Управление энергией в микросетях с гибридными источниками энергии тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.09.05, кандидат наук Элгамаль Мохамед Махмуд Ахмед Митвалли

• Элгамаль Мохамед Махмуд Ахмед Митвалли
• кандидат наук
• 2021

Оглавление диссертации кандидат наук Элгамаль Мохамед Махмуд Ахмед Митвалли

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1. СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЭНЕРГИЕЙ В МИКРОСЕТЯХ

1.1 Введение

1.2 Компоненты Микросети

1.3 Роли СУЭ

1.4 Архитектуры СУЭ Микросети

1.5 Проблемы СУЭ

Выводы по главе

2. СТОХАСТИЧЕСКОЕ ОПТИМАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ЭНЕРГИЕЙ В ГИБРИДНОЙ МИКРОСЕТИ, ПОДКЛЮЧЕННОЙ К ОСНОВНОЙ РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНОЙ СЕТИ

2.1 Введение

2.2 Постановка задачи оптимизации

2.3 Вероятностные модели нагрузки и генерации на базе RDG

2.3.1 Моделирование нагрузки

2.3.2 Моделирование скорости ветра

2.3.3 Моделирование солнечной радиации

2.3.4 Мощность, вырабатываемая источниками WT и PV

2.4 Предлагаемая концепция СУЭ

2.4.1 Предлагаемая модификация метода BA

2.4.2 Алгоритм решения задачи работы MG

2.4.3 Настройка параметров модифицированного BA

2.5 Настройки моделирования и определение мощности DG

2.6 Результаты тематического исследования

2.6.1 Результаты работы предлагаемой СУЭ

2.6.2 Сравнение эффективности предлагаемой СУЭ с другими методами

Выводы по главе

3. МНОГОАГЕНТНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ЭФФЕКТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ЭНЕРГИЕЙ ГИБРИДНОЙ МИКРОСЕТИ, ПОДКЛЮЧЕННОЙ К ОСНОВНОЙ СЕТИ, В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ

3.1 Введение

3.2 Предлагаемая структура МАСУ

3.3 Описание действий и поведения агентов

3.3.1 Действия агентов с непредвиденными обстоятельствами

3.3.2 Правила контроля и алгоритмы агентов

3.4 Действия агентов при сбоях систем связи

3.5 Реализация имитационной модели

3.6 Результаты тестовых расчётов

3.6.1 Производительность предлагаемой МАСУ

3.6.2 Оценка эффекта ESS

3.6.3 Сравнение производительности МАСУ с последними методами

3.6.4 Влияние отказа связи или агента

3.6.5 Влияние неопределенности на работу МАСУ

3.6.6 Влияние изменения цены продажи энергии на прибыль MG

Выводы по главе

4. РАСЧЁТ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ РЕЖИМОВ ДЛЯ ИЗОЛИРОВАННЫХ МИКРОСЕТЕЙ С УЧЕТОМ СТАТИЗМА И ВИРТУАЛЬНОГО ИМПЕДАНСА

4.1 Введение

4.2 Моделирование Компонентов Системы

4.2.1 Модель матрицы узловых проводимостей

4.2.2 Модель нагрузки

4.2.3 Модель DG с контролем статизма (DCDG)

4.3.1 Формулировка метода Ньютона-Рафсона для РЭР

4.3.2 Алгоритм решения ПМНР

4.3.3 Идентификация коэффициентов ускорения

4.4 Моделирование и результаты

4.4.1 Случай без виртуального импеданса

4.4.2 Учет виртуального импеданса

Выводы по главе

5. ВЕРОЯТНОСТНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ЭНЕРГИЕЙ ИЗОЛИРОВАННОЙ ГИБРИДНОЙ МИКРОСЕТИ НА СУТКИ ВПЕРЕД

5.1 Введение

5.2 Постановка Задачи Энергоменеджмента

5.2.1 Целевая функция и ограничения

5.2.2 Моделирование неопределенностей

5.2.3 Расчет мощности PV и WT

5.3 Улучшенный Алгоритм Летучей Мыши

5.4 Предлагаемая СОУ на Основе IBA

5.5 Настройка Моделирования

5.6 Выбор Начальных Значений Параметров IBA

5.7 Анализ и Результаты

Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

СПИСОК СИМВОЛОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ A

ПРИЛОЖЕНИЕ B

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Управление энергией в микросетях с гибридными источниками энергии»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность и степень проработанности темы исследования. В

