Оптимизация развития и функционирования системы энергоснабжения с распределённой генерацией тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.14.02, кандидат технических наук Тарасенко, Виктор Викторович

• Тарасенко, Виктор Викторович
• кандидат технических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат технических наук Тарасенко, Виктор Викторович

ВВЕДЕНИЕ.

1. МАЛАЯ РАСПРЕДЕЛЁННАЯ ГЕНЕРАЦИЯ В СИСТЕМАХ

ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ

1.1. Особенности источников малой распределённой генерации.

1.2. Сетевые районы с малой (распределённой) генерацией и их режимы.

1.3. Задачи, решаемые при разработке и эксплуатации сети с распределённой генерацией.

1.4. Обоснование метода оптимизации при решении задач размещения и эксплуатации малой распределённой генерации.

1.5. Выводы.

2. РАЗРАБОТКА ОПТИМИЗАЦИОННОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ

СЕТИ С МАЛОЙ РАСПРЕДЕЛЁННОЙ ГЕНЕРАЦИЕЙ

2.1. Особенности работы генетического алгоритма в задачах оптимизации малой распределённой генерации.

2.2. Общий вид целевой функции.

2.3. Моделирование капитальных затрат на строительство станций распределённой генерации.

2.4. Моделирование затрат на эксплуатацию системы с распределённой генерацией.

2.5. Учёт ограничений в математической модели.

2.6. Выводы.

3. КОРРЕКТНОСТЬ РАБОТЫ КОМПЛЕКСНОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ

МОДЕЛИ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ РАЗВИТИЯ И ЭКСПЛУАТАЦИИ

СИСТЕМ С МАЛОЙ РАСПРЕДЕЛЁННОЙ ГЕНЕРАЦИЕЙ

3.1. Система энергоснабжения студгородка ЮУрГУ как объект исследования.

3.2. Анализ влияния тарифов на состав блоков.

3.3. Исследование влияния срока окупаемости на состав блоков распределённой генерации.

3.4. Исследование влияния тарифа на выдаваемую в сеть электроэнергию на состав блоков распределённой генерации.

3.5. Анализ влияния расходных характеристик блоков распределённой генерации на их загрузку.

3.6. Оптимизация развития второй очереди энергокомплекса ЮУрГУ.

3.7. Выводы.

4. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ РАЗМЕЩЕНИЯ И ЭКСПЛУАТАЦИИ МАЛЫХ

ЭНЕРГОУСТАНОВОК В СИСТЕМАХ С РАСПРЕДЕЛЁННОЙ ГЕНЕРАЦИЕЙ

4.1. Формирование алгоритмов локальных задач на базе комплексной модели.

4.2. Выбор числа, мощности и мест подключения генераторов.

4.3. Оптимизация режимов систем энергоснабжения с малой распределённой генерацией.

4.4. Определение минимального тарифа на продажу электрической энергии.

4.5. Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оптимизация развития и функционирования системы энергоснабжения с распределённой генерацией»

Актуальность темы. Энергосбережение в последние десятилетия является одной из важнейших мировых проблем, затрагивающих многие страны. Ограничения в наращивании генерирующих и передающих мощностей с использованием традиционных технологий сдерживают не только развитие промышленности, но и социальное развитие.

При увеличении генерирующих мощностей во многих развитых странах стремятся использовать распределённую генерацию (РГ) - малые источники, подключаемые к распределительной электрической сети [1-4]. Её распространение связано с растущим дефицитом и удорожанием топлива, наряду с технологическими потерями при традиционных способах развития энергетики с транспортом электроэнергии и тепла по сети.

Мировые тенденции развития электроснабжения не обходят и нашу страну. В России малая энергетика имеет существенный потенциал для роста [5]. Это объясняется совокупностью объективных факторов и особенностей текущего этапа развития экономики страны. Огромные размеры территории при низкой плотности населения приводят к недопустимым в современных условиях затратам на транспорт электроэнергии и тепла в централизованных системах. В то же время широкая доступность газа и дизельного топлива на большей части территории облегчает построение локальных генерирующих мощностей на базе дизельных, газопоршневых (ГПА) и газотурбинных (ГТУ) установок.

Сегодня основу малой энергетики России составляют более 50 тыс. различных электростанций, суммарной мощностью 17 ГВт [5, 6]. Широко распространяется РГ в крупных городах и населённых пунктах, а также в сельскохозяйственных районах. При этом обычно она создаётся потребителями (частными компаниями), и, при её подключении к распределительным сетям, согласуются с сетями только задачи технического присоединения. Между тем применение РГ приводит к снижению потерь в распределительных сетях и снижению затрат на их развитие [7], и поэтому она может быть выгодна не только потребителям, но и распределительным сетевым компаниям. Для того чтобы извлечь эту выгоду сети должны принимать активное участие при решении задач размещения и эксплуатации РГ.

При широком распространении РГ приходится решать задачи её размещения, с обоснованием мощности, возможных площадок, мест подключения, режимов работы в зависимости от существующих схем сети, мощности и характера потребления. Эти задачи лучше решать на начальной стадии развития распределённого электроснабжения отдельных районов, что позволит в дальнейшем обоснованно давать рекомендации по размещению и мощности источников малой генерации. Задачи эти носят оптимизационный характер и при этом должны решаться не только с позиций минимума затрат на ввод и эксплуатацию генерирующего комплекса малых источников, но и учитывать развитие распределительных сетей, к которым подключаются РГ, затраты на их эксплуатацию, в том числе связанные со снижением потерь.

