Управление процессами перетоков мощности в системах регионального энергоснабжения на основе аппарата нечёткого регулирования и нейронных сетей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат наук Руцков, Алексей Леонидович

• Руцков, Алексей Леонидович
• кандидат наук
• 2017

Оглавление диссертации кандидат наук Руцков, Алексей Леонидович

Содержание

Введение

Глава 1 Анализ проблематики повышения эффективности функционирования региональных автоматизированных систем диспетчерского управления распределительными объектами энергоснабжения

1.1 Структура региональной системы энергоснабжения

1.1.1 Элементы транспорта электрической энергии и мощности

1.1.2 Узлы энергопотребления

1.1.3 Тенденции развития систем Smart Grid

1.2 Структура автоматизированных систем диспетчерского

управления энергораспределением

1.3 Методы моделирования и анализа распределительных объектов энергоснабжения

1.4 Методы искусственного интеллекта в подсистемах АСДУЭ энергоснабжения 37 Цель работы и задачи исследования 48 Глава 2 Модели управления динамикой перетоков мощности в элементах распределительных сетей и узлов нагрузки на основе реализации ННС

2.1 Постановка задачи управления динамикой перетоков мощности в АСДУЭ региональных ЭЭС

2.2 Нейросетевое моделирование процесса управления динамикой перетоков мощности в рамках ЭЭС

2.3 Выбор параметров и описание термов входных и выходных переменных, используемых в ННС управления динамикой перетоков мощности

2.4 Управление динамикой параметров в АСДУЭ энергопотребления элементов распределительных сетей и узлов нагрузки 80 Выводы 86 Глава 3 Алгоритмизация управления локальными объектами энергораспределения

3.1 Анализ альтернативных вариантов оптимизационной модели управления динамикой перетоков мощности по критерию минимума потерь

3.2 Оптимизационная модель на основе метода Лагранжа по критерию минимума потерь мощности

3.3 Алгоритм оптимизации ЭЭС по критерию минимума потерь мощности

с применением ННР

Выводы

4 Синтез нечётких регуляторов в составе системы управления распределительными локальными объектами энергораспределения

4.1 Структура нечёткого регулятора на основе ННС совместно с эталонной ИНС

4.2 Регулирование напряжения в региональных узлах передачи (транспорта)энергоресурсов

4.3 Регулирование напряжения в узлах нагрузки (потребления) энергоресурсов 126 Выводы

5 Программно-аппаратная реализация алгоритмов управления перетоками мощности и результаты практической реализации в реальных условиях

5.1 Структура программно-аппаратного комплекса

5.2 Пользовательский интерфейс

5.3 Результаты практической апробации моделей и алгоритмов управления в условиях Воронежской энергосистемы 144 Заключение 156 Список литературы 157 Приложение 1 Акты внедрения и свидетельства о регистрации программ 172 Приложение 2 Результаты обучения ННС 177 Приложение 3 Показатели энергоэффективности ПС 220 кВ «Южная» 186 Приложение 4 Расчёт параметров оборудования ПС 220 кВ «Южная» 188 Приложение 5 Определение параметров тиристорного регулятора

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Управление процессами перетоков мощности в системах регионального энергоснабжения на основе аппарата нечёткого регулирования и нейронных сетей»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы. Технологический процесс передачи и потребления энергии в распределительных электроэнергетических системах (ЭЭС) требует реализации современных средств автоматизации, позволяющих осуществлять выбор оптимизационных режимов функционирования. Основными критериями эффективности данного процесса являются напряжение питания и интегральный показатель качества - минимизация потерь активной мощности (при условии поддержания постоянства системной характеристики - частоты питающей сети).

Амортизация электрических и тепловых сетей, постоянный рост мощностей потребительских энергоустановок, увеличение неравномерностей в передаче перетоков мощности во времени и направлениям следования существенно усложняют задачи, решаемые при управлении энергораспределения на различных уровнях системы управления (СУ). Становится очевидным, что СУ должна обеспечивать решение задач производственно-технологического и оперативно-диспетчерского характера.