настоящее время микросети (micшgrid, далее - MG) приобретают все большее распространение, поскольку они могут снизить стоимость поставки электроэнергии, улучшить экосистему энергоэффективность. MG — это небольшая распределительная сеть, которая подключается к общей (основной) сети через точку соединения. MG состоит из различных устройств, таких как управляемые и неуправляемые генераторы, системы хранения энергии, а также контролируемые и неуправляемые нагрузки. MG работают в двух режимах работы: в режиме подключения к сети через трансформатор, подключающий MG к основной сети, и в изолированном (автономном) режиме, когда MG отключен от основной сети из-за, например, неисправности основной сети.

Для максимизации экономических и технических преимуществ, интегрированные в MG генераторы и системы хранения энергии должны иметь скоординированный контроль, реализуемый через систему управления энергией (СУЭ). СУЭ — это управляющее программное обеспечение, которое может эффективно управлять мощностями распределенных источников, входящих в MG, экономно питать нагрузки MG и реализует работу MG в двух упомянутых выше режимах. СУЭ реализует также набор функций, таких как мониторинг, обработка и обмен данными, а также контролирует меняющуюся мощностью генерации, согласовывая ее со спросом и ценами энергии на рынке. В целом СУЭ оптимизирует работу MG при технических и экономических ограничениях.

Проблема управления энергией (энергоменеджмента) в MG может быть решена с использованием двух основных типов СУЭ, а именно централизованных и распределенных (децентрализованных). В централизованной СУЭ центральный контроллер собирает все системные данные и определяет оптимальные решения для MG по управлению энергией и отправляет их локальным контроллерам. Централизованные СУЭ используют алгоритмы мета-эвристики, математическое программирование и искусственный интеллект. Они выполняют оптимизацию,

основываясь на данных всей системы, реализуя результаты оптимизации через корректирующие действия. Распределенная (децентрализованная) СУЭ не имеет центра управления с заранее заданной информацией о MG и каждый объект в СУЭ работает независимо и автономно. И централизованные, и распределенные (децентрализованные) СУЭ имеют свои преимущества и недостатки, а также ряд общих проблем, возникающих при их использовании. Одними из основных проблем является постоянное изменение спроса на электроэнергию, непостоянная природу возобновляемых источников энергии (например, солнечное излучение или скорость ветра), что увеличивает уровень неопределенности при решении оптимизационных задач. Разработка новых эффективных алгоритмов функционирования СУЭ и математических моделей поведения MG, находящихся под управлением этих СУЭ, в различных ситуациях является актуальной задачей для современной теоретической электротехники и соответствует разделу «В рамках научной специальности разрабатываются ... прикладные аспекты интеграции информационной техники и объектов электротехники, электроэнергетики ...» паспорта специальности 05.09.05 - Теоретическая электротехника.

Близкой тематикой в России занимались Волошин Е.А., Воропай Н.И., Гусаров В.А., Иванов Ф.А., Кузнецов О.Н., Макаришин Д.В., Москалева К.А., Николаев В.Н., Осика Л.К., Паскарь И.Н., Саттаров Р.Р., Стребков Д.С., Тараненко О.И., Харченко В.В., Шамис М.А., Шихин В.А., а также зарубежные ученые: Abdel-Rady Y.M., Bansal R., Cañizares C., El-Saadany E.F., Guerrero J.M., Matas J., Shahidehpour M., Srinivasan D., Vasquez J.C., и другие исследователи.

Цель данной работы. Это исследование посвящено разработке СУЭ для оптимальной работы MG. В цели данного исследования входят:

1. Разработка на основе модифицированного алгоритма летучих мышей (Bat algorithm, далее - BA) стохастической СУЭ, удовлетворяющей всем эксплуатационным ограничениям, для оптимальной работы MG, подключенной к основной электросети, позволяющей максимизировать прибыль MG на сутки вперед.

