Содержание к диссертации
Введение
1. Глава Анализ состояния работ по созданию энергокомплексов и сапр энергокомплексов 8
1.1. Обоснование необходимости выполнения работ по сапр виэ 8
1.2. Постановка задачи и основные этапы ее решения 10
1.3. Анализ состояния и тенденции развития сапр 10
1.4. Состав автоматизированных систем 14
1.5. Характерные особенности сапр 15
1.6. Методы решения задач проектирования 17
1.7. Оценка альтернатив 19
1.8. Классификация сапр 21
1.9. Методология создания и развития сапр 22
1.10. Критерии эффективности сапр 23
1.11. Классификация задач сапр виэ и их анализ 26
1.12. Состояние развития сапр виэ 29
1.13. Базовый вариант тз на проектирование энергокомплекса на базе виэ 32
1.14. Выводы по первой главе 37
2. Глава структурно - функциональная модель энергокомплекса 38
2.1. Формальная модель энергокомплекса для сапр виэ 38
2.2. Описание схемы энергокомплекса 42
2.3. Выбор принципа построения моделирующего алгоритма 43
2.4. Реализация моделирующего алгоритма 44
2.5. Реализация системы управления модели 44
2.6. Модель агрегата "внешняя среда" 46
2.7. Агрегат модели, моделирующий "гэс" 51
2.8. Агрегат модели, моделирующий "вэс" 54
2.9. Агрегат модели, моделирующий "сэс" 55
2.10. Агрегат модели, моделирующий аккумулятор 57
2.11. Блок оптимизации 60
2.11.1. Машинный синтез 62
2.11.2. Синтез на базе библиотеки функций 64
2.12. Выбор адаптируемого и приобретаемого по 67
2.13. Функциональное наполнение пакета моделирования 68
2.14. Выводы по второй главе 73
3. Глава экспериментальные исследования по предложенной методике 75
3.1. Планирование машинных экспериментов 75
3.2. Тестовая группа исследований "особенности машинной реализации модели". 80
3.3. Основная группа исследований "особенности функционирования моделируемого объекта" 83
3.3.1. Энергокомплекс работает в энергосистеме 83
3.3.2. Энергокомплекс работает на
Выводы по третьей главе заключение список
- Постановка задачи и основные этапы ее решения
- Методология создания и развития сапр
- Выбор принципа построения моделирующего алгоритма
- Тестовая группа исследований "особенности машинной реализации модели".
Введение к работе
Новая структурная политика в области электроэнергетики на ближайшие 10-15 лет подразумевает дальнейшее развитие электрификации за счет экономически и экологически обоснованного использования ТЭС, АЭС, ГЭС и источников нетрадиционной возобновляемой энергии III. Рассматривая структуру топливно-энергетического комплекса (ТЭК) Российской Федерации можно констатировать, что часть регионов являются энергоизбыточными, а часть энергодефицитными. Большинство регионов в настоящий момент не обеспечены собственными энергоресурсами в достаточном объеме и со временем их дифференциация будет возрастать. Увеличение данной дифференциации означает усиление зависимости региональной политики одного региона от политики другого. Для снятия данного ограничения энергетическая политика энергодефицитных регионов будет направлена на исследование возможности использования собственных энергоисточников или на строительство электростанций Федерального значения. В качестве собственных энергоисточников в данных исследованиях рассматриваются различные варианты использования возобновляемых источников энергии 121.
В России, как и в США /3/ хорошим коммерческим рынком для использования возобновляемых источников энергии, работающих на локального потребителя, является телекоммуникационный рынок, где необходима энергия для работы различных повторителей и усилителей, удаленно расположенных от источников централизованной системы энергоснабжения. За 2001 год в США ввод новой мощности в данном секторе рынка, достиг 9.0 МВт , для устройств использующих только фотоэлектрические преобразователи.
В условиях общепринятого мирового роста цен на энергию стоимость выработки электроэнергии на базе возобновляемых источников падает. Так стоимость фотопреобразователей уменьшается примерно в 10 раз каждые 20 лет. Поэтому решения, которые раньше оказывались экономически не выгодными, перестают являться таковыми.