Решение подобных задач оптимизации в большой энергетике производится известными методами непрерывного программирования. Такой подход требует принятия ряда упрощений при представлении математической модели и не позволяет учитывать всего комплекса факторов и ограничений, влияющих на выбор оборудования, что приводит к существенным, особенно для малой энергетики, погрешностям в поиске вероятно оптимальных решений. Поэтому в настоящее время начали применяться методы направленного перебора вариантов, позволяющие избежать целого ряда упрощений при построении математической модели [8-13]. В энергетике получают распространение методы, основанные на идее генетического алгоритма [13-18]. Ведутся работы в области оптимального размещения устройств компенсации реактивной мощности [19], выбора мест установки датчиков векторных измерений [20,21], а также малых (распределённых) генераторов [14] и другие. Работа в области построения и оптимизации электрических сетей, в том числе сетей с распределённой генерацией ведётся ведущими учёными Российской энергетики Н.И. Воропаем [22-26], П.И. Бартоломеем [27], A.B. Паз-дериным [28], A.M. Клер [23,29], Б.Г. Санеевым [25], Б.И. Макоклюевым [30], Н.В. Савиной [31-33], И.Н. Колосок [21,34,35], В.П. Обоскаловым [36], А.Г. Фишовым [37] и др. Ими разработаны принципы построения сетей с распределённой генерацией, обозначены основные проблемы функционирования таких систем. Установки малой генерации часто предназначаются для работы в условиях низкой плотности и высокой неравномерности суточных графиков нагрузки потребителей, что требует учёта этих особенностей, решающим образом влияющих на рентабельность малой генерации, особенно в условиях, когда выход на рынок не имеет законодательной базы. Ведутся работы по созданию математической модели источников распределённой генерации. Однако сегодня комплексного подхода к оптимизации размещения распределённых генераторов и учёта их режимов работы в этих условиях ещё не выработано. Поэтому актуальна разработка алгоритма, а затем и методик, позволяющих решать комплекс задач размещения и выбора числа и мощности распределённых генераторов с учётом режимов их работы, а также эксплуатационных задач систем с распределённой генерацией (пока не рассматривая возможности оперативной реконфигурации сети) с учётом максимального количества влияющих факторов.

В дальнейшем с применением реклоузеров полученные алгоритмы для оптимизации режимов работы малых генераторов при статической конфигурации сети возможно расширить, вводя дополнительную оптимизацию оперативной реконфигурации схемы распределительной сети. Это позволит перейти от простой оптимизации режима работы самих станций к созданию «умных сетей» с распределённой генерацией.

Объектом исследования являются распределительные сети с установками малой РГ. Конкретная реализация проведена на системе энергоснабжения студго-родка ЮУрГУ. Все исследования проводились на основе газопоршневых когене-раторов, однако предложенные алгоритмы применимы и для сетей с другими источниками распределённой генерации.

На основе данных о технико-экономических характеристиках оборудования, а также параметров сети, разрабатывается математическая модель выбора оптимальной структуры генерирующих установок и мест подключения их к распределительной сети с учётом прогнозируемых сезонных изменений нагрузок сети с РГ. В качестве критерия оптимизации в задачах выбора размещения распределённой генерации принимаются годовые приведённые затраты на установку и эксплуатацию оборудования, а также на развитие сети. Предложенная математическая модель может использоваться и для решения эксплуатационных задач выбора оптимального состава и загрузки оборудования по критерию минимума эксплуатационных затрат за расчётный промежуток времени. В рамках оптимизационной модели выбора числа и типа генераторов приближённо учитываются условия оптимального управления режимом распределённой генерации при сезонных и суточных изменениях нагрузки.

Цель работы заключается в создании оптимизационной модели и алгоритмов решения задач определения числа, типа и мест размещения установок РГ в распределительной сети и выбора состава работающего оборудования в различных эксплуатационных ситуациях.

Задачами исследования являются:

1) Анализ особенностей задач, решаемых при проектировании и эксплуатации сетей с распределённой генерацией, исследование особенностей алгоритмов оптимизации таких систем.

2) Адаптация генетического алгоритма к решению задачи выбора типа и размещения РГ.

3) Разработка комплексной математической модели, позволяющей решать локальные задачи при проектировании и эксплуатации сетей с РГ.

4) Проверка корректности работы полученной математической модели при решении типовых задач оптимизации числа, мощности, размещения и режимов работы РГ.

5) Разработка алгоритмов для реализации локальных задач оптимизации размещения РГ и её эксплуатации.

Методы исследований. Разработанные в диссертации научные положения основываются на системном подходе к развитию сложных электроэнергетических систем и управлению режимами их работы. При проведении исследований ис9 пользовались методы математического моделирования, положения теории исследования операций, генетические алгоритмы решения экстремальных задач.

Научная новизна в целом заключается в разработке комплексной математической модели системы с распределённой генерацией, реализуемой на базе ГА и приспособленной для решения комплекса оптимизационных задач проектирования и эксплуатации.