Значительные резервы улучшения качества функционирования сложных технологических процессов перетока мощностей в рамках ЭЭС заключаются в дальнейшем совершенствовании программно-алгоритмической базы интегрированных иерархических СУ на основе применения современных математических методов и информационных технологий, что является основой предпосылкой для структур Smart Grid.

СУ процессами в распределительных сетях и узлах нагрузки должны отличаться высокими адаптивными возможностями, что практически осуществляется посредством организации из элементов ЭЭС автоматизированных систем диспетчерского управления (АСДУЭ), в рамках которых осуществляется сбор актуальной информации о состоянии ЭЭС, её анализ, и выработка соответствующих оптимизационных воздействий в локальных объектах управления (автотрансформаторное оборудование, регулируемая нагрузка в узлах энергораспределения).

В настоящее время вопросам аппаратного развития элементов ЭЭС посвящено большое количество исследований. Отметим работы Ю.С. Железко, В.Э. Воротницкого, А.И. Зайцева, Ю.Г. Шакиряна, А.К. Шидловского, В.Н. Казанцева. Наиболее существенным препятствием на пути к внедрению этих разработок для практических нужд является требование существенных капиталовложений в короткие сроки, что значительно ограничивает их потенциал.

Вопросам оптимизации управления, связанным с функционированием (в частности, разработке математических методов и алгоритмов с повышенными показателями эффективности) в рамках СУ параметров ЭЭС и локальных систем управления посвящены работы А.З. Гамма, В.Л. Бурковского, Б.И. Аюева, С.Л. Подвального, Д.А. Арзамасцева.

Следует отметить, что в настоящее время недостаточное внимание уделяется анализу и учёту неопределённых факторов, оказывающих существенное влияние на функционирование ЭЭС. При этом, основной упор делается на решение вопросов оптимизации функционирования отдельных элементов систем энергораспределения при низком уровне учёта взаимодействия смежных систем передачи и потребления энергоресурсов, что является причиной чрезмерной энергоёмкости отечественного энергетического комплекса.

Решение данной задачи, в первую очередь, заключается в планомерном внедрении концепции адаптивных СУ энергораспределения применительно к распределительным объектам региональной системы на базе концепции Smart Grid. Так как масштабная реализация аппаратных средств в современных условиях является крайне проблематичной, то наиболее реальным представляется развитие программно-аппаратных комплексов ЭЭС. В частности, наиболее перспективным является применение адаптивных подходов на базе искусственных нейронных (ИНС) сетей и их разновидности - нечётких нейронных сетей (ННС) к оптимизации элементов СУ транспорта и потребления энергомощностей.

Таким образом, актуальность темы диссертационной работы обусловлена необходимостью дальнейшего развития математического аппарата, ориентированного на реализацию в рамках структурных элементов ЭЭС нечёткого

нейросетевого управления процессами перетоков активной и реактивной мощности и нечёткого регулирования локальных объектов энергораспределения (элементов транспорта и потребления энергоресурсов).

Тематика диссертационной работы соответствует одному из основных научных направлений Воронежского государственного технического университета «Вычислительные комплексы и проблемно-ориентированные системы управления».

Целью диссертационного исследования является повышение качества управления процессами перетоков мощности в рамках ЭЭС на основе разработки алгоритмов и моделей, реализуемых на основе аппарата ННС и ИНС, с учётом факторов неопределённости, а также оптимизации функционирования локальных объектов энергораспределения на базе нечётких нейронных регуляторов (ННР).

Задачи исследования. Для достижения данной цели в работе поставлены следующие задачи:

- осуществить анализ функционирования распределительных объектов ЭЭС, ориентированный на повышение эффективности управления процессами перетоков мощности;

- проанализировать степень влияния факторов неопределённости на процессы передачи энергоперетоков и разработать формализованное описание перетоков мощности на базе аппарата ННС;

- разработать модели и алгоритмы управления перетоками мощности на основе ИНС и ННС в рамках интегрированной структуры СУ технологического процесса передачи мощности;

- разработать оптимизационные модели управления локальными распределительными объектами по критерию минимизации потерь мощности и осуществить синтез ННР локальных объектов энергораспределения;

- разработать программное обеспечение алгоритмов управления процессами перетоков мощности и нечёткого регулирования соответствующих локальных распределительных объектов;

- создать программно-аппаратный комплекс моделирования и анализа эффективности реализации средств управления распределительными объектами ЭЭС.