2. Разработка скоординированной СУЭ в режиме онлайн на основе многоагентной системы управления (МАСУ) для работы MG в реальном времени с соблюдением ограничений по перетоку мощности и эксплуатационных ограничений.

3. Разработка быстрого и точного подхода к расчёту электрического режима в изолированных MG с гибридными источниками с использованием продвинутого метода Ньютона-Рафсона (ПМНР).

4. Разработка стохастической СУЭ для оптимального планирования энергоресурсов и управления нагрузками в изолированной MG с гибридными источниками с использованием улучшенной версии ВА (1ВА).

Для достижения цели работы будут решены следующие задачи:

❖ Для управления энергией на сутки вперед в MG, подключенной к основной электросети.

1. Для выделения недостатков текущих методов эксплуатации представлен обзор литературы по централизованным СУЭ, используемым в MG, подключенных к основной сети.

2. Сформулирована в виде задачи стохастической нелинейной оптимизации с ограничениями проблема энергоменеджмента на день вперед для MG, подключенных к основной сети.

3. С помощью вероятностных моделей анализируются неопределенности в прогнозах возобновляемых источников энергии и мощности нагрузки.

4. Генерируются тысячи сценариев, представляющих случайные вариации метрологических данных и данных о нагрузке, которые далее они оцениваются с использованием техники редукции сценариев.

5. Анализируются и обсуждаются результаты, полученные с помощью предложенного метода, и выполняется сравнение полученных результаты с другими опубликованными в современной литературе.

❖ Для управления энергией в MG, подключенной к основной сети, в реальном времени.

1. С целью выделения недостатков существующих методов эксплуатации, выполнен обзор литературы по децентрализованным СУЭ, используемым в MG, подключенных к основной сети.

2. Управляющее программное обеспечение различных типов агентов разработано для достижения общих целей MG при меняющихся метеорологических условиях, спросе на электроэнергию и всех ограничениях.

3. Моделирование МАСУ и MG на основе параллельных вычислений реализуется путем интеграции платформ MATLAB/Simulink и Java Agent Development Framework (JADE).

4. Результаты, полученные с использованием предлагаемой МАСУ, являются проанализированы и сравнены с другими современными методами, имеющимися в литературе.

❖ Для расчёта электрического режима изолированных MG

1. Представлен обзор литературы, позволивший выделить недостатки существующих методов для расчёта электрического режима изолированных MG.

2. Построены математические модели всех компонентов в изолированной MG.

3. Имитационная модель изолированной MG реализуется с помощью моделирования во временной области в среде MATLAB/Simulink, результаты, полученные на модели, сравниваются с аналогичными, имеющимися в современной литературе.

4. Имитационная модель изолированной MG реализуется с помощью моделирования во временной области в среде MATLAB/Simulink для подтверждения результатов, полученных с использованием предлагаемого алгоритма для расчёта электрического режима изолированных MG.

❖ Для управления распределением электроэнергией в изолированной MG на сутки вперед

1. Проблема энергоменеджмента на день вперед в изолированной MG формулируется в виде задачи стохастической нелинейной оптимизации. Реакция

потребительского спроса (ЭЯ) и реконфигурация MG интегрированы в задачу управления распределением энергии.

2. Результаты, полученные с помощью предложенного метода, обсуждаются и сравниваются с последними подходами, опубликованными в литературе.

Научная новизна работы и теоретическая значимость работы

заключаются в том, что:

1. Предложен новый улучшенный ВА в качестве алгоритма управления MG, подключенной к основной электросети.

2. В методику ВА внесены модификации, расширяющие возможности поиска оптимума и позволяющие избегать попадания в локальные или неоптимальные решения, сокращая этим время поиска. Также представлен адаптивный метод точной настройки параметров ВА.

3. Разработана новая МАСУ для эффективного онлайн-управления MG, подключенной к основной электросети, чтобы максимизировать прибыль MG при одновременном удовлетворении всех ограничений. Предложенная МАСУ выполняет оптимальное управление источниками энергии в режиме реального времени.

4. Выполнено совершенствование метода Ньютона-Рафсона для расчёта электрического режима в изолированных MG. Также учитываются характеристики статизма (контроль стабильности напряжения и частоты) и виртуальный импеданс источников распределенной генерации.

