Моделирование энергосистемы

Моделирование электроэнергетической системы включает в себя моделирование энергосистемы и моделирование сети для анализа электроэнергетических систем с использованием проектных/автономных данных или данных в реальном времени. Программное обеспечение для моделирования энергосистем — это класс программ компьютерного моделирования , ориентированных на работу электроэнергетических систем. Эти типы компьютерных программ используются в широком диапазоне ситуаций планирования и эксплуатации электроэнергетических систем.

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

Можно смоделировать несколько элементов энергосистемы. Исследование потоков мощности рассчитывает нагрузку на линии электропередачи и мощность, необходимую для выработки на электростанциях, с учетом требуемых нагрузок, которые необходимо обслуживать. Исследование короткого замыкания или анализ неисправностей рассчитывает ток короткого замыкания , который будет течь в различных точках исследуемой системы, при коротких замыканиях между фазами или от проводов под напряжением на землю. Координационное исследование позволяет выбрать и настроить защитные реле и предохранители для быстрого устранения короткого замыкания, минимизируя при этом воздействие на остальную часть энергосистемы. Исследования переходной или динамической стабильности показывают влияние таких событий, как внезапное изменение нагрузки, короткие замыкания или случайное отключение нагрузки, на синхронизацию генераторов в системе. Исследования гармоник или качества электроэнергии показывают влияние нелинейных нагрузок, таких как освещение, на форму сигналов энергосистемы, и позволяют дать рекомендации по снижению серьезных искажений. Исследование оптимального потока мощности устанавливает наилучшее сочетание мощности электростанции для удовлетворения заданных требований к нагрузке, чтобы минимизировать производственные затраты при сохранении желаемой стабильности и надежности; такие модели могут обновляться практически в режиме реального времени, чтобы предоставить системным операторам рекомендации по наиболее экономичному способу достижения хозяйственный отправка .

Существует множество пакетов программного обеспечения для моделирования энергопотребления в коммерческих и некоммерческих формах, от служебного программного обеспечения до инструментов для обучения.

Расчет потока нагрузки

Расчет потока нагрузки 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, а также нагрузку на компоненты сети, такие как кабели и трансформаторы. С помощью этой информации можно проверить соответствие эксплуатационным ограничениям, например, ограничениям, обусловленным диапазонами напряжений и максимальными нагрузками. Это важно, например, для определения пропускной способности подземных кабелей, где необходимо также учитывать влияние связки кабелей на нагрузочную способность каждого кабеля.

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

При переходе от одно- и/или многофазных низковольтных объединенных сетей к изолированным сетям расчет потоков нагрузки важен по эксплуатационным и экономическим причинам. Расчет потока нагрузки также является основой всех дальнейших исследований сети, таких как запуск двигателя или исследование плановых или внеплановых простоев оборудования в рамках моделирования простоев.

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

Анализ короткого замыкания

Анализ короткого замыкания анализирует поток мощности после возникновения неисправности в электросети. Неисправностями могут быть трехфазное короткое замыкание, однофазное замыкание на землю, двухфазное короткое замыкание, двухфазное замыкание на землю, однофазный обрыв, двухфазный обрыв или комплексные неисправности. Результаты такого анализа могут помочь определить следующее:

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

Моделирование переходной устойчивости

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

Рисунок 1. Указывает приемлемое время, необходимое напряжению сети для возврата к запланированному уровню, который может варьироваться в зависимости от величины помех напряжения.

Модели обычно используют следующие входные данные:

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

Приемлемое время, необходимое для возврата напряжения сети к заданному уровню, зависит от величины возмущения напряжения, и наиболее распространенный стандарт определяется кривой CBEMA на рисунке. 1. Эта кривая учитывает как конструкцию электронного оборудования, так и данные о стабильности сети.

Обязательство подразделения

Основная статья: Проблема приверженности единиц продукции в производстве электроэнергии

Проблема выделения энергоблоков включает в себя поиск способа распределения доступных генерирующих ресурсов с наименьшими затратами для удовлетворения электрической нагрузки.

Генерирующие ресурсы могут включать в себя широкий спектр типов:

1. Ядерный
2. Термальный (с использованием угля, газа, другого ископаемого топлива или биомассы )
3. Возобновляемые источники энергии (включая гидроэнергию, ветер, энергию волн и солнечную энергию)

Ключевыми переменными решения, которые определяются компьютерной программой, являются:

1. Уровень генерации (в мегаваттах)
2. Количество энергоблоков на

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

Кроме того, генерирующие станции сталкиваются с рядом сложных технических ограничений, в том числе:

1. Минимальный стабильный рабочий уровень
2. Максимальная скорость увеличения или уменьшения
3. Минимальный период времени, в течение которого устройство находится в рабочем состоянии и/или в выключенном состоянии

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

Оптимальный поток мощности

Электричество протекает через сеть переменного тока в соответствии с законами Кирхгофа . На линии электропередачи распространяются температурные ограничения (простые ограничения расхода в мегаваттах), а также по напряжению и электрической стабильности ограничения .