Объект исследования: процессы управления перетоками мощности в региональной системе энергораспределения.

Предмет исследования: методы и алгоритмы управления процессами перетоков мощности, оптимизации и управления в условиях неопределенности функционирования ЭЭС в рамках АСДУЭ.

Методы исследования основаны на использовании аппарата теории математического моделирования, теоретических основ электротехники, нейронных и нечётких-нейронных сетей, теории системного анализа, теории управления.

Соответствие диссертации паспорту специальности.

П.4 Теоретические основы и методы математического моделирования организационно-технических систем и комплексов, функциональных задач и объектов управления и их алгоритмизация.

П.6 Научные основы, модели и методы идентификации производственных процессов, комплексов и интегрированных систем управления.

П.15 Теоретические основы, методы и алгоритмы интеллектуализации решения прикладных задач при построении АСУ широкого назначения (АСУТП, АСУП, АСТПП и др.).

Научная новизна:

В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

- способ формализации процессов перетоков мощности в рамках ЭЭС, отличающийся комплексным учётом факторов неопределённости с последующим описанием посредством ИНС и ННС;

- нечёткие модели управления процессами перетоков мощности, отличающиеся повышенными показателями точности и позволяющие учитывать наиболее значимые параметры энергораспределения в различные периоды времени;

- алгоритм обучения ННС, базирующийся на сочетании градиентных методов и метода наименьших квадратов, отличающийся учётом динамических свойств распределительных объектов с различной степенью неопределённости параметров;

- алгоритмы оптимизации управления локальными распределительными объектами (автотрансформаторным оборудованием, регулируемой нагрузкой узлов энергораспределения), отличающиеся реализацией комплексного критерия минимизации потерь активной мощности (на основе методов Лагранжа и Ньютона - Рафсона);

- универсальный ННР, отличающийся возможностью учёта наиболее значимых факторов, влияющих на процессы перетоков мощности и позволяющий осуществить настройку параметров управления в конкретных условиях реализации;

- структуры программного обеспечения процессами перетоков мощности, а также программно-аппаратного обеспечения системы моделирования и анализа средств управления, отличающиеся реализацией механизма интеграции с инструментальной системой Matlab.

Практическая значимость работы. Предложенные в работе алгоритмы и модели управления процессами перетоков мощности, а также средства их информационной поддержки реализованы в виде специального программного комплекса, ориентированного на использование в рамках региональных АСДУЭ. Алгоритмы оптимизации и нечёткого управления локальными объектами в условиях неопределённости их параметров могут быть использованы научно-исследовательскими организациями, занимающимися развитием структур АСДУЭ на базе технологии Smart Grid

Реализация результатов работы для решения задач управления процессами перетоков мощности, оценки параметров оборудования и оптимизации в условиях воздействия неопределённых факторов, позволяет добиться положительного эффекта за счет минимизации потерь активной мощности в элементах ЭЭС.

Положения, выносимые на защиту:

- постановка задачи оптимизации региональных ЭЭС по критерию минимума потерь активной мощности с учётом неопределённых факторов;

- модифицированный алгоритм Ньютона - Рафсона для оптимизации ЭЭС по критерию минимума потерь с применением ННР;

- нечёткие модели регулирования локальных объектов региональных ЭЭС.

Реализация результатов работы:

Результаты исследований внедрены в ПАО «Россети» (филиал «МРСК Центра» - «Воронежэнерго») в качестве составного элемента функционального блока управления процессами перетоков мощности в ЭЭС. Ожидаемый эффект от внедрения достигается за счёт увеличения точности процессов управления и выражается в дополнительном снижении потерь активной мощности в сравнении с применяемыми в предшествующих периодах методами (Приложение 1).

Кроме того, результаты исследования внедрены в учебный процесс кафедры электропривода, автоматики и управления в технических системах Воронежского государственного технического университета в рамках дисциплин: «Системный анализ», «Теория автоматического управления», «Моделирование систем».