Показана эффективность применения генетического алгоритма (ГА) для решения задач оптимизации в системах с РГ.

2. Показано, что ГА применим для решения как задач проектирования, так и задач эксплуатации систем с РГ.

3. Разработана комплексная математическая оптимизационная модель выбора структуры системы с РГ, с детализацией целевой функции в зависимости от проектной или эксплуатационной направленности задачи.

4. Разработана технология адаптации программного обеспечения, реализующего ГА, для решения задач оптимизации систем с РГ.

5. Разработаны алгоритмы оптимального участия РГ на рынке электрической мощности.

6. Решена задача выбора состава генерирующего оборудования в распределительных сетях с РГ с учётом теплопотребления.

Предложенные алгоритмы формируют принципиально новый подход к планированию развития систем энергоснабжения с распределённой генерацией и управления режимами их работы. Этот подход позволяет повысить точность моделирования сети и учитывать весь необходимый комплекс значимых факторов и ограничений, а также даёт возможность в дальнейшем перейти к рассмотрению РГ как одного из элементов адаптивной распределительной сети с «умным» управлением.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Комплексная оптимизационная математическая модель системы с РГ, позволяющая решать проектные и эксплуатационные задачи оптимизации систем с РГ.

2. Технология адаптации программного обеспечения, реализующего ГА для решения задач оптимизации систем с РГ.

3. Алгоритмы оптимального участия РГ на рынке электрической мощности.

4. Решение задачи выбора состава генерирующего оборудования в распределительных сетях с РГ.

Практическая значимость. Результаты исследования могут найти применение при проектировании объектов РГ в сетях крупных предприятий, городов и их районов, а также в осуществлении управления режимами работы установок малой энергетики с целью наиболее эффективного их использования. В частности результаты работы использованы в инновационно-образовательной программе «Энерго- и ресурсосберегающие технологии» при реализации национального проекта «Образование» и в приоритетном направлении развития «Энергосбережение в социальной сфере» в рамках программы развития ФГБОУ ВПО ЮУрГУ (национального исследовательского университета).

Основное практическое значение работы заключается в применении эффективных алгоритмов управления развитием и эксплуатацией систем с распределённой генерацией, что приводит к улучшению технико-экономических показателей таких систем, снижению потерь электроэнергии, более эффективному использованию оборудования и топлива при планировании суточных графиков загрузки генераторов.

Полученные результаты в области математического моделирования и оптимизации режимов сетей с РГ при помощи ГА использованы при выборе площадок строительства двух малых теплоэлектростанций в сети ЮУрГУ, определении оптимальных режимов работы сети ЮУрГУ с РГ и технико-экономических параметров этой сети. А также в учебном процессе в курсе «Автоматизированные системы управления электростанций» и «Оптимизация в электроэнергетических системах».

Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ, в том числе 2 в изданиях, включенных в перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, рекомендованных ВАК РФ [38,39].

Основные положения диссертации и отдельные её части докладывались и обсуждались на I Международной научно-практической конференции «Ресурсосбе

11 режение и возобновляемые источники энергии», Улан-Удэ; 2008.; III Международной научно-технической конференции «Энергосистема: управление, конкуренция, образование», г.Екатеринбург; 2008.; международной конференции «Электроэнергетика и Автоматизация в металлургии и машиностроении», Магнитогорск; 2008.; XV международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Современные техника и технологии», Томск; 2009.; Международной научно-технической конференции студентов, магистрантов и аспирантов «Энергоэффективность и энергобезопасность производственных процессов», Тольятти; 2009.; «Научной конференции аспирантов и докторантов ЮУрГУ», Челябинск, 2009 г. и 2010 г.; На Всероссийской молодёжной научно-технической конференции «Электроэнергетика глазами молодёжи», Екатеринбург, 2010 г.

Личный вклад: Создана математическая модель сети с РГ, приспособленная к решению локальных оптимизационных задач методом ГА. Найден эффективный метод решения оптимизационных задач для подобных сетей. Выработаны алгоритмы программной реализации решения различных оптимизационных задач: выбор числа, мощности и мест подключения генераторов; оптимизация режимов работы генераторов в системе энергоснабжения с РГ; определение минимального тарифа на продажу электрической энергии.

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов. Представление параметров математической модели сети с РГ основано на исследовании характеристик оборудования ведущих отечественных и зарубежных производителей газопоршневых энергоустановок. Работоспособность ГА проверена на тестовой сети путём сопоставления результата с найденным по методу полного перебора. В диссертационной работе исследования проведены на реально действующей системе энергоснабжения ЮУрГУ с использованием достоверных данных по её характеристикам.

Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы, включающего 139 наименований, и 11 приложений. Работа изложена на 154 страницах машинописного текста, который поясняется 40 рисунками и 18 таблицами.

Заключение диссертации по теме «Электростанции и электроэнергетические системы», Тарасенко, Виктор Викторович

4.5 Выводы

1. Представлена возможность применения комплексной модели решения локальных оптимизационных задач путём корректировки целевой функции и системы ограничений.