5. Разработана вероятностная СУЭ на сутки вперед, основанная на улучшенном ВА, для оптимального планирования энергоресурсов и управления нагрузками в изолированной MG с учетом неопределенностей в скорости ветра, солнечной радиации и мощности нагрузки. Кроме того, в предлагаемую СУЭ интегрированы функции реакции потребительского спроса и реконфигурации MG.

Практическое значение работы состоит в том, что ее результаты могут использоваться для модернизации систем управления небольших MG с гибридными энергоресурсами при работе в режиме подключения к основной

электросети и изолированном режиме экономичным и эффективным способом, который обеспечивает оптимальное планирование и оптимальное использование всех имеющихся в MG энергоресурсов.

Предлагаемые алгоритмы оптимального планирования и эксплуатации различных энергоресурсов являются важными вычислительными инструментами для безопасной и эффективной работы MG, могут быть использованы в учебном процессе и могут стать основой для разработки пакетов программного обеспечения для разработки методов энергоменеджмента в MG.

Методология и методы исследования. Были использованы теоретические основы электротехники, стохастическая нелинейная оптимизация с ограничениями и метаэвристическими алгорш^ми, такими как оптимизация роя частиц (PSO) и BA. Алгоритмы оптимизации и алгоритм расчёта электрического режима, используемые в этой работе, запрограммированы как m-файлы MATLAB. Язык Java был использован для создания предложенных алгоритмов управления для различных типов агентов с использованием программного обеспечения JADE. Динамическая имитационная модель была реализована на основе параллельных вычислений МАСУ и MG путем интеграции платформ MATLAB/ Simulink и JADE. Цепи питания и контроля MG реализованы с помощью MATLAB/Simulink. Для проверки результатов, полученных в данной работе, проведен сравнительный анализ с другими подходами, представленными в литературе за последнее время.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Эффективная стохастическая СУЭ с системой набора правил, основанная на новом улучшенном BA, предлагается для оптимизации работы на день вперед в MG, подключенной к основной электросети, с целью максимизации прибыли, без нарушения технических ограничений для всех возможных сценариев. Доказана высокая производительность и эффективность предлагаемой системы энергоменеджмента по сравнению с другими современными подходами.

2. Представлена надежная МАСУ для энергоменеджмента в MG, подключенной к основной сети. Результаты сравнения предложенной МАСУ с

другими современными системами подтверждают эффективность и гибкость предлагаемой МАСУ для различных условий эксплуатации.

3. Новый подход к расчёту электрического режима для изолированных MG с использованием продвинутого метода Ньютона-Рафсона (ПМНР) с учетом характеристик статизма и виртуальным импедансом источников распределенной генерации (DG).

4. Предлагается вероятностная СУЭ с системой набора правил на основе улучшенного ВА для оптимальной работы изолированной MG на сутки вперед.

Степень достоверности результатов. Представленные в диссертации методы и алгоритмы реализованы и протестированы в среде MATLAB, которая была подтверждена многолетним успешным вычислительным использованием. Работоспособность предложенных методов и алгоритмов подтверждена сравнениями с другими подходами, изложенными в литературе, что позволяет сделать заключение о корректности представленных методов и алгоритмов.

Апробация результатов работы. Основные положения диссертации обсуждались и докладывались на научных семинарах в Петербургском политехническом университете Петра Великого (SPbPU), на 19-й конференции молодых исследователей в области электротехники и электроники «2019 IEEE (2019 ElConRus)», (Санкт-Петербург, 2019 г.), и на Международной научной конференции «Construction and Architecture: Theory and Practice for the Innovation Development (CAAPID-2019)», (Кисловодск, 2019).

Публикации. По результатам данной исследовательской работы опубликовано шесть научных работ, в том числе две статьи в изданиях, рекомендованных ВАК РФ; Четыре статьи опубликованы в международных журналах и на конференциях, проиндексированы в международных базах абстрактного цитирования Scopus и Web of Science. Кроме того, еще две статьи находятся на рассмотрении в известных международных журналах.

Состав и объем работ. Диссертация состоит из введения, 5 глав, заключения и двух приложений. Она представлена на 195 страницах и включает 24 таблицы и 64 рисунка.