Апробация результатов работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-практических конференциях: на Международной (XIX Всероссийской) конференции по автоматизированному электроприводу (АЭП-2014), Саранск, 7-9 октября 2014 г.; на Всероссийской научно-технической конференции «Научные технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве», Воронеж, 25-28 октября 2015 г.; Международной научно-практической конференции «Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика», Воронеж, 2016, №6 (26); Международной научно-технической и научно-методологической конференции «Современные технологии в науке и образовании», Рязань, 2016, а также на научных семинарах кафедры электропривода, автоматики и управления в технических системах Воронежского государственного технического университета (2013-2017 г.).

Публикации. Результаты, выполненных в диссертации исследований, изложены в 11 печатных изданиях, в том числе 5 в журналах, рекомендованных ВАК, 3 свидетельства о регистрации программы для ЭВМ. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично

соискателю принадлежат: в [4,5,9,10] - анализ распределительных объектов регионального энергораспределения; в [1,2,5] - алгоритмы функционирования моделей управления процессами перетоков мощности; в [3, 5 - 8, 11] - модели оптимизации элементов локальных систем энергораспределения.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы. Общий объём диссертации 171 страница, в том числе 57 рис., 17 таблиц; в дополнение к основной части оформлено 5 приложений на 29 страницах. Библиографический список включает 137 наименований.

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, приведены цели, задачи, научная новизна, практическая значимость, результаты внедрения, а также основное содержание работы.

В первой главе осуществлён системный анализ современных структур технологического процесса перераспределения, транспорта и потребления энергоресурсов в рамках элементов АСДУЭ. Выделены основные критерии эффективности данного процесса: напряжение питания и интегральный показатель качества - минимизация потерь активной мощности (при условии поддержания постоянства системной характеристики - частоты питающей сети).

Подробно рассмотрена структура элементов транспорта электрической энергии и мощности, а также узлов энергопотребления. Описаны существующие методы моделирования и анализа распределительных объектов ЭЭС.

Отдельное внимание уделено реализации концепции Smart Grid, в частности на основе ИНС и ННС (и регуляторов на их базе), позволяющих осуществлять комплексный учёт неопределённых факторов, влияющих на уровень потребления энергетических ресурсов. Сформулирована цель и задачи исследования, в основе которых лежат разработка нечетких нейросетевых моделей управления динамикой перетоков мощности, а также алгоритмов и моделей нечёткого регулирования в рамках локальных систем управления, а также создание на их основе программного комплекса процессов автоматизированной диспетчеризации энергосистем.

Во второй главе рассмотрены вопросы управления динамикой перетоков мощности в распределительных объектах энергоснабжения на базе ННС как

важного этапа, обеспечивающего эффективность управления и оптимизации локальными системами энергоснабжения.

Наиболее сложными, при этом, являются задачи управления динамикой перетоков мощности в оперативном режиме, что связано с существенным влиянием неопределённых факторов (зависимости перетоков мощности от часа, дня недели, сезонности, освещённости, планов производственных мощностей).

Для решения поставленных задач наиболее эффективным представляется применение ННР на базе ННС, сочетающий в себе алгоритм Мамдани и рекуррентную нейронную сеть. ННС, применяемая в работе, являются гибридным методом, объединяющем в себе нечёткие сетей для представления нечетких правил (при известных функциях принадлежности в посылках и заключениях), а ИНС используется для реализации неизвестного отображения между посылками и заключениями. Такая структура позволяет, с одной стороны, придать нечёткому аппроксиматору большие качественные возможности в условиях неопределённых функций, а с другой - значительно увеличить адаптивные свойства ИНС.

Предложенная модификация ННС управления динамикой распределения перетоков мощности в составе АСДУЭ, реализованная в рамках программного комплекса МайаЬ, превосходит применяемый в существующих системах метод коэффициента спада/роста потребления мощности (представляющего собой сочетание регрессионных моделей, а также метода коэффициентов рядов Чебышева). Этот факт позволяют сделать вывод о целесообразности применения рассмотренного метода на этапе функционировании СУ распределительными объектами регионального энергоснабжения в части решения последующих вопросов оптимизации.