2. На базе комплексной математической модели сети с РГ сформированы алгоритмы её адаптации для решения некоторых локальных задач сетей с РГ:

- оптимизации числа, мощности и мест размещения РГ при проектировании

- оптимизации состава работающего оборудования в сети с РГ

- выбора начальной границы тарифа на продажу электрической энергии Корректность работы комплексной математической модели при реализации этих алгоритмов показала, что аналогично могут быть разработаны и алгоритмы для решения других локальных задач (например, алгоритм адаптивной реконфигурации сети в соответствии с изменениями режима).

3. Разработанные алгоритмы могут быть базой для создания методов решения задач размещения и эксплуатации РГ.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе получена математическая модель сети с РГ, которая позволяет производить оптимизацию выбора числа, мощности и точек подключения распределённых генераторов, а также решать ряд эксплуатационных задач. В качестве метода оптимизации применён направленный перебор на основе ГА.

1) В энергетике расширяется применение малой распределённой генерации, что требует решения ряда задач, в том числе и задач оптимального её размещения и эксплуатации. Учитывая особенности таких задач создана оптимизационная математическая модель сети с РГ, где в качестве метода оптимизации применен генетический алгоритм.

2) Проведённые исследования показали, что применение ГА для решения оптимизационных задач в сетях с РГ позволяет получить решение с требуемой точностью за меньшее, по сравнению с методом перебора, время. Для решаемых задач предложены оптимальные настройки и обоснован критерий останова.

3) Тестирование математической модели проведено при решении различных задач проектирования и эксплуатации сети электроснабжения студгородка ЮУрГУ - типичной сети с РГ. Полученные результаты показали корректную реакцию математической модели на задаваемые изменения влияющих факторов, что подтверждает целесообразность применения предложенной модели для решения проектных и эксплуатационных задач по выбору состава и режима работы оборудования сети с РГ.

4) В зависимости от целей решаемых задач при вводе малой генерации, в качестве целевой функции при оптимизации системы с РГ принимаются годовые приведённые затраты, эксплуатационные затраты за определённый период времени, срок окупаемости, тариф на продажу электроэнергии и др. При этом система с РГ описывается комплексной математической моделью и эта модель лишь адаптируется под решение разных задач. 5) На базе комплексной математической модели сети с РГ сформированы алгоритмы её адаптации для решения следующих локальных задач:

- оптимизации числа, мощности и мест размещения РГ;

- оптимизации режимов работы сети с РГ;

- выбора минимального тарифа на продажу электрической энергии. Аналогично могут быть разработаны и алгоритмы для решения других локальных задач. Например, для составления диспетчерского графика загрузки оборудования при изменяющихся тарифах на энергоресурсы, а также на выдаваемую в сеть электроэнергию. Локальные модели при решении этих задач формируются адаптацией комплексной модели путём введения или блокирования выполнения отдельных операций алгоритма.

Полученную математическую модель в комбинации с выбранным методом оптимизации можно рекомендовать для применения при разработке методик проектирования и эксплуатации систем с РГ, а также при создании программных средств решения проектных и эксплуатационных задач для оптимизации сетей с РГ.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Тарасенко, Виктор Викторович, 2012 год

1. Ackermann, Т. Distributed generation: a definition / Т. Ackermann, G. Andersson, L. Soder // Electric Power Systems Research. 2001. - № 57. - P. 195-204.

2. Alanne, K. Distributed energy generation and sustainable development / K. Alanne, A. Saari // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2006. - № 6. - P. 539-558.

3. Miskinis, V. Trends of distributed generation development in Lithuania / V. Miskinis, E. Norvaisa, A. Galinis, I. Konstantinaviciute // Energy Policy. 2011. -№ 8.-P. 4656-4663.

4. Моисеев, Л.Л. Распределённая генерация энергии фактор повышения энергетической безопасности региона / Л.Л. Моисеев, В.Н. Сливной // Ползуновский вестник. - 2004. - № 1. - С. 226-229.

5. Болтунов, О. Будущее начинается с малого / О. Болтунов // Эффективность и энергосбережение. -2011. № 7. - С. 50-53.

6. Леонтьев, Г. Малая энергетика в разных ракурсах / Г. Леонтьев // Мировая энергетика. 2009. - № 6. - С. 36 - 39.

7. Агроскин, В. Распределённая генерация, перспективы и проблемы / В. Агрос-кин // ЭСКО. 2003. - № 7. - http://esco-ecosys.narod.ru/iournal/iournall9.htm.

8. Tzong, С. Distribution network reconfiguration for loss reduction by ant colony search algorithm / Ching-Tzong, Chung-Fu Chang, Ji-Pyng Chiou // Electric Power Research. 2005. - № 75. - P. 790-199.

9. Арис, P. Дискретное динамическое программирование: Введение в оптимизацию многошаговых процессов / Пер. Ю.П.Плотникова, под ред. Б.Т. Поляка. -М.: Мир, 1969.- 172 с.

10. Liang, R.H. Main transformer ULTC and capacitors scheduling by simulated annealing approach / R.H. Liang, Y.S. Wang // International Journal of Electrical Power & Energy Systems. 2001. - V. 23, № 7. - P. 531-538.

11. Ахмедова, С.Т. Оперативная оптимизация режима энергосистемы с использованием комбинированной модели нейронной сети и генетического алгоритма / С.Т. Ахмедова, Н.Р. Рахманов // Электро. 2009. - № 1. - С. 7-12.