В первой главе представлен обзор наиболее распространенных компонентов MG и различных типов архитектур СУЭ.

Во второй главе представлена стохастическая СУЭ МО, подключенной к сети, для оптимальной работы на сутки вперед с использованием модифицированного алгоритма летучей мыши (ВА), чтобы максимизировать прибыль МО при соблюдении всех эксплуатационных ограничений.

В третьем главе представлена эффективная стратегия энергоменеджмента МО, подключенной к сети, в режиме реального времени, с использованием новой МАСУ.

В четвертой главе представлен новый подход к расчёту электрического режима в изолированных МО. Предлагаются существенные модификации известного метода Ньютона-Рафсона для соответствия изолированным МО.

В пятой главе представлена вероятностная система управления операциями для оптимальной работы изолированной МО на сутки вперед, чтобы минимизировать общие эксплуатационные издержки изолированной МО при соблюдении всех эксплуатационных ограничений.

В заключении работы обобщены основные теоретические результаты и выводы диссертационного исследования.

1. СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЭНЕРГИЕЙ В МИКРОСЕТЯХ

В этой главе представлена справочная информация о наиболее распространенных компонентах микросетей, системах управления энергией (энергоменеджмента) и управляющих архитектурах. Кроме того, в ней обсуждаются и сравниваются различные архитектуры контроля за системами управления энергией (СУЭ) в микросетях. Позже в этой главе обсуждаются проблемы, с которыми может столкнуться СУЭ микросети.

1.1 Введение

Микросеть (microgrid, далее - MG) — это жизнеспособная технология, которая может повысить эффективность и экономичность производства электроэнергии для конечных пользователей. Технология MG находится на этапе перехода от прототипов и инициатив к полной реализации. Системы управления энергией (энергоменеджмента) являются ключевыми аспектами, которые могут помочь достичь целей MG [1].

С технической точки зрения MG — это низковольтная распределительная сеть, которая подключена к распределительной подстанции через точку общего соединения (ТОС). MG состоят из множества компонентов, включая управляемые и неуправляемые источники распределенной генерации (distributed generation sources, далее - DG), системы накопления энергии (energy storage system, далее -ESS) и управляемые нагрузки. Уникальные характеристики и поведение компонентов MG представляют собой уникальную проблему с точки зрения управления сетью и ее эксплуатации. В зависимости от характеристик и доли DG и ESS в конкретной MG, требуемая схема управления энергией может значительно отличаться от традиционной энергосистемы. Типичная MG работает в двух рабочих режимах [2]: в режиме совместной работы с сетью через трансформатор распределительной подстанции, и в изолированном (автономном) режиме, когда она изолирована от основной сети во время отключений. В изолированном режиме MG остается в работе и функционирует как автономная система. В обычной распределительной сети процесс изолирования запрещен из соображений

безопасности и ограничений оборудования. В настоящее время современные устройства на базе силовой электроники (например, полупроводниковые преобразователи) объединяют двустороннюю связь, функции переключения, измерения, цифровую обработку данных и высокие вычислительные возможности [3]. СУЭ — это управляющее программное обеспечение, которое может оптимально распределять вырабатываемую мощность между DG, эффективно управлять нагрузкой и автоматически запускать процесс повторной синхронизации системы для перехода между режимом параллельной работы с сетью и изолированным режимом на основе условий работы компонентов MG в реальном времени и состоянии системы. В общем, сложная СУЭ должна управлять и координировать различные DG, ESS и нагрузки, чтобы надежное снабжение потребителя экологически чистой энергией нужного качества и в нужном объёме экономичным способом. Наиболее распространенные компоненты MG и соответствующие схемы управления будут описаны ниже.

1.2 Компоненты Микросети

Хотя универсального определения того, что составляет MG, не существует, в целом можно сказать, что MG состоит из нескольких основных компонентов, которые обычно не присутствуют в традиционных энергосистемах. Высокая доля этих компонентов увеличивает сложность СУЭ MG.