Третья глава посвящена реализации оптимизационной модели управления локальными объектами энергоснабжения по критерию минимизации потерь мощности с реализацией посредством ННР в части управления динамикой перетоков энергоресурсов.

Представлен обобщённый алгоритм функционирования подобной модели, а также его детализация.

В четвертой главе осуществлен синтез нечёткого регулятора на основе ННС совместно с эталонной моделью, представленной ИНС для использования в составе систем управления распределительными локальными объектами энергоснабжения.

Наиболее оптимальными в ходе исследования признаны функции принадлежности термов входных переменных следующих типов: П-образная функция принадлежности; функция принадлежности гауссовского типа. В качестве терма выходного сигнала применяется линеаризованная величина.

Структура эталонной модели, разработанной ИНС - многослойный персептрон с алгоритмом скоростного обратного распространения ошибки. Структура сети переменная - в зависимости от объекта управления; число циклов обучения определяется с помощью эвристических методов; тип функции активации - сигмоида.

Произведена реализация нечёткого регулятора применительно к объектам транспорта перетоков мощности, а также узлов энергопотребления. Представлена интегральная оценка эффективности применения разработанной структуры.

В пятой главе рассматриваются вопросы практической реализации методов и алгоритмов ИНС и ННС применительно к режимам локальных СУ в рамках ЭЭС. Подробно описана структура и этапы функционирования программного комплекса управления динамикой перетоков мощности.

Отдельно следует отметить реализацию этапа аппаратно-программного комплекса, включающего четыре блока: модель тиристорного регулятора (для анализа распределительных объектов перетоков мощности); блоки регулируемой нагрузки узлов энергораспределения, а также блок СУ на базе ИНС и ННС (позволяет производить совместное управление тремя вышеуказанными блоками).

При этом, важно отметить возможность непосредственного сопряжения с программной средой приложения Matlab в режиме реального времени, что значительно повышает степень пригодности комплекса в научно-исследовательских и учебных целях.

В заключении изложены основные результаты диссертации.

Глава 1 Анализ проблематики повышения эффективности функционирования региональных автоматизированных систем диспетчерского управления распределительными объектами энергоснабжения

1.1 Структура региональной системы энергоснабжения

1.1.1 Элементы транспорта электрической энергии и мощности

Электроэнергетика представляет собой иерархическую структуру, объединённую технологическим процессом преобразования, передачи и потребления важного вида ресурсов - электрической энергии и мощности. Основными параметрами данного технологического цикла, в соответствии с ГОСТ 32144-2013 «Электрическая энергия...» [48] и ФЗ №35 «Об электроэнергетике» [133], являются допустимые отклонения частоты, напряжения питающей сети, а также обеспечение баланса между выработкой и потреблением рассматриваемого типа ресурсов. Комплексную эффективность приведённых показателей в технологическом процессе, протекающем в электроэнергетике, целесообразно оценивать интегральной характеристикой, такой, как потери мощности. Физически показатель потерь мощности характеризует энергоэффективность преобразования, передачи и потребления электрической энергии и мощности.

Следует особо отметить, что иерархическая структура электроэнергетики, как «в целом» (масштабы стран), так и в частных случаях (электроэнергетические системы (ЭЭС) регионов, городов, районов) является сочетанием сложных динамических распределительных подсистем (передача и потребление электрической энергии). Обобщённая структура ЭЭС [126] приведена на рисунке. 1.1.

Необходимость подобного рассмотрения обоснована сложностью технологического процесса, и, как следствие, требованием создания целостной модели, позволяющей адекватно описать распределение нагрузок с учётом балансовых ограничений в режиме реального времени.

Рисунок 1.1 - Обобщённая структура ЭЭС

Технологический процесс преобразования и транспорта перетоков мощности должен осуществляться с требуемым уровнем надёжности и максимальной энергоэффективностью, что реализуется при минимизации интегрального показателя потерь мощности. Одним из основных блоков, посредством которого достигается отмеченная задача, являются элементы транспорта электрической энергии и мощности, сгруппированные в группах «Основные процессы» и «Ресурсные и вспомогательные процессы».