Отчет фирмы ВТМ (Великобритания) показывает , что при сохранение современного темпа роста рынка продаж ветроэлектростанций в ближайшие 10-ть лет 2% от вырабатываемой мировой электроэнергии будет выдаваться ветроэлектростанциями 141.
На территории РФ успешно реализовано ряд проектов строительства малых ГЭС в Кабардино-Балкарии, Карелии, Адыгее, Кировской области, Новгородской области, Краснодарском крае.
По данным фирмы NYD Associates Inc. (Канада) , занимающейся строительством малых ГЭС, рост интереса к проектам, рассматривающим возобновляемые источники энергии, в мире связан с необходимостью соблюдения требований Киотского протокола 151.
В настоящий момент как в России, так и за рубежом выпускаются гибридные электростанции (hybrid power stations), предназначенные для работы на локального потребителя.
Данные станции используют несколько видов энергетических источников (в том числе и на базе ископаемого топлива) для производства электроэнергии. За 2001 год в мире ввод новой мощности для гибридных электростанций, использующих в своем составе фотоэлектрические установки достиг значения 36 Мвт /3/. При этом надо учитывать , что стоимость устанавливаемой мощности солнечной электростанции (СЭС) не является самой дешевой среди преобразователей возобновляемой энергии.
Одним из требований потребителей электроэнергии является требование к надежности энергоснабжения. Так как ни ветроэлектростанции (ВЭС), ни СЭС, ни ГЭС по водотоку не могут удовлетворить этому требованию сами по себе, в отличие от ТЭС, то данные преобразователи должны рассматриваться в составе энергокомплекса, включающего в свой состав элементы, позволяющие гарантировать потребителю надежность энергоснабжения.
Если описанные выше преобразователи возобновляемой энергии работают в составе энергосистемы, то часть электростанций ведет совместный режим с этими преобразователями для обеспечения надежности снабжения электроэнергией потребителя. В случае, когда эти преобразователи работают на автономного потребителя, данные функции, как правило, выполняет дизель генератор (ДВС - генератор) или аккумулятор.
Таким образом, в рамках задач проектирования энергокомплекса должны рассматриваться задачи связанные с выбором оптимального состава и параметров преобразователей возобновляемой энергии, которые наилучшим образом должны удовлетворять поставленной цели.
В качестве целей САПР энергокомплекса должны рассматриваться задачи по оптимальному выбору состава и параметров преобразователей возобновляемой энергии, для работы в энергосистеме или автономно.
При известной сложности задач проектирования ГЭС, задача проектирования энергокомплекса по мощности множества рассматриваемых альтернатив превосходит задачу проектирования ГЭС. При возрастающей трудоемкости возникающих задач для сохранения прежней эффективности проведения работ необходимо повысить степень автоматизации процессов возникающих в рамках этих задач. Поэтому в качестве одного из факторов, обусловливающих актуальность данной работы, является требование к получению инструментария, позволяющего эффективно решать возникающие задачи.
Отсутствие необходимой методики не позволяет в полной мере решать задачи связанные с комплексным использованием возобновляемых источников энергии. Существующие в настоящий момент работы показывают качественную эффективность совместной работы возобновляемых источников энергии, в то время как для практического совместного использования возобновляемых источников энергии необходимо перейти к количественным характеристикам данных систем.
Развитие технического прогресса приводит к появлению новых решений по преобразователям возобновляемой энергии и как следствие к требованию по рассмотрению новых источников энергии в качестве альтернатив. Отсутствие методики позволяющей оценить совместное использование данного преобразователя энергии с другими замедляет весь процесс выполнения проекта, уменьшает возможность автоматизации технологических процессов, что приводит к удорожанию проектирования. Другими словами проект из типового переходит в разряд индивидуальных. Стоимость экспертизы такого проекта также возрастает и как следствие это ведет к увеличению рисков связанных с инвестициями в проект.
Поэтому возникла задача построения методики проектирования энергокомплекса, позволяющей:
• С единой позиции производить синтез облика проектируемого объекта и вести его экспертизу. При этом энергокомплекс может иметь различный состав" преобразователей , различный режим работы (работать в энергосистеме или автономно) и оборудование.