12. Abou Е1-Е1а, A.A Maximal optimal benefits of distributed generation using genetic algorithms / A.A. Abou El-Ela, S.M. Allam, M.M. Shatla // Electric Power Systems Research. -2010. V. 80, № 7. - P. 869-877.

13. Павлюченко, Д.А. Разработка и исследование генетических алгоритмов для анализа и оптимизации режимов электроэнергетических систем: дис. . канд. тех. наук / Д.А. Павлюченко. Новосибирск, 2003. - 176 с.

14. Christofber Asir Rajan, С. An evolutionary programming based simulated annealing method for solving the unit commitment problem / C. Christofber Asir Rajan, M.R. Mohan // Electrical Power and Energy Systems. 2007. - № 29. - C. 540-550.

15. Chung, T.S. Optimal generation expansion planning via improved genetic algorithm approach / T. S. Chung, Y. Z. Li, Z. Y. Wang // International Journal of Electrical Power & Energy Systems. V. 26, № 8. - P. 655-659.

16. Adel, A. Abou EL Ela. Optimal corrective actions for power systems using multi-objective genetic algorithms / A. Abou EL Ela. Adel, R. Spea. Shaimaa // Electric Power Systems Research. 2009. - V. 79, № 5. - P. 722-733.

17. Рахманов, Н.Р. Оптимизация размещения установок распределённой генерации в энергосистеме / Н.Р. Рахманов, О.З. Керимов, А.Д. Зейналов, С.Т. Ахмедова //Электро.-2010.-№ З.-С. 27-30.

18. Чукреев, Ю.Я. Использование метода генетического алгоритма для нахождения оптимального расположения регистраторов PMU / Ю.Я. Чукреев, Д.В. По-луботко // Электро. 2009. - № 2. - С. 19-22.

19. Глазунова, A.M. Критерии и методы расстановки PMU при оценивании состояния электроэнергетической системы и расчёте установившегося режима / A.M. Глазунова, И.Н. Колосок, Е.С. Коркина // Электричество. 2010. - № 9. - С. 16 - 24.

20. Воропай, Н.И. Распределенная генерация в электроэнергетических системах / Н.И. Воропай // Международная научно-практическая конференция « Малая энергетика-2005»: сб. докладов. 2005. - С. 30- 42.

21. Воропай, Н.И. Технико-экономические проблемы использования нетрадиционной энергетики / Н.И. Воропай, A.B. Кейко, A.M. Клер, В.А. Стенников // Наука в Сибири. 2006. - 13 января.

22. Бат-Ундрал, Б. Методы комплексного исследования нормальных и после-аварйных режимов систем электроснабжения с распределённой генерацией: дис. . канд. тех. Наук / Б. Бат-Ундрал. Иркутск, 2009. - 118 с.

23. Воропай, Н.И. Тенденции развития централизованной и распределённой энергетики / Н.И. Воропай, A.B. Кейко, Б.Г. Санеев, С.М. Сендеров, В.А. Стенников // Энергия: экономика, техника, экология. 2005. - № 7. - С. 2.

24. Воропай, Н.И. Инновационные направления развития электроэнергетики России / Н.И. Воропай, C.B. Подковальников, В.А. Стенников, В.В. Труфанов // Электро. Электротехника, электроэнергетика, электротехническая промышленность. 2011. -№ 4. - С. 13-18.

25. Макоклюев, Б.И. Методы и средства анализа и планирования электропотребления энергообъединений и энергосистем: дис. . доктора, тех. наук / Б.И. Ма-коклюев. Москва, 2005. - 195 с.

26. Савина, Н.В. Снижение эксплуатационных издержек в распределительных сетевых компаниях путем КРМ / Н.В. Савина, Г.В. Погребец // Вестник Амурского государственного университета. Серия «Естественные и экономические науки». 2008. - № 43. - С. 46 - 50.

27. Савина, Н.В. Системный анализ потерь электроэнергии в распределительных электрических сетях в условиях неопределённости: дис. . доктора, тех. наук / Н.В. Савина. Благовещенск, 2010. - 564 с.

28. Гамм, А.З. Робастные методы оценивания состояния электроэнергетических систем и их реализация с помощью генетических алгоритмов / А.З. Гамм, H.H. Колосок, P.A. Заика // Электричество. 2005. - № 10. - С. 2 - 8.

29. Гамм, А.З. Развитие алгоритмов оценивания состояния электроэнергетической системы / А.З. Гамм, A.M. Глазунова, Ю.А. Гришин, И.Н. Колосок, Е.С. Кор-кина // Электричество. 2009. - № 6. - С. 2 - 9.

30. Тарасенко, В.В. Генетический алгоритм выбора распределённой генерации / В.В. Тарасенко // Вестник Южно-Уральского Государственного Университета. Серия «Энергетика».-2010.-Вып. 13. -№14(190). С. 15-19.

31. Домников, А.Ю. Экономические и технологические приоритеты конкурентного развития систем когенерации энергии / А.Ю. Домников // Вестник УГТУ-УПИ. Серия «экономика и управление». 2008. - № 1. - С. 58-68.

32. Аптекарь, Д.И. Комбинированные источники электроэнергии и тепла. Энергосберегающие технологии для городского хозяйства / Д.И. Аптекарь, Г.М. Ру-башев // ЭСКО. 2003. - № 4. - http://esco-ecosys.narod.m/ioumal/iournal 16.htm.