Региональные ЭЭС являются функциональным ядром всей электроэнергетики. Результаты, полученные применительно к ним, могут быть, с учётом эффекта масштабируемости, перенесены на более высокие иерархические уровни, что делает данный класс объектов первостепенным с точки зрения анализа соответствующих структурных элементов транспорта электрической энергии и мощности. В качестве примера рассмотрим объекты транспорта Воронежской области, как типовую систему в рамках ЕЭС РФ.

Основными средствами транспорта мощности в операционной зоне Воронежской области являются:

- 173 линий электропередач класса напряжения 500-330-220-110 кВ общей протяженностью 6173,13 км;

- 165 трансформаторных подстанций и распределительных устройств электростанций напряжением 500-330-220-110 кВ с суммарной мощностью трансформаторов 13769 МВА.

При этом, регулирование мощности осуществляется за счёт:

- синхронных генераторов электростанций: Нововоронежская АЭС, Воронежская ТЭЦ-1, Воронежская ТЭЦ-2;

- шунтирующего реактора (ШР) Нововоронежской АЭС 500 кВ-Р-500-1;

- батареи статических конденсаторов (БСК) ПС 220 кВ «Южная», ПС 220 кВ «Придонская», тяговых подстанций;

- РПН трансформаторов подстанций 220 - 500 кВ.

Основные способы регулирования напряжения в ЭЭС Воронежской области в диапазоне 220 - 500 кВ [29]:

1) изменение режима работы генератора электростанции по реактивной мощности; 2) изменение коэффициентов трансформации автотрансформаторов и трансформаторов под нагрузкой оперативным персоналом или автоматически; 3) включение и отключение шунтирующего реактора на шинах 500 кВ Нововоронежской АЭС; 4) включение (отключение) БСК 110-10 кВ; 5) изменение перетоков активной мощности по отдельным ВЛ и сечением путём изменения схемы энергосистемы (данное мероприятие наиболее эффективно для ВЛ 500 кВ, находящихся в управлении/ведении диспетчера ОДУ Центра); 6) использование перегрузочной способности генераторов электростанций. Анализ объектов транспорта Воронежской ЭЭС позволяет сделать следующие заключения о показателях их энергоэффективности, представленные в таблице 1.1.

Таблица 1.1 - Определение величины cos p для базовых ПС Воронежской ЭЭС

Подстанции Часы минимума активной нагрузки Часы максимума активной нагрузки Средняя мощность, МВтч

220 кВ

Придонская tgp = 0,546; cos р = 0,878 tgp = 0,675; cos p = 0,829 97,916

Южная tgp = 4,357 ; cos р = 0,224 tgp = 0,867; cos p = 0,755 32,500

Латненская tgp = 0,186; cos р = 0,983 tgp = 0,260; cos p = 0,986 136,251

Кировская tgp = 0,824; cos p = 0,772 tgp = 0,675; cos p = 0,829 120,833

330 кВ

Лиски tgp = 0,760; cos p = 0,796 tgp = 0,574; cos p = 0,867 87,527

500 кВ

Балашовская tgp = 0,854; cos p = 0,760 tgp = 0,202; cos p = 0,98 60,416

Воронежская tgp = 1,089; cos p = 0,676 tgp = 0,54; cos p = 0,88 109,166

В результате по классу региональных объектов транспорта мощности можно сделать следующие выводы:

- величина среднего КПД (по сегменту 220 - 500 кВ) составляет 0,727 - 0,875 о.е. в зависимости от времени суток и уровня загрузки сетей;

- показатель энергоэффективности свидетельствует об удовлетворительном уровне функционирования рассматриваемых объектов при нагрузках больше 0,5 от номинальных величин, при этом в области низких нагрузок наблюдается значительно снижение КПД системы;

- в целом по рассмотренным ПС следует отметить наличие запаса для снижения потерь мощности в сетях 220 - 500 кВ (при полученной величине потерь порядка 12 - 20%, что следует из усреднённой оценки КПД объектов транспорта мощности);

- величина БСК является «избыточной» с точки зрения возможностей по компенсации реактивной мощности (при рассмотрении режима максимума величины активной нагрузки), однако в реальности наблюдается недостаточная компенсация отмеченного показателя, что можно связать с комплексной неполнотой как аппаратных (БСК), так и алгоритмических (вопросы управления динамикой распределения перетоков мощности) средств.