A. Источник распределенной генерации (DG)

DG обычно известен как генерирующая установка небольшой мощности, которая напрямую подключена к распределительной сети через фидер нагрузки или рядом с ним. В отличие от DG, обычные электростанции поставляют электроэнергию по высоковольтным линиям электропередачи мощностью в сотни мегаватт. DG обычно находятся на месте или рядом с конечными пользователями. Некоторые типы DG на основе возобновляемых источников энергии, таких как фотоэлектрические установки (PV) и ветроэнергетические установки (WT), сложнее контролировать напрямую, а их выработка зависит от изменчивых и стохастических определённых энергетических ресурсов. С другой стороны, DG на

основе более традиционных видов топлива, таких как, микротурбины (microturbine, далее - МТ), топливные элементы (fuel cell, далее - FC) и дизельные генераторы, могут быть выбраны в соответствии с их эксплуатационными затратами. Эффективная СУЭ должна определять оптимальное управление энергией всех DG в зависимости от затрат на топливо, требований к теплу/энергии и условий потребителей. Стоит отметить, что спрос на электроэнергию может не возникать одновременно, что накладывает дополнительные ограничения на алгоритм управления MG. Из-за природы различных DG применяются современные устройства на базе силовой электроники для плавного преобразования энергии переменной частоты в совместимую с сетью мощность переменного тока (AC) или постоянного тока (DC). Локальный регулятор, встроенный в DG, в основном отвечает за управление напряжением/ частотой и управление активной/реактивной мощностью, с целью обеспечения эффективной интеграции DG в MG. Кроме того, оптимальное управление энергией для MG со значительной долей DG требует управления DG с помощью свободного перетока информации [3].

B. Система накопления энергии (ESS)

ESS может сделать MG более рентабельными за счет хранения энергии, когда она дешевая или имеется избыточная генерация из местных возобновляемых источников энергии. ESS также может работать как дополнительный источник генерации в периоды пиковой нагрузки. Подробные операции с ESS выполняются встроенными локальными регуляторами, в то время как СУЭ MG определяет график зарядки и разрядки ESS. Общая цель управления энергией (энергоменеджмента) для ESS варьируется в зависимости от рабочих режимов MG. В изолированном режиме MG, ESS может возвращать электрическую энергию, чтобы минимизировать дефициты мощности/энергии для конечных потребителей и поддерживать надежность системы. В режиме параллельной работы с сетью ESS в основном отвечает за поддержание стабильной выходной мощности DG и хранение дешевой электроэнергии, когда она доступна [4]. Как правило, некоторые формы ESS связаны с DG в соответствии с их плотностью мощности/энергии.

Например, супер-конденсатор с высокой плотностью мощности - отличный кандидат для быстрого регулирования баланса мощности. Маховик также имеет высокую плотность энергии и может взаимодействовать с определенными типами DG, обеспечивая энергоснабжение в течение длительного периода времени. В итоге ESS также может обеспечить значительный объем резервной мощности для поддержания надежности MG.

C. Нагрузки микросети

Типовая MG состоит из контролируемых нагрузок, неконтролируемых (критических) нагрузок. Контролируемые нагрузки — это нагрузки, которые могут регулировать собственное потребление электроэнергии на основе заданных значений в реальном времени. В традиционной системе распределения у потребителей мало возможностей для полноценного участия в рынках электроэнергии. Контролируемые нагрузки обычно связаны с концепцией управления спросом (demand response, далее - DR). Хорошим примером является управление освещением жилых/коммерческих помещений, которое оказалось успешным [5]. Электромобили с подзарядкой от электросети могут быть еще одним особым классом управляемой нагрузки [6]. В отличие от других управляемых нагрузок, электромобили можно подключать в любой подходящей локации и в любое время, привнося одновременно больше неопределённости и разнообразия в нагрузочный профиль. В нормальном рабочем режиме узлы DG и ESS могут использоваться для запитывания максимально возможного количества критических нагрузок. После того, как MG отключена от основной энергосистемы, часть нагрузки останется без питания. Чтобы повысить доступность и надежность источника питания для критических нагрузок, некоторые из некритических (т. е. управляемых) нагрузок, возможно, придется соответственно отключить.