33. Михайлов, А.К. Концепция использования малой энергетики в обеспечении энергетической безопасности страны и мероприятия по её реализации / А.К. Михайлов, А.Н. Агафонов // Электро. 2004. - № 4. - С. 4-11.

34. Final Publishable Report // The European Cogeneration Study. EU-Project "Future COGEN". Brussels, 2001. - № 4. - P. 99-169.

35. Агеев, С. Конкурент Голиафа / С. Агеев // Эксперт Северо-Запад. 2004. - № 41(198). - С. 18-21.

36. Поляков, В. Собственная электростанция миф или реальность? / В. Поляков // Энергетика и Промышленность России. - 2007. - № 3 (79).

37. Гайворонский, А.И. Использование природного газа и других альтернативных топлив в дизельных двигателях / А.И. Гайворонский, В.А. Марков, Ю.В. Ила-товский. М.: ООО «ИРЦ Газпром», 2007. - 480 с.

38. Волков Э.П Новые технологии в электроэнергетике России / Э.П. Волков, В. В. Костюк // Вестник Российской академии наук. 2009. - Т. 79, № 8. - С. 675-686.

39. Крюков, A.B. Применение технологий распределённой генерации для электроснабжения нетяговых потребителей железных дорог / A.B. Крюков // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2009. - № 1(37). - С. 190-195.

40. Каргиев, М.В. Распределённая генерация энергии с использованием возобновляемых источников энергии / М.В. Каргиев // Energy fresh. 2010. - № 1. -www.energy-fresh.ru. - С. 44-47.

41. Рубашев, Г.М. Когенерация технология энергосбережения / Г.М. Рубашев, Д.И. Аптекарь // ЭСКО. - 2004. - №7. - http://esco-ecosys.narod.ru/journal/iournal31 .htm.

42. Каталог оборудования газотурбинных электростанций основных производителей на портале «Тригенерация». -http://www.combienergy.ru/katalog.php?id=l&p=0.

43. Сравнение газопоршневой ТЭЦ с газотурбинной и дизельгенераторной // ЭСКО. 2003. - №4. - http://www.esco-ecosys.ru/20034/.

44. Basrawi, F. Effect of ambient temperature on the performance of micro gasturbine with cogeneration system in cold region / F. Basrawi, T. Yamada, K. Nakanishi, S. Naing // Applied Thermal Engineering. 2011. - V. 31, № 6-7. - P. 1058-1067.

45. Автономное энергоснабжение на примере газопоршневых мини-ТЭЦ // ЭСКО. 2006. - №7. - http://esco-ecosys.narod.ru/20067.

46. Барков, В.М. Когенераторные технологии: возможности и перспективы / В.М. Барков // ЭСКО. 2007. - №2. - http://esco-ecosvs.narod.ru/2007 2.

47. Таймаров, М.А. Анализ технико-экономических показателей ГПД и ГТД для технического переоснащения ТЭС / М.А. Таймаров, Е.Г. Максимов // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. 2005. - №. 3-4. С. 96-100.

48. Никитин, О. Модульные ГТУ: двигаться дальше / О. Никитин // ЭСКО. 2009. -№11.- http://esco-ecosys.narod.ru/2009 11.

49. Максимук, Е.П. О развитии когенерации в республике Молдова / Е.П. Макси-мук // Проблемы региональной энергетики. 2009. - №2(10). - С. 71-82.

50. Безруких, П.П. Возобновляемая энергетика как стимул развития электротехнической промышленности / П.П. Безруких // Электро. 2010. - №1. - С. 9-14.

51. Киселёва, Г. Энергетика будущего / Г. Киселёва // Восточно-Сибирская правда. -2005.-5 мая.

52. Чирихин, С.Н. Антикризисные рецепты в электроэнергетике / С.Н. Чирихин // Регион: экономика и социология. -2010. -№ 2. С. 305-319.

53. Чирихин, С.Н. Малая энергетика в Сибири / С.Н. Чирихин // ЭКО. 2008. - № 1.-С. 20-35.

54. Грицына, В.П. Развитие малой энергетики естественный путь выхода из наступившего кризиса энергетики / В.П. Грицына // Промышленная энергетика.-2001.-№ 8. С. 13-15.

55. Pepermans, G Distributed generation: definition, benefits and issues / G. Pepermans, J. Driesen, D. Haeseldonckx, R. Belmans, W.D'haeseleer // Energy Policy. 2005. -№33.-P. 787-798.

56. Stavros, A. A technical evaluation framework for the connection of DG to the distribution network / A. Stavros // Electric Power Systems Research. 2007. - № 1. - P. 24—34.

57. Degeroote, L. Fast harmonic simulation method for the analysis of network losses with converter-connected distributed generation / L. Degeroote, L. Vandevelde, B. Renders / Electric Power Systems Research. -2010. №80. - P. 1332-1340.

58. Thekla, N. Papathanassiou Short-circuit calculations in networks with distributed generation / N. Thekla, N. Boutsika, A. Stavros // Electric Power Systems Research. 2008. -№ 78. - P. 1181-1191.