• Уменьшать размерность возникающих задач за счет того, что каждый эксперт, задействованный в проекте, может работать с моделью только одного объекта, не затрагивая остальные объекты энергокомплекса.
Правильное построение методики расчета опирающейся на использование средств вычислительной техники не является достаточным условием практического использования данной методики. Необходимо также произвести оценку требуемой производительности средств вычислительной техники, оценку трудоемкости программной реализации данной методики, подготовить рабочую документацию и.т.д. На территории Российской Федерации накоплен более чем 20 летний опыт работ по автоматизации проектирования, а в США этот срок превышает 50 лет 161. Поэтому при автоматизации проектных работ по энергокомплексу на базе возобновляемых источников энергии (ВИЭ) должен быть учтен мировой и отечественный опыт разработки модулей САПР и методов, использованных в данных системах для решения задач встречающихся при проектирование энергокомплекса на базе ВИЭ.
Цель работы: Разработка методики расчета параметров энергокомплекса на базе ВИЭ, позволяющей с единой позиции вести расчет и экспертизу различных вариантов проектируемого энергокомплекса и его компонент.
Методы исследований: Структурный анализ , имитационное моделирование и планирование эксперимента.
Научная новизна: Научная новизна заключается в следующем:
• Показана эффективность исследований в направление создания энергокомплексов на основе возобновляемых источников энергии, в том числе на базе существующих ГЭС;
• Выявлены достоинства применения методов построения САПР для разработки методов и программных средств быстрой оценки эффективности создания энергокомплексов на основе ВИЭ;
• Разработана и опробована методика расчета параметров энергокомплекса на базе ВИЭ для оценки различных вариантов использования преобразователей и накопителей энергии. Методика основывается на анализе структуры и динамики функционирования энергокомплекса (имитационное моделирование).
• На основе разработанной методики получена оценка эффективности создания энергокомплексов, в том числе на базе действующих малых и средних ГЭС.
Практическая ценность: Разработана методика, позволяющая с единой позиции рассматривать задачи, связанные с проектированием энергокомплекса и экспертизой принятых проектных решений.
• Разработанная методика позволяет получать технико-экономическую оценку параметров энергокомплекса, работающего автономно или в составе энергосистемы. Данная методика может быть использована экспертами, инвесторами, заказчиками или проектировщиками.
Методика реализована в виде программы имитационного моделирования, которая может быть использована как в составе системы автоматизированного проектирования энергокомплексов на базе возобновляемых источников энергии (САПР ВИЭ), так и в составе автоматизированной системы научных исследований в области возобновляемых источников энергии (АСНИ ВИЭ), а также в качестве учебно-лабораторного средства профильных учебных заведений.
Определены оценки относительного изменения гарантированной мощности ГЭС в составе энергокомплекса и его многолетней выработки на примере моделируемого энергокомплекса, располагаемого в створе Даховской ГЭС.
Постановка задачи и основные этапы ее решения
В соответствие с вышесказанным основной задачей данной работы является разработка методики расчета параметров энергокомплекса, позволяющей с единой позиции вести расчет и проводить экспертизу различных вариантов энергокомплекса. Варианты энергокомплекса могут различаться составом преобразователей и накопителей возобновляемой энергии, схемой их соединения, вариантом работы (энергосистема или локальный потребитель).
Предлагаемая методика базируется на использование средств вычислительной техники, поэтому этапы разработки данной методики совпадают с этапами разработки автоматизированных систем (АС) (см. Приложение 1).
1.3. Анализ состояния и тенденции развития САПР
Понятию проект соответствует следующее определение: "Проект это ограниченное по времени целенаправленное изменение отдельной системы с установленными требованиями к качеству результатов, возможными рамками расхода средств, ресурсов и специфической организацией " /11/.
Стоимость проекта складывается из стоимостей каждого процесса, который должен быть выполнен в ходе реализации проекта. Деятельность САПР направлена на автоматизацию процессов возникающих в рамках проекта с целью повышения их качества, возможности их реализации или понижения их стоимости.
Поэтому основными факторами, обеспечивающими эволюцию САПР, являются:
Экономическая эффективность капитальных вложений в информационные технологии;
Необходимость использования средств вычислительной техники для решения задач высокой сложности;
На территории Российской Федерации начало массового использования компьютеров в проектировании приходится на 80-е годы. Компьютер, как инструмент проектирования, периферийное оборудование и языки программирования были доведены до уровня, когда их использование в промышленности стало не только возможным, но и экономически оправданным делом. Первыми
на территории Российской Федерации данными системами стала заниматься оборонная промышленность /12/.
В западной литературе термин САПР (в английской нотации CAD) появился в конце 50-х годов, когда Д. Т. Росс начал работать над одноименным проектом в Массачусетском Технологическом Институте (Massachusetts Institute Technology). При этом CAD система рассматривалась только, как система геометрического моделирования.
Дальнейшая компьютеризация инженерной деятельности, привела к пониманию необходимости развития технологии комплексной автоматизации инженерной деятельности на всех этапах жизненного цикла изделия. Эволюция CAD систем на западе привела к появлению четырех наиболее значимых классов систем, соответствующих понятию САПР в Российской классификации /13/: 1. CAD (Computer Aided Design) - система автоматизации проектных (чертежи) работ; 2. САЕ (Computer Aided Engineenering) - система автоматизации инженерных работ; 3. PDM (Product Data Management) - системы управления производственной информацией, включая АСУ проект /56/; 4. САМ (Computer Aided Manufacturing) - системы автоматизированной подготовки производства; Таким образом, обобщенную структуру САПР (CAE/CAD/CAM/PDM) можно представить в виде схемы: Рис. 1. Обобщенная структура САПР Переход от обобщенного понятия САПР к детальным подсистемам, продиктован рядом объективных факторов:
1. Возможность разработки универсального программного обеспечения для каждой из подсистем в отдельности выше, чем для всей системы в целом;
2. Конкурентно способную автоматизированную систему легче построить, опираясь на отдельные автоматизированные подсистемы, при достаточно быстрой и взаимно не связанной эволюцией теоретических наработок по каждой из подсистем в отдельности;
В настоящий момент построение систем автоматизированного проектирования осуществляется двумя способами: 1. Комбинация и доработка готовых модулей из числа вышеперечисленных (CAD/CAE/CAM/PDM); 2. Разработка собственных уникальных модулей; Так на базе программной оболочки AutoCAD строятся системы проектирования в области архитектуры, энергоснабжения, водоснабжения и даже экспертные системы. Второй способ построения САПР применялся на ранних этапах внедрения САПР и в настоящий момент он не потерял своей актуальности для специализированных систем. В САПР основное внимание уделено следующим вопросам: 1. Уменьшению затрат по составлению проектной документации; 2. Уменьшению затрат по расчету параметров и определению принимаемых проектных решений; 3. Уменьшению затрат по согласованию проектной документации; 4. Уменьшению затрат по реализации электронной модели изделия; Расходы, связанные с первым процессом - это расходы, связанные с составлением чертежей и проектной документации, их проверкой. Трехмерное моделирование (ЗБ-моделирование) поддерживаемое данными системами позволяет до начала проектирования проанализировать конструкцию всего проектируемого объекта.
Расходы, связанные с вторым и третьем процессом - это расходы, связанные с проведением расчетов и их проверкой, поиску в архивах, проверкой кон-структорско-технологической документации.
Расходы, связанные с третьим процессом , появляются в связи с необходимостью согласования данных используемых различными программами, экспертами и.т.д. Затраты по данному процессу растут при увеличении размера проектной организации. В частности в работе /15/ было показано, что для САПР ГЭС затраты на данный процесс настолько велики , что увеличение эффективности САЕ и CAD подсистем САПР ГЭС не оказывало существенного влияния на эффективность всего процесса проектирования. Сходные проблемы возникали и в проектных организациях США /12/.
Методология создания и развития сапр
По аппаратной подсистеме можно выделить: 1. САПР, реализованные на специализированных ЭВМ; 2. САПР, реализованные на ПЭВМ; В соответствие с вышеприведенной классификацией разрабатываемая САПР относится к распределенной интеллектуальной САПР, использующей смешанный метод синтеза облика проектируемого объекта.
1.9. Методология создания и развития САПР
При проектирование автоматизированных систем необходимо учитывать современный научно технический уровень, возможности которые имеет предприятие, выполняющее автоматизацию, контроль за выполнением работ и.т.д. Все эти проблемы привели к необходимости создания стандартов на разработку автоматизированных систем.
Данные стандарты могут регламентировать: национальные стандарты (ГОСТы для России), международные стандарты (ІБОЯЕС 12207: 1995-08-01) и фирменные стандарты (Oracle и.т.д.). В качестве методологической основы разработки АС автор принял стандарты комплекса ГОСТ 34 на создание и развитие АС. В приложение 1 приведены этапы создания автоматизированных системы в соответствие с ГОСТ 34.601-90 . Данный стандарт распространяется на АС, используемые в различных видах деятельности (исследование, проектирование, управление и.т.п), включая их сочетания, создаваемые в организациях , объединениях и на предприятиях. Стадии и этапы создания АС в общем случае приведены в приложение 1.
ГОСТ указывает необходимые этапы и результаты каждого этапа, не описывает при этом методы или действия которые должны быть выполнены на каждом этапе.
Сравнение различных стандартов на процессы и организацию жизненного цикла (ЖЦ) разработки А.С. показывает их схожесть.
Один из вариантов (с указанием действий) по организации ЖЦ для разработки программного обеспечения приведен в литературе /22/. Данный вариант, организации ЖЦ применяется в случае, когда заказчик уже выдвинул требования к проектируемой АС (пропущены два первых этапа в соответствие с ГОСТ).
При разработке АС последовательность прохождения этапов может быть как однократной, так и многократной. При этом стратегия проектирования может быть различна. В настоящий момент наибольшего распространения имеют, две стратегии:
1. Каскадная модель (однократное прохождение всех этапов);
2. Спиральная модель (многократное прохождение всех этапов);
От выбранной стратегии проектирования будет зависеть стоимость проекта и возможность его реализации.
Опыт проектирования сложных систем показал , что в ряде случаев при сдаче проекта его реализация уже не отвечает существующим требованиям и таким образом он устаревает до своего ввода в эксплуатацию. Данный феномен в литературе получил название эффект запаздывания /23/.
Опыт проектирования также показал , что в каскадной модели проектирования проявление эффекта запаздывания более вероятно по сравнению со спиральной моделью. Так как при применении спиральной модели проектирования разрабатываемая автоматизированная систем после каждого цикла способна решать требуемую задачу с определенным уровнем автоматизации процессов.
Каскадная модель разработки САПР подразумевает относительное постоянство требований к разрабатываемой системе на протяжение всего жизненного цикла разработки системы.
Так как САПР энергокомплекса является сложной задачей, то ясно , что создание полномасштабной САПР займет длительный интервал времени, на котором нельзя гарантировать постоянство всех требований. Поэтому единственным способом реализации данной системы является спиральная модель разработки.
1.10. Критерии эффективности САПР
Различные варианты САПР для выполнения одних и тех же проектов могут характеризоваться:
1. Функциональным наполнением системы автоматизированного проекти-рования(полнота охвата предметной области).
2. Средним временем выполнения проекта;
3. Требованием к квалификации персонала работающего с системой;
4. Требованием к необходимому аппаратному обеспечению позволяющему получить приемлемую производительность;
5. Поддерживаемостью (способность модернизации в соответствие с требованиями рынка);
Поэтому для выбора оптимального решения по САПР необходимо использовать экономические критерии. Существуют работы, в которых предложено рассматривать процесс автоматизации , как самостоятельный инвестиционный проект /24/.
При этом срок окупаемости средств , вложенных в САПР , как и в любые сложные информационные системы составляет 3 года /25/. ,
Для перехода от качественных показателей улучшения работы предприятия связанных с автоматизацией, к количественным показателям, широкое распространение на западе получил метод сбалансированной оценочной ведомости (Balanced Scorecard) /26/.
Суть данного метода заключается в установлении связи между бизнес-стратегией и использованием информационных технологий (ИТ), исходя из тезиса о том, что "каждое действие, касающееся ИТ, найдет отражение в определенных компанией стратегических целях".
В рамках данного подхода строится дерево процессов протекающих на предприятии, и определяются процедуры позволяющие переходить от качественных к количественным характеристикам. Кроме того, данный подход требует определения моментов времени проявления ожидаемого экономического эффекта, то есть учитывает фактор времени.
Для облегчения поиска экономических показателей, на которые оказывают влияние информационные технологии, может использоваться одна из наиболее известных методик применяемых для оценки информационных технологий - EVS {Economic Value Sourced) /27/.
Согласно которой считается, что информационные технологии могут принести компании пользу только четырьмя основными способами:
Выбор принципа построения моделирующего алгоритма
Принцип dt реализуется довольно просто и сводится к последовательному прибавлению заданного интервала dt к текущему времени.
Принцип 5t в свою очередь сводится к определению особых состояний системы и изменению состояний системы только в данные интервалы времени.
Использование принципа 5t по сравнению с принципом dt позволяет сократить затраты машинного времени на моделирование (значения в интервале между особыми состояниями могут быть вычислены на базе дополнительной информации по особым точкам).
Комбинированный метод используется, как правило, для исследования больших систем и сочетает в себе преимущества двух первых принципов /1II. В данной работе был использован комбинированный принцип генерации интервалов времени t.
Значение шага времени dt определяется рядом факторов:
1. Скоростью изменения моделируемых процессов;
2. Допустимыми затратами машинного времени;
3. Требуемой точностью решения;
4. Целью моделирования;
Так скорость изменения ресурса для ГЭС меньше, чем скорость изменения ресурса для ВЭС или СЭС, поэтому ясно, что значение шага времени при моделировании ВЭС или СЭС должно быть меньше или равно шагу времени при моделировании ГЭС.
Кроме того, технология проектирования ряда объектов энергокомплекса учитывает масштабность времени задачи. Так при проектировании ГЭС использование интервала времени равного 1 час не имеет смысла из-за неопределенности реального суточного графика нагрузки к времени ввода ГЭС в эксплуатацию.
Влияние интервала времени оказывает разное влиянии на величину погрешности результатов моделирования для различных агрегатов. Для агрегата энергокомплекса "ВЭС" погрешность осреднения будет самой большой, так как вырабатываемая мощность для ВЭС пропорциональна кубу скорости.
Данное предположение основано на известном неравенстве:
((х, + х2 + х3...+ xn)/n)3 _(xi3 + х23 + х33... + хп3)/п (2.4)
В работе /36/ показано, что ошибка использования часовых значений скорости по сравнению с "мгновенными" значениями может достигать 15 - 20%.
В работе использовался следующий принцип генерации интервалов времени t.
Для агрегатов "ВЭС" и "СЭС" состояния определялись с шагом 1час, для ГЭС интервал изменения состояний равнялся 1 месяц.
Дальнейшее решение по уменьшению шага времени может быть осуществлено на базе результатов моделирования, так как для этого необходима оценка необходимой производительности средств вычислительной техники (ВТ).
2.4. Реализация моделирующего алгоритма
После определения оператора R в вышеприведенном выражении (см. выражение 2.2) необходимо определить вид алгоритма моделирования работы энергокомплекса (А). Для 2-х фазной Q -схемы был выбран стандартный алгоритм обработки ресурса. Алгоритм представлен в Приложение 7.
Вербальное описание взаимодействия вышеприведенного алгоритма с разработанной нами схемой энергокомплекса следующее (см. рис. 8). После установки времени начала, и окончания моделирования генератор системного времени модели выдает значение времени (шаг изменения системного времени постоянен). Исходя из этого времени, агрегат «внешняя среда» формирует вектор выходных параметров. Агрегат СУ в свою очередь определяет требуемое значение параметра управления. Далее параметры управления и параметры от внешней среды подаются на входы агрегатов первой фазы. После срабатывания всех агрегатов первой фазы параметры управления подаются на все агрегаты второй фазы. Происходит срабатывание агрегатов второй фазы и.т.д. Критерием окончания процесса моделирования служит условие равенства значения системного времени заданному числу.
2.5. Реализация системы управления модели
Подсистема модели, моделирующая систему управления (СУ) энергокомплекса, должна позволять оптимизировать режим работы каждого преобразователя и накопителя энергокомплекса для достижения максимального эффекта.
Существуют работы /37/ показывающие более высокую эффективность совместной работы энергокомплекса ВЭС-ГЭС, чем работу отдельно ВЭС и ГЭС. Алгоритм функционирования СУ энергокомплекса в этом случае основан на том факте, что ГЭС меняет свой режим работы в зависимости от информа
ции переданной с ВЭС. Как было показано выше, одной из задач САПР является задача синтеза СУ. Для осуществления данной задачи необходимо определить варианты имитации СУ модели.
Для достижения этого необходимо выбрать так называемые идентификаторы управления моделями агрегатов. Другими словами необходимо определить те информационные переменные (параметры управления), посредством которых выполняется управление моделью объекта.
Под управлением моделью понимается зависимость параметров управления и от времени.
Можно показать, что для одного и того - же агрегата может существовать несколько идентификаторов управления (так для ГЭС это может быть отметка ВБ или расход ГЭС). Следствием этого является зависимость математической модели агрегата от выбранного идентификатора управления моделью.
При проектировании всего энергокомплекса значимыми являются две основные группы систем автоматического регулирования:
1. Системы программного регулирования;
2. Следящие системы;
В системах программного регулирования значение регулируемой величины изменяется по заранее установленной программе (закону) /38/. В качестве примера программного регулирования можно привести систему управления гелиостатом основанную на значение текущего времени.
Для следящих систем заданное значение регулируемой величины может меняться в широких пределах по произвольному закону. Обычно этот закон задается внешним воздействием.
Так как при использовании системы слежения необходимость в управление отпадает, то необходимость выбора идентификаторов управления в этом случае отсутствует.
В разрабатываемой модели были использованы два вышеприведенных типа систем управления.
Один и тот же тип агрегатов может использовать различные типы систем регулирования. Поэтому для некоторых элементов модели моделирующих работу агрегатов энергокомплекса было реализовано несколько вариантов СУ. Другими словами модель позволяет оценить использование двух вариантов СУ при одинаковых остальных технических параметрах агрегатов.
Тестовая группа исследований "особенности машинной реализации модели".
Поэтому во второй подгруппе основного эксперимента с моделью были проведены эксперименты по получению зависимостей необходимых затрат на топливо и затрат связанных с устанавливаемой мощностью ДВС - генератора.
В настоящий момент существуют экспериментальные работы /4/ по определению изменения затрат на топливо в зависимости от относительной емкости аккумулятора (времени разряда аккумулятора при его работе с установленной мощностью) для энергокомплекса, работающего на локального потребителя .
На взгляд автора относительная емкость аккумулятора является только одним из факторов влияющих на изменение затрат на топливо, при заданном графике нагрузки и составе преобразователей энергии. Так как очевидно при одинаковом изменение емкости аккумулятора и установленной мощности мы получаем одну и ту-же точку относительной емкости аккумулятора с разными параметрами энергокомплекса. Поэтому в рамках второй подгруппы экспериментов был поставлен эксперимент по оценке изменения затрат на топливо для энергокомплекса в зависимости от:
Величины установленной мощности преобразователей;
Величины емкости аккумулятора;
В работе данные зависимости были получены для условия, когда требовалось чтобы потребитель , в рамках разработанной модели и задаваемых рядов исходных данных имел максимальную вероятность бесперебойного снабжения.
Для определенности во всех экспериментах было принято, что предполагаемый район расположения энергокомплекса соответствует району Дахов-ского створа р. Белой (левобережный приток р. Кубани) ниже станицы Дахов-ской и в 6 км. выше станицы Каменномостская (Краснодарский край , Тульский р-н).
3.2. Тестовая группа исследований "Особенности машинной реализации модели"
В таблице № 7 и на диаграмме приведены затраты машинного времени на проведение имитации. При имитации было принято , что ВЭС использует данные , хранящиеся на жестком диске (статические данные) в виде временных рядов с дискретностью 1 час, ГЭС статические данные с дискретностью 1 месяц, СЭС динамические данные с дискретностью 1 час.