1.3 Роли СУЭ

С точки зрения СУЭ, MG может свободно направлять энергию между внешней сетью, местными генераторами возобновляемой энергии, управляемыми нагрузками и ESS [7,8]. Ожидается, что СУЭ будет отслеживать рабочие условия и

определять оптимальное распределение мощности для DG и ESS, чтобы максимизировать эффективность энергоснабжения критических и контролируемых нагрузок. Контролируемые нагрузки управляются для поддержания надежности сети и других критических нагрузок. Функция СУЭ в MG связана с оптимальной работой DG, управлением спросом, рынком энергии, производством возобновляемой энергии и прогнозированием нагрузки, конечными потребителями и управлением ESS. Таким образом, СУЭ получает данные прогноза нагрузки и энергоресурсов, информацию о потребителях и рынке электроэнергии для достижения оптимального распределения мощности между DG и ESS, управления нагрузкой, обмена энергией с основной сетью.

1.4 Архитектуры СУЭ Микросети

A. Централизованная СУЭ микросети

С точки зрения управления MG состоит из трех иерархических уровней [9]: оператора распределительной сети (ОРС) и оператора рынка энергии (MO); центральный контроллер MG (MGCC); и локальные контроллеры (ЛК), связанные с каждым устройством DG/ESS/нагрузки. MO отвечает за обмен информацией между MG и рынком электроэнергии. ОРС — это система управления высокого уровня, которая в реальном времени объединяет информацию и управляющие воздействия между несколькими MG и энергосистемами. MGCC служит соединяющим элементом между MO и ЛК в MG. В идеале СУЭ MG — это центр обработки информации и выдачи команд управления, встроенный в MGCC. MGCC предназначен для выполнения двух основных функций. Во-первых, MGCC имеет двусторонний канал связи с ОРС/MO для удовлетворения требований коммунальных предприятий (например, поставки электроэнергии и предоставления дополнительных услуг) и участия на рынке энергии. MGCC контролирует рабочие условия системы, реагирует на любые возмущения и переключает рабочие режимы MG (т. е. параллельный или изолированный). Во-вторых, MGCC получает информацию и запросы от нескольких ЛК в MG. В соответствии с настройками управления, отправленными из ОРС/MO, MGCC

решает, как оптимально управлять мощностью для ESS и DG на основе конкретной целевой функции, такой как максимизация прибыли, регулирование напряжения или минимизация затрат или потерь [1]. Затем соответствующие DG будут получать управляющие сигналы, указывающие требуемые значения их выходной мощности от MGCC. Весь процесс планирования подвержен определенным ограничениям, включая неопределенности возобновляемой генерации и эксплуатационные ограничения DG и ESS. Ожидается, что MGCC будет обладать мощными вычислительными возможностями, чтобы своевременно обрабатывать большой объем данных в реальном времени от всех DG, ESS и нагрузок. Также необходима надежная инфраструктура двусторонней связи. Централизованная конструкция СУЭ MG обладает рядом преимуществ, таких как простота внедрения, стандартизованная процедура и относительно низкая стоимость расширения. Однако, поскольку количество устройств управления быстро увеличивается, высокие требования к пропускной способности сети связи и вычислительным возможностям становятся основным узким местом для этого типа централизованного проектирования [9,10]. На рисунке 1.1 показана схема централизованного управления MG [11,12].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Элгамаль Мохамед Махмуд Ахмед Митвалли, 2021 год

Источник БО

Р *

,ге/

Рисунок В.4 - Схема контроля DG работающего в режиме контроля Рр

Таблица В.1 - Данные для DG, работающего в режиме контроля статизма

о.аЬс

Ь.аЬс

Ь.аЬс

Параметр значение

Индуктивность LC-фильтра, тН 0.1

Конденсатор LC-фильтра, рБ 1500

КУР 50

Кт 2500

тс, Гц 344

К/ 0.75

Кср 300

КС! 3000

Виртуальное сопротивление (ЯУ), о.е. 0.045

Виртуальная индуктивность (XV), о.е. 0.3142

Номинальное напряжение БО, В 380

Номинальная частота МС, Гц 50

Напряжение на шине постоянного тока, В 800

Коэффициент трансформации соединительного трансформатора 380/12660

Сопротивление соединительного трансформатора, & 0.178

Индуктивность соединительного трансформатора, тН 1.6