативности изменения режимных параметров по ходу приближения к предельному по устойчивости режиму. Это является безусловным преимуществом реализуемого способа контроля устойчивости и допустимости параметров текущего режима.
Итоги испытаний отражены в Протоколе №1 от 09.02.2015 (Приложение Б), где сделано заключение о работоспособности представленного прототипа и технологии контроля статической апериодической устойчивости режима электроэнергетической системы, Требования к системе регистрации параметров режима при использовании системы контроля ограничений по статической устойчивости режима в электрической сети с распределенной генерацией
Регрессионные методы, основанные на методе наименьших квадратов, обладают высокой устойчивостью к измерительной погрешности при достаточной избыточности [66], что объясняет распространенность их применения.
Исследование влияния измерительной погрешности на результат идентификации модели ЭЭС и соответствующие ей предельные мощности генераторов проводились для испытательных схем путем наложения дополнительного белого шума на записанные в ходе экспериментов на ЭДМ осциллограммы переходных процессов с последующей обработкой данных.
На рисунке 4.12 показан процесс идентификации предельной активной мощности генератора по условию статической апериодической устойчивости Рmax при электромеханических колебаниях после отключения выключателя В11 с успешным АПВ по
Погрешность в присвоении меток времени наборам измерений так же оказывает влияние в результат идентификации модели ЭЭС для определения ограничений по устойчивости. При этом для промышленных регистраторов параметров переходных режимов, как правило, допустимая погрешность присвоения наборам измерений меток времени составляет 1 мс (18). Смещение по времени осциллограмм приводит к идентификации дополнительного смещения между векторами ЭДС генераторов, что может внести существенную погрешность в определении синфазных групп генераторов.
Общая характеристика измерительного комплекса SMART-WAMS ЭДМ
В случае с изменением конфигурации схемы распределительной сети (Рисунок 3.11б) ограничение мощности генератора Г3 возникает еще до переключений в схеме. Вывод в ремонт генератора Г2 в момент времени t=0,05 с существенно утяжеляет режим. При этом изменений режимных параметров генератора Г3, связанных с его ускорением, достаточно для идентификации актуальной предельной мощности генератора (при моменте времени, примерно равном 0,7 с), после чего начинается разгрузка генератора Г3. После переключений в сети новые ограничения по устойчивости определяются и для генератора Г1 через 0,2 секунды после возмущения. Управление мощностями первичных двигателей генераторов в соответствии с определяемыми в темпе процесса предельными активными мощностями генераторов обеспечивает устойчивость послеаварийного режима. При управлении мощностью генератора коэффициент запаса принят равным 10%.
В случае более тяжелого возмущения в сети наиболее целесообразным является выполнение адаптивного деления генераторов с районами сбалансированной нагрузки с последующей ресинхронизацией после устранения нарушения. Использование в таком случае автоматического контроля устойчивости режима электрической сети необходимо для определения ограничений по устойчивости в новом режиме после ресинхронизации для оценки возможности восстановления доаварийного уровня загрузки генераторов.
Функция автоматического ограничения мощности генераторов может быть использована также и при оперативном управлении. Так, на рисунке 3.12 показаны осциллограммы активных мощностей генераторов для нормальной схемы распределительной сети согласно рисунку 3.8 при оперативном управлении мощностью генератора Г3. В наблюдаемом режиме максимальных нагрузок для определения актуальных ограничений в сети генератор Г3 предварительно разгружают. Полученная при этом предельная активная мощность для генератора Г3 составляет 21,5 МВт при его номинальной мощности 25 МВт. Ошибочные действия оперативного персонала в данном случае и набор номинальной мощности генератора приводит к потере устойчивости режима (Рисунок 3.12а), при этом предельная загрузка генератора при расчете режима соответствует определенной ранее при предварительной разгрузке генератора Г3 предельной мощности по условию устойчивости.
Реализация же автоматического ограничения мощности генератора как технологической функции автоматики контроля устойчивости в сети по данным синхронизированных векторных измерений обеспечивает предотвращение нарушений устойчивости в результате оперативных действий персонала.
На основании вышеизложенного, может быть предложена структура автоматики контроля устойчивости в электрической сети с распределенной генерацией, объединяющая функции противоаварийной и технологической автоматик.
Как технологическая, автоматика контроля устойчивости режима электрической сети с распределенной генерацией обеспечивает актуализацию ограничений по устойчивости и предотвращает их нарушение при оперативных действиях. При аварийных возмущениях, а также после ресинхронизации -обеспечивает устойчивость послеаварийных режимов, предотвращая развитие нарушения нормального режима. б) г) Рисунок 3.12 – Влияние автоматического контроля загрузки генераторов по условию устойчивости на режимы при оперативном управлении: осциллограммы сверху вниз для генераторов Г1, Г2, Г3 в схеме рисунка 3.8.а активных мощностей генераторов и углов роторов генераторов при отсутствии автоматического ограничения по условию устойчивости мощности турбины генератора Г3 (а,б) и при работе системы автоматического контроля устойчивости текущего режима (в,г) с приведением получаемых в темпе процесса ограничений
Как технологическая, автоматика контроля устойчивости режима электрической сети с распределенной генерацией блокирует недопустимый набор мощности генератором по условию статической устойчивости режима сети. Реализация функции технологической автоматики необходима для решения задачи управления режимом электрической сети с распределенной генерацией в условиях отсутствия оперативно-диспетчерского управления.
Отличительной особенностью рассматриваемой технологии контроля устойчивости режима энергосистемы по данным синхронизированных векторных измерений является возможность ее применения на различных иерархических уровнях [57,64,65].
В больших энергосистемах она может быть реализована как система мониторинга запасов устойчивости на базе системы мониторинга переходных режимов ЕЭС России с 2005 года [83-86] (далее - СМПР), так и в автоматике предотвращения нарушения устойчивости.
Архитектура СМПР предполагает установку в контрольных точках энергосистемы – крупных станциях и узловых подстанциях системообразующей сети регистраторов векторных измерений режимных параметров с последующей передачей через концентраторы данных на верхние уровни для хранения, анализа и последующей обработки.
По данным СМПР также может быть идентифицирована обобщенная модель энергосистемы для определения предельных по условию устойчивости активных мощностей генераторов в виде матрицы собственных и взаимных проводимостей генераторов или их эквивалентных групп.
В таблице Таблица 3.1 приведены результаты сопоставительных расчетов предельных активных мощностей для Сургутского энергоузла, полная схема, которого приведена на рисунке 3.12а, а эквивалентная (на основе матрицы СВП ЭДС эквивалентных генераторов) – на рисунке 3.12б, для нерегулируемой и регулируемой модели энергосистемы. Особенность их применения заключается в следующем [62]: