Моделирование энергосистемы

Моделирование энергосистемы включает моделирование энергосистемы и симуляцию сети для анализа энергосистем с использованием проектирования / автономного или данные в реальном времени. Программное обеспечение для моделирования энергосистем - это класс программ компьютерного моделирования, ориентированных на работу энергосистем. Эти типы компьютерных программ используются в широком диапазоне плановых и эксплуатационных ситуаций для:

1. производства электроэнергии - атомной, обычной, возобновляемой
2. коммерческих объектов
3. передачи электроэнергии
4. Коммунальное распределение
5. Железнодорожные энергосистемы
6. Промышленные энергосистемы

Приложения моделирования энергосистемы включают: долгосрочное планирование расширения производства и передачи, краткосрочное операционное моделирование и анализ рынка (например, прогноз цен). В этих программах обычно используются методы математической оптимизации, такие как линейное программирование, квадратичное программирование и смешанное целочисленное программирование.

Ключевые элементы энергосистем, которые моделируются:

1. поток нагрузки (исследование потока мощности )
2. анализ короткого замыкания или неисправности
3. координация, селективность или селективность защитных устройств
4. переходная или динамическая стабильность
5. Анализ гармоник или качества электроэнергии
6. Оптимальный поток мощности

Существует множество пакетов программного обеспечения для моделирования мощности в коммерческих и некоммерческих формах, которые варьируются от программного обеспечения для коммунальных предприятий до инструментов для изучения.

• 1 Расчет потока нагрузки
• 2 Анализ короткого замыкания
• 3 Моделирование устойчивости переходных процессов
• 4 Обязательство установки
• 5 Оптимальный поток энергии
• 6 Модели конкурентного поведения
• 7 Долгосрочная оптимизация
• 8 Технические характеристики исследования энергосистемы
• 9 Программное обеспечение для моделирования энергосистемы
• 10 Ссылки

Расход нагрузки Расчет является наиболее распространенным инструментом сетевого анализа для изучения ненарушенной и нарушенной сети в рамках оперативного и стратегического планирования.

Используя топологию сети, параметры линии передачи, параметры трансформатора, расположение и ограничения генератора, а также расположение и компенсацию нагрузки, расчет потока нагрузки может обеспечить величины и углы напряжения для всех узлов и нагрузку компонентов сети, таких как кабели и трансформаторы. С помощью этой информации можно проверить соответствие рабочим ограничениям, например, диапазонам напряжения и максимальным нагрузкам. Это, например, важно для определения пропускной способности подземных кабелей, где также необходимо учитывать влияние жгута кабелей на нагрузочную способность каждого кабеля.

Благодаря способности определять потери и распределение реактивной мощности, расчет потока нагрузки также помогает инженерам-проектировщикам в исследовании наиболее экономичного режима работы сети.

При переходе от одно- и / или многофазных ячеистых сетей низкого напряжения к изолированным сетям расчет расхода нагрузки имеет важное значение по эксплуатационным и экономическим причинам. Расчет потока нагрузки также является основой всех дальнейших исследований сети, таких как запуск двигателя или исследование запланированных или внеплановых отключений оборудования в рамках моделирования простоя.

Результаты расчета расхода нагрузки, особенно при исследовании запуска двигателя, дают полезные подсказки, например, о том, можно ли запустить двигатель, несмотря на падение напряжения, вызванное пусковым током.

Анализ короткого замыкания анализирует поток энергии после неисправности в электросети. Неисправностями могут быть трехфазное короткое замыкание, однофазное заземление, двухфазное короткое замыкание, двухфазное заземление, однофазный разрыв, двухфазный разрыв или комплексные повреждения. Результаты такого анализа могут помочь определить следующее:

1. Величина тока повреждения
2. Емкость автоматического выключателя
3. Повышение напряжения в одной линии из-за замыкания на землю
4. Остаточное напряжение и настройки реле
5. Помехи из-за линии электропередачи.

Целью моделирования устойчивости энергосистем при переходных процессах является анализ устойчивости энергосистемы от субподключения. от секунды до нескольких десятков секунд. Стабильность в этом аспекте - это способность системы быстро вернуться в стабильное рабочее состояние после воздействия помех, таких как, например, падение дерева над воздушной линией, приводящее к автоматическому отключению этой линии ее системами защиты. С инженерной точки зрения энергосистема считается стабильной, если уровни напряжения на подстанции и скорости вращения двигателей и генераторов быстро и непрерывно возвращаются к своим нормальным значениям.

Рисунок 1. Определяет допустимое время, в течение которого напряжения в сети возвращаются к заданным уровням, которые могут варьироваться в зависимости от величины нарушения напряжения.

Модели обычно используют следующие входные данные:

• Число, размер и тип генераторов с любыми доступными механическими, электрическими и управляющими параметрами (регулятор, регулирование напряжения и т. д.),
• сочетание бытовой, коммерческой и промышленной нагрузки на каждой шине,
• местоположение и спецификации для устройств распределенного управления, таких как трансформаторы с переключением ответвлений, переключаемая компенсация шунта, статические компенсаторы Var, гибкие системы передачи переменного тока и т. д.,
• расположение и спецификации для устройств защиты, таких как реле и сброс нагрузки, и
• расположение и характеристики любых других соответствующих устройств управления и / или защиты.

Приемлемое время, в течение которого напряжение в сети возвращается к заданному уровню, зависит от величины нарушения напряжения, и наиболее распространенным стандартом является заданной кривой CBEMA на рис. 1. Эта кривая дает информацию как о конструкции электронного оборудования, так и при составлении отчетов о стабильности сети.

Проблема обязательства по блоку включает поиск наименее затратного распределения имеющихся генерирующих ресурсов для удовлетворения электрической нагрузки.

Генерирующие ресурсы могут включать широкий диапазон типов:

1. Ядерная
2. Тепловая (с использованием угля, газа, других ископаемых видов топлива или биомассы )
3. Возобновляемые источники энергии (включая гидроэнергетику, ветер, энергию волн и солнечную энергию)

Ключевые переменные решения, принимаемые компьютерной программой, следующие:

1. Уровень выработки (в мегаваттах)
2. Число генерирующих блоков на

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

Кроме того, генерирующие установки подвержены ряду сложных технических ограничений, включая :

1. Минимальный стабильный рабочий уровень
2. Максимальная скорость нарастания или спада
3. Минимальный период времени, в течение которого агрегат находится в подъеме и / или спаде

Эти ограничения имеют множество различных вариантов; все это приводит к возникновению большого класса задач математической оптимизации.

Электроэнергия течет через сеть переменного тока в соответствии с законами Кирхгофа. Линии электропередачи подвержены тепловым ограничениям ts (простые мегаваттные ограничения на поток), а также напряжение и ограничения.

Имитатор должен рассчитать потоки в сети переменного тока, возникающие в результате любой заданной комбинации включения блока и выдачи мегаватт генератора, и убедиться, что потоки в линии переменного тока находятся в пределах как тепловых пределов, так и ограничений по напряжению и устойчивости. Это может включать непредвиденные обстоятельства, такие как потеря любого одного элемента передачи или генерации - так называемый оптимальный поток мощности с ограничениями безопасности (SCOPF), и если обязательство блока оптимизировано внутри этой структуры, у нас есть обязательство блока с ограничением безопасности (SCUC).

В оптимальном потоке мощности (OPF) обобщенная скалярная цель, которую необходимо минимизировать, задается следующим образом:

$f\; (u\; 0,\; x\; 0)\; \{\backslash \; displaystyle\; f\; (u\_\; \{0\},\; x\_\; \{0\})\; \}$

где u - набор управляющих переменных, x - набор независимых переменных, а нижний индекс 0 указывает, что переменная относится к энергосистеме на случай непредвиденных обстоятельств.

SCOPF ограничен пределами ограничения равенства и неравенства. Пределы ограничения равенства задаются уравнениями потока мощности до и после непредвиденных обстоятельств, где k относится к k-му случаю чрезвычайной ситуации:

$gk\; (uk,\; xk)\; =\; 0\; для\; k\; =\; 1,\; 2,\dots ,\; n\; \{\backslash \; displaystyle\; g\; ^\; \{k\}\; (u\; ^\; \{k\},\; x\; ^\; \{k\})\; =\; 0\; \backslash \; qquad\; \{\backslash \; text\; \{for\}\}\; k\; =\; 1,2,\; \backslash \; ldots,\; n\; \backslash ,\}$

Оборудование и рабочие ограничения задается следующими неравенствами:

$U\; min\; k\; \le \; U\; k\; \le \; U\; max\; k\; \{\backslash \; displaystyle\; U\; \_\; \{\backslash \; min\}\; ^\; \{k\}\; \backslash \; leq\; U\; ^\; \{k\}\; \backslash \; leq\; U\; \_\; \{\backslash \; max\}\; ^\; \{k\}\; \backslash ,\}$представляют жесткие ограничения для элементов управления

$h\; min\; k\; \le \; X\; k\; \le \; X\; max\; k\; \{\backslash \; displaystyle\; h\; \_\; \{\backslash \; min\}\; ^\; \{k\}\; \backslash \; leq\; X\; ^\; \{k\}\; \backslash \; leq\; X\; \_\; \{\backslash \; max\}\; ^\; \{k\}\; \backslash ,\}$представляет жесткие / мягкие ограничения для переменных

$hk\; (uk,\; xk)\; \le \; 0\; для\; k\; =\; 0,\; 1,\dots ,\; n\; \{\backslash \; displaystyle\; h\; ^\; \{k\; \}\; (u\; ^\; \{k\},\; x\; ^\; \{k\})\; \backslash \; leq\; 0\; \{\backslash \; text\; \{for\}\}\; k\; =\; 0,1,\; \backslash \; ldots,\; n\; \backslash ,\}$представляет другие ограничения, такие как реактивный резерв пределы

Целевая функция в OPF может принимать различные формы, связанные с величинами активной или реактивной мощности, которые мы хотим минимизировать или максимизировать. Например, мы можем захотеть минимизировать потери при передаче или минимизировать реальные затраты на производство электроэнергии в энергосети.

Другие методы решения потока мощности, такие как стохастическая оптимизация, включают неопределенность, обнаруженную при моделировании энергетических систем, с использованием распределений вероятностей определенных переменных, точные значения которых неизвестны. Когда присутствуют неопределенности в ограничениях, например, для динамических оценок линии, можно использовать оптимизацию с ограничениями по шансам, когда вероятность нарушения ограничения ограничена определенным значением. Другой метод моделирования изменчивости - это метод Монте-Карло, в котором различные комбинации входных и результирующих выходных данных рассматриваются на основе вероятности их появления в реальном мире. Этот метод может быть применен к моделированию безопасности системы и риска приверженности подразделения, и он все чаще используется для моделирования вероятностного потока нагрузки с возобновляемой и / или распределенной генерацией.

Стоимость производства мегаватта электроэнергии является функцией:

1. цены на топливо
2. эффективности генерации (скорости, с которой потенциальная энергия топлива преобразуется в электрическую)
3. операций и затраты на техническое обслуживание

В дополнение к этому генерирующая установка несет постоянные затраты, включая:

1. затраты на строительство станции и
2. постоянные затраты на эксплуатацию и техническое обслуживание

При условии совершенной конкуренции, рыночная цена на электроэнергию будет основываться исключительно на стоимости производства следующего мегаватта электроэнергии, так называемых краткосрочных предельных затратах (SRMC). Однако этой цены может быть недостаточно для покрытия постоянных затрат на производство электроэнергии, и, таким образом, цены на рынке электроэнергии редко отражают только цены SRMC. На большинстве устоявшихся рынков электроэнергии производители могут свободно предлагать свои генерирующие мощности по ценам по своему выбору. Конкуренция и использование финансовых контрактов удерживают эти цены на уровне, близком к SRMC, но неизбежно возникают предложения цены выше SRMC (например, во время энергетического кризиса в Калифорнии 2001 г.).

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

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

К этой проблеме также применялись различные эвристики. Цель состоит в том, чтобы предоставить реалистичные прогнозы цен на рынке электроэнергии с учетом прогнозируемой ситуации спроса и предложения.

Долгосрочная оптимизация энергосистемы фокусируется на оптимизации многолетнего плана расширения и вывода из эксплуатации объектов генерации, передачи и распределения. Задача оптимизации, как правило, будет учитывать долгосрочный инвестиционный денежный поток и упрощенную версию OPF / UC (обязательство блока), чтобы обеспечить безопасную и экономичную работу энергосистемы. Эту область можно разделить на следующие категории:

1. Оптимизация расширения генерации
2. Оптимизация расширения передачи
3. Совместная оптимизация расширения генерации и передачи
4. Оптимизация распределительной сети

Четко определенное требование к исследованию энергосистем имеет решающее значение для успеха любого проекта, так как оно снижает проблему выбора квалифицированного поставщика услуг и правильного программного обеспечения для анализа. Спецификация исследования системы описывает объем проекта, типы анализа и требуемый результат. Спецификация исследования должна быть написана в соответствии с требованиями конкретного проекта и отрасли и будет варьироваться в зависимости от типа анализа.

MAPS (Multi-Area Production Simulation) General Electric - это имитационная модель добычи, используемая различными региональными передающими организациями и независимыми Системные операторы в Соединенных Штатах должны спланировать экономическое воздействие предлагаемых объектов передачи и генерации электроэнергии на регулируемых FERC оптовых рынках электроэнергии. Части модели также могут использоваться для фазы принятия и отправки (обновляется с 5-минутными интервалами) при работе оптовых рынков электроэнергии для регионов RTO и ISO. PROMOD компании ABB представляет собой аналогичный программный пакет. В этих регионах ISO и RTO также используется программный пакет GE под названием MARS (Multi-Area Reliability Simulation), чтобы обеспечить соответствие энергосистемы критериям надежности (ожидаемая потеря нагрузки (LOLE) не более 0,1 дня в году). Кроме того, пакет программного обеспечения GE под названием PSLF (Positive Sequence Load Flow), программный пакет Siemens под названием PSSE (Power System Simulation for Engineering) и Программа анализатора электрических переходных процессов (ETAP) по эксплуатации Technology Inc. анализирует поток нагрузки в энергосистеме на предмет коротких замыканий и устойчивости во время предварительных плановых исследований RTO и ISO.