Симулятор должен рассчитать потоки в сети переменного тока, возникающие в результате любой заданной комбинации обязательств агрегата и распределения мегаватт генератора, и гарантировать, что потоки в сети переменного тока находятся в пределах как тепловых пределов, так и ограничений по напряжению и стабильности. Это может включать в себя 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, мы имеем обязательство блока с ограничением безопасности (SCUC). ).

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

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

где u — набор управляющих переменных, x — набор независимых переменных, а индекс 0 указывает, что переменная относится к энергосистеме, рассчитанной на предаварийный режим.

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

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

Оборудование и эксплуатационные пределы определяются следующими неравенствами:

$U_{\min }^{k}\leq U^{k}\leq U_{\max }^{k}\,$ представляют жесткие ограничения на элементы управления

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

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

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

Другие методы решения потоков мощности, такие как стохастическая оптимизация, включают неопределенность, обнаруженную при моделировании энергосистем, с использованием распределений вероятностей определенных переменных, точные значения которых неизвестны. Когда присутствуют неопределенности в ограничениях, например, для динамических рейтингов линий, можно использовать оптимизацию с ограничениями на случайность, когда вероятность нарушения ограничения ограничена определенным значением. Еще одним методом моделирования изменчивости является метод Монте-Карло , в котором различные комбинации входных данных и результирующих выходных данных рассматриваются на основе вероятности их возникновения в реальном мире. Этот метод можно применять для моделирования безопасности системы и риска блокировки единиц, и он все чаще используется для моделирования вероятностного потока нагрузки при возобновляемой и/или распределенной генерации.

Модели конкурентного поведения

Стоимость производства мегаватта электроэнергии зависит от:

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

Помимо этого, генерирующая установка несет постоянные затраты, в том числе:

1. затраты на строительство завода и
2. фиксированные 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 издержках (SRMC). Однако этой цены может быть недостаточно для покрытия фиксированных затрат на производство электроэнергии, и поэтому цены на рынке электроэнергии редко отражают исключительно цены SRMC. На большинстве устоявшихся энергетических рынков производители могут свободно предлагать свои генерирующие мощности по ценам по своему выбору. Конкуренция и использование финансовых контрактов удерживают эти цены на уровне SRMC, но неизбежно возникают предложения по цене выше SRMC (например, во время энергетического кризиса в Калифорнии в 2001 году).

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

1. Конкурс Курно
2. Бертран конкурс
3. Равновесие функции предложения
4. Анализ индекса остаточного предложения

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

Долгосрочная оптимизация

Долгосрочная оптимизация энергосистемы направлена ​​на оптимизацию многолетнего плана расширения и вывода из эксплуатации объектов генерации, передачи и распределения. Задача оптимизации обычно учитывает долгосрочный инвестиционный денежный поток и упрощенную версию OPF / UC (обязательство единицы), чтобы гарантировать безопасную и экономичную работу энергосистемы. Эту сферу можно классифицировать как:

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

Характеристики исследования

Четко определенные требования к исследованию энергосистем имеют решающее значение для успеха любого проекта, поскольку это упростит задачу выбора квалифицированного поставщика услуг и правильного программного обеспечения для анализа. Спецификация исследования системы описывает объем проекта, типы анализа и требуемый результат. Спецификация исследования должны быть написаны в соответствии с требованиями конкретного проекта и отрасли и могут различаться в зависимости от типа анализа.

Программное обеспечение для моделирования энергосистемы

За прошедшие годы для различного анализа использовалось несколько программ моделирования энергосистем. Первое программное обеспечение с графическим пользовательским интерфейсом было создано Манчестерским университетом в 1974 году и называлось IPSA. - Интерактивный анализ энергетических систем (сейчас принадлежит TNEI Services Ltd). Недавно переформатированный кинофильм «План власти», снятый в 1979 году, показывает, как это революционное программное обеспечение преодолело разрыв между удобными для пользователя интерфейсами и точностью, необходимой для сложного сетевого анализа.

MAPS компании General Electric (Multi-Area Production Simulation) — это модель производственного моделирования, используемая различными региональными организациями по передаче электроэнергии и независимыми системными операторами в Соединенных Штатах для планирования экономического воздействия предлагаемых объектов по передаче и производству электроэнергии в оптовой торговле электроэнергией, регулируемой FERC. рынки. Части модели также могут использоваться для фазы принятия обязательств и отправки (обновляются с 5-минутными интервалами) при работе оптовых рынков электроэнергии для регионов RTO и ISO. PROMOD от Hitachi Energy представляет собой аналогичный программный пакет. В этих регионах ISO и RTO также используется пакет программного обеспечения GE под названием MARS (Multi-Area Reliability Simulation), чтобы гарантировать соответствие энергосистемы критериям надежности ( ожидаемая потеря нагрузки (LOLE) не более 0,1 дня в году). Кроме того, пакет программного обеспечения GE под названием PSLF (Положительный поток нагрузки последовательности), пакеты программного обеспечения Siemens под названием PSSE (Моделирование энергосистемы для проектирования), а также PSS SINCAL (Сетевой калькулятор Siemens) и Программа анализа электрических переходных процессов (ETAP) от Operation Technology Inc. . анализирует потоки нагрузки в энергосистеме на предмет коротких замыканий и стабильности во время предварительных исследований по планированию со стороны RTO и ISO.