59. Collinson, A. Solutions for the connection and operation of distributed generation / A. Collinson, F. Fangtao, A. Beddoes, J. Crabtree. Department of Trade and Industry. - 2003. - 71 p.

60. Wille-Haussmann, B. Decentralised optimization of cogeneration in virtual power plants / B. Wille-Haussmann, T. Erge, C. Wittwer // Solar Energy. 2010. - № 84. -P. 604-611.

61. Asmus, P. Microgrids, Virtual Power Plants and Our Distributed Energy Future / P. Asmus // The Electricity Journal. -2010. V. 23, № 10. - P. 72-82.

62. Angel, A. Future development of the electricity systems with distributed generation / A. Angel, Bayod-Rujula // Energy. 2009. - № 34. - P. 377-383.

63. Lee, T.E. Distribution system reconfiguration to reduce resistive losses / T. E. Lee, M. Y. Cho, C. S. Chen // Electric Power Systems Research. 1994. - V. 30, № 1. -P. 25-33.

64. Gohokar, V.N. Formulation of distribution reconfiguration problem using network topology: a generalized approach / V.N. Gohokar, M.K. Khedkar, G.M. Dhole // Electric Power Systems Research. 2004. - V. 69, № 2-3. - P. 304-310.

65. Chicco, G. Distributed multi-generation: A comprehensive view / G. Chicco, P. Mancarella // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2009. - V. 13, № 3. -P. 535-551.

66. Niknam, T. A new fuzzy adaptive particle swarm optimization for daily Volt/Var control in distribution networks considering distributed generators / T. Niknam, B. Bah-mani Firouzi, A. Ostadi // Applied Energy. 2010. - V. 87, № 6. - P. 1919-1928.

67. Hongwei, L. Thermal-economic optimization of a distributed multi-generation energy system—A case study of Beijing / L. Hongwei, R. Nalim, P.A. Haldi // Applied Thermal Engineering. 2006. - V. 26, № 7. - P. 709-719.

68. Acharya, N. An analytical approach for DG allocation in primary distribution network / N. Acharya, P. Mahat, N. Mithulananthan // International Journal of Electrical Power & Energy Systems. 2006. - V. 28, № 10. - P. 669-678.

69. Ghosh, S. Optimal sizing and placement of distributed generation in a network system / S. Ghosh, S.P. Ghoshal, Saradindu Ghosh // International Journal of Electrical Power & Energy Systems. 2010. - V. 32, № 8. - P. 849-856.

70. Alarcon-Rodriguez, A. Multi-objective planning of distributed energy resources: A review of the state-of-the-art / A. Alarcon-Rodriguez, G. Ault, S. Galloway // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2010. - № 5. - P. 1353-1366.

71. Dimopoulos, G.G. Optimization of energy systems based on Evolutionary and Social metaphors / G.G. Dimopoulos, C.A. Frangopoulos // Energy. 2008. - № 2. - P. 171-179.

72. Акулич, И.Л. Математическое программирование в примерах и задачах / И.Л. Акулич. М.: Высшая школа, 1986. - 319 с.90.0хорзин, В.А. Оптимизация экономических систем: учебное пособие / В.А. Охорзин. М.: Финансы и статистика, 2005. - 143 с.

73. Корбут, А.А. Дискретное программирование / А.А. Корбут, Ю.Ю. Финкелып-тейн. М.: Наука, 1969. - 368 с.

74. Очков, В.Ф. Mathcad 12 для студентов и инженеров / В.Ф. Очков. СПб.: Издательство БХВ, 2005. - 464 с.

75. Dudek, G. Adaptive simulated annealing schedule to the unit commitment problem / G. Dudek // Electric Power Systems Research. V. 80, № 4. - P. 465-472.

76. Гладков, Л.А. Генетические алгоритмы / Jl.A. Гладков, B.B. Курейчик, В.М. Курейчик. М.: Физматлит, 2006. - 320 с.

77. Ворожейкин, А.Ю. Вероятностный генетический алгоритм для задач многокритериальной оптимизации / А.Ю. Ворожейкин, Е.С. Семенкин // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева. 2007. - № 3. - С. 41-45.

78. Кантор, И. Пример ГА: Решение диофантова уравнения / И. Кантор // Алгоритмы и методы. http://algolist.manual.ru/ai/ga/dioph.php.101. http://np-soft.ru/main/index.htm.

79. Технологии CUDA. http://www.nvidia.ru/obiect/cuda home newru.html.

80. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов / под ред. В.В. Косова, В.Н.Лившица, А.Г.Шахназарова. М.: Экономика, 2000.-421 с.

81. Zhu, Y. Optimal distribution power flow for systems with distributed energy resources / Y. Zhu, K. Tomsovic // International Journal of Electrical Power & Energy Systems. 2007. - V. 29, № 3. - P. 260-267.

82. Mohanty, A. Optimal location and sizing of distributed generation in a power distribution system / A. Mohanty, P.K. Modi // Distributed Generation and Alternative Energy Journal. 2010. - V. 25, № 4, P. 20-39.

83. Тарасенко, В.В. К формированию целевой функции для модели выбора распределённой генерации / В.В. Тарасенко // Наука ЮУрГУ: LXI Научная конференция студентов, аспирантов и преподавателей ЮУрГУ: сб. науч. тр. Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2009. - С. 239-241.