агрегата
Анализ таблицы показывает , что использование статических данных с дискретностью 1 час , приводит к значительному увеличению затрат машинного времени примерно на 22 секунды на каждый год машинной имитации. Данная оценка получена , как разность затрат машинного времени моделирования ВЭС и СЭС, так для СЭС генерируются данные по ресурсу динамически.
Как было показано выше, на этапе концепции, для СЭС также могут использоваться временные ряды. При этом для того , чтобы выборка была представительной ее продолжительность должна приближаться к 30 годам. Таким образом затраты машинного времени на проведение одной имитации в этом случае составят 20 минут машинного времени или больше только для случая когда энергокомплекс состоит из ВЭС и СЭС.
Использование имитационной модели для синтеза приводит к возрастанию затрат в несколько раз. Поэтому необходимо изучить вопрос по снижению затрат машинного времени.
Разница в затратах машинного времени на имитацию работы СЭС и ВЭС в первую очередь объясняется различием среднего времени доступа к оперативной памяти ЭВМ и к жесткому носителю информации ЭВМ /59, 60 /. В процессе имитации работы ВЭС исходные данные считывались с жесткого диска, в то время как при имитации работы СЭС данные считывались из оперативной памяти (генерировались динамически).
Поэтому затраты машинного времени могут быть уменьшены: 1. Путем использования более производительного аппаратного обеспечения; 2. Путем использования других математических моделей, описывающих приходящий ресурс;
3. Путем увеличения шага системного времени , а значит и использованием ресурсов значения которых усреднены за более длительный интервал времени;
4. Путем уменьшения интервала моделирования;
Два первых варианта сокращения затрат машинного времени предполагают сохранение требуемой точности получаемых оценок. Поэтому проанализируем возможность использования данных путей для повышения эффективности.
В настоящий момент на рынке аппаратного обеспечения существуют полупроводниковые диски, не содержащие механических частей и работающие на порядок быстрее жесткого диска использовавшегося в экспериментах . Для данного носителя информации для сохранения информации используется автономное питание /59/. Поэтому данные устройства могут быть использованы для повышения производительности системы. Недостатком этого варианта решения является высокая стоимость решения. В настоящий момент стоимость гига-байтного полупроводникового диска составляет 40 000 долларов /57/ , что 13 000 раз выше стоимости обычного жесткого диска.
В качестве второго варианта уменьшения затрат машинного времени за счет использования более совершенного аппаратного обеспечения может быть использован метод, в соответствии с которым во время первой имитации происходит считывание данных с жесткого диска в оперативную память, а во время остальных имитаций обращение происходит к данным хранящимся в оперативной памяти. Для данного случая по-прежнему затраты на первоначальное считывание данных остаются значительны.
Поэтому в качестве основного метода уменьшения затрат системного времени было исследовано решение основанное на втором варианте.
Переход от статистически заданных рядов к динамически генерируемым рядам не является тривиальной задачей , так как требует определения модели (функции) получения значений ряда для заданного момента времени. При этом , как было показано на этапе концепции, необходимо учитывать корреляцию между значениями различных преобразователей и корреляцию между соответствующими значениями внутри ряда. Автор в своей работе использовал модель прихода по ресурсу не учитывающую корреляцию. Алгоритм моделирования значений по ресурсу был основан на методе Монте-Карло, описание алгоритма было приведено на этапе концепция.
В результате перехода на другой способ генерации выборочной совокупности были получены следующие затраты машинного времени.
Анализ таблицы с затратами машинного времени на проведение имитации показывает , что затраты машинного времени по всем агрегатам вопреки ожиданию сравнимы между собой.
Использование другого способа генерации выборочной совокупности привело к сокращению затрат машинного времени на выполнение синтеза примерно на 22 сек/год (в случае если ВЭС участвует в имитации). Таким образом на проведение имитации по энергокомплексу в состав которого входит ВЭС и СЭС одновременно необходимое время примерно будет составлять 3 минуты против 20 минут , полученных в предыдущем пункте. Следовательно, изменение только варианта математической модели описывающей приходящий ресурс позволяет сократить необходимое время расчетов более чем в 6 раз.