84. Веников, В.А. Электрические системы. Электрические сети: учебник для электроэнергетических спец. Вузов / В.А. Веников. М.: Высшая школа, 1998. - С. 511.

85. Ерошенко С.А. Многокритериальная оценка влияния распределённой генерации на электрическую сеть / С.А. Ерошенко, A.A. Карпенко, С.Е. Кокин,

86. А.В. Паздерин // Всероссийская научно-техническая конференция «Электроэнергетика глазами молодёжи»: сб. науч. докладов. Самара: Изд-во СамГТУ, 2011.-Т. 1.-С. 187- 192.

87. Zangeneh, A. A fuzzy environmental-technical-economic model for distributed generation planning / A. Zangeneh, S. Jadid, A. Rahimi-Kian // Energy. 2011. - V. 36, № 5 , P. 3437-3445.

88. Junjie, M. Size and location of Distribution system based on immune algorithm / M. Junjie, W. Yulong, L. Yang // Systems Engineering Procedia. 2012. - V. 4, P. 124-132.

89. Aman, M.M. Optimal placement and sizing of DG based on a new power stability index and line losses / M.M. Aman, G.B. Jasmon, H. Mokhlis, A.H.A. Bakar // International Journal of Electrical Power and Energy Systems. 2012. - V. 43, № 1, P. 1296-1304.

90. Зоркальцев, В.И. Метод наименьших квадратов: геометрические свойства, альтернативные подходы, приложения / В.И. Зоркальцев. Новосибирск: ВО «Наука». Сиб.изд.фирма, 1995. - 220 с.120. http://www.dtk-m.ru/

91. Кириллов, A.B. Справочник базовых цен на проектные работы для строительства. Объекты энергетики / A.B. Кириллов . М.: ОАО РАО «ЕЭС России», 2003.-240 с.

92. ТЕРм 2001-08. Электротехнические установки. Территориальные единичные расценки на монтаж оборудования для определения стоимости строительства в Белгородской области. Белгород: Администрация Белгородской области, 2001.-206 с.

93. Тарасенко, В.В. Задача выбора состава работающего оборудования в сетях с распределённой генерацией /В.В. Тарасенко // II научная конференции аспирантов и докторантов ЮУрГУ: сб. докладов. Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2010.-С. 194-197.

94. Идельчик, В.И. Электрические системы и сети: учебник для вузов / В.И. Идельчик. М.: Энергоатомиздат, 1989. - 592 с.

95. Ющенко, E.JI. Адресное программирование / E.JI. Ющенко. Киев: Техническая литература, 1963. - 288 с.

96. Щербина, Ю.В. Программирование расчётов электрических сетей на ЦВМ методом второго адресного отображения /Ю.В. Щербина // Энергетика и электротехническая промышленность. 1964. - № 4, - С. 7-9.

97. Пешехонов, Н.И. Проектирование газоснабжения: Примеры расчёта / Н.И. Пешехонов. Киев: Буд1вельник, 1970. - 146 с.

98. Николаев, A.A. Проектирование тепловых сетей: Справочник проектировщика / A.A. Николаев. М.: «Стройиздат», 1965. - 359 с.

99. Неклепаев Б.Н. Электрическая часть электростанций и подстанций: Справочные материалы для курсового и дипломного проектирования / Б.Н.Неклепаев, И.П.Крючков. 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Энергоатомиз-дат, 1989-608 с.

100. Идельчик В.И. Расчёты установившихся режимов электрических систем / под ред. В.А. Веникова. М.: Энергия, 1977. - 192 с.

101. Веников В.А. Электрические системы. Электрические сети: учебник для электроэнерг. спец. вузов / В.А. Веников, A.A. Глазунов, J1.A. Жуков и др. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Высшая школа, 1998. - 511 с.

102. Буслова Н.В. Электрические системы и сети / Н.В. Буслова, В.Н. Вино-славский, Г.И. Денисенко, B.C. Перхач. Киев: Вища школа, 1986. - 584 с.

103. Герасимов В.Г. Электротехнический справочник: в 4 т. Т. 2. «Электротехнические изделия и устройства» / под ред. В.Г. Герасимова. 8-е изд., испр. идоп. М.: МЭИ, 2001.-518 с.

104. Герасимов В.Г. Электротехнический справочник: в 4 т. Т. 4. «Использование электрической энергии» / под ред. В.Г. Герасимова. 8-е изд., испр. и доп. - М.: МЭИ, 2002.-696 с.

105. Орлов И.Н. Электротехнический справочник: в 3 т. Т. 3. Кн. 1. «Производство и распределение электрической энергии» / под ред. И.Н. Орлова 7-е изд., испр. и доп. - М.: Энергоатомиздат, 1988. - 880 с.

106. Сибикин Ю.Д. Электроснабжение промышленных и гражданских зданий: учебник для студ. сред. проф. Образования / Ю.Д. Сибикин. М.: Академия, 2006.-368 с.

107. Ершевич В.В. Справочник по проектированию электроэнергетических систем / В.В. Ершевич, А.Н. Зейлигер, Г.А. Илларионов и др., под ред. С.С. Роко-тяна, И.М. Шапиро. изд 3-е перер. и доп. - М.: Энергоатомиздат, 1985. - 352 с.