В целом, уровень технического состояния объектов транспорта мощности находится на низком уровне:

- в большинстве РПН применяются контакторные регуляторы типа РНОА, введённые в эксплуатацию преимущественно в 70-е, 80-е годы 20 века и имеющие высокую степень амортизации;

- мизерно использование возможностей шунтирующих реакторов (также устаревшей конструкции);

- БСК не могут обеспечить должного уровня динамики при решении вопроса компенсации реактивной мощности.

Алгоритмическая база решения вопросов регулирования параметров сетей, опирающаяся на рассмотренные типы оборудования, позволяет эффективно осуществлять электроснабжение лишь при высоком уровне потребления (значительно выше 0,5 о.е. от номинальных параметров ПС). В противном случае (можно видеть из анализа таблицы 1.1) потери в сетях возрастают до значений 25 - 30 %, что является крайне негативным фактором для региональных ЭЭС.

1.1.2 Узлы энергопотребления

Важнейшей особенностью региональных ЭЭС являются балансовые равенства величины выработанной и потреблённой мощности [136]. В современных условиях оказывается невозможным запас сколь-нибудь значимого объёма данного типа ресурсов (в частности, работы по созданию центров хранения на основе «суперконденсаторов» проходят только первичные этапы исследований и с низкой долей вероятности найдут широкое применение в ближайшие десятилетия).

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Руцков, Алексей Леонидович, 2017 год

Список литературы

1. Aiyer S. V. B., N. Niranjan and F. Fallside. "A theoretical inverstion info the performance of Hopfield model", IEEE Transactions on Neural Networks, 1990, vol. 15, p. 204-215.

2. Kosko, B., «Neural Networks and Fuzzy Systems: A Dynamical Systems Approach to Machine Intelligence», Prentice -Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1991.

3. Kuo, Y. H., C. I. Kao, and J. J. Chen, « A fuzzy neural network model and its hardware implementation», IEEE Trans, on Fuzzy Systems, Vol. 1, pp. 171-183, 1993.

4. Mamdani E. Advancer in the linguistic synthesis of fuzzy controllers // Int. J.Man-Machine Studies. 1976. № 8.Р.669-678.

5. Nozaka, Y., «Trend of new control theory application in industrial process control (Asurvey)», Proc. of 12th IFACWorld Congress, Sydney, Vol. VI, pp. 51-56, 1993.

6. Аведьян Э.Д. Алгоритмы настройки многослойных нейронных сетей. -Автоматика и телемеханика, 1995, №4, С.106-118.

7. Алимов Ю.И., Гамм А.З., Ополева Г.Н. Информационное обеспечение диспетчерского управления в электроэнергетике. - Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1985. - 223 с.

8. Алябьева Л.Д. Использование математических методов при прогнозировании и перспективном планировании развития электроэнергетической отрасли. - М.,1988.

9. Арион В.Д. Оптимизация систем электроснабжения в условиях неопределенности /Каратун B.C., Пасинковский П.А.- Кишенев: Штиинца, 1991.160 с.

10. Аюев Б.И. Системная надёжность // Вестник УГТУ-УПИ. Энергосистема: управление, качество, конкуренция. Сборник докладов II Всероссийской научно-технической конференции. - Екатеринбург: Изд-во ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2004, №2 12 (42). - С. 237-249.

11. Аюев Б.И., Багрянцев А.А., Машалов Е.В., Неуймин В.Г. Взаимосвязи задач планирования электроэнергетических режимов и проведения аукционов на конкурентных рынках электроэнрегии // Сборник научных трудов института проблем моделирования в энергетике им. Г.Е. Пухова. Специальный выпуск. Функционирование и развитие рынков электроэнергии и газа. Киев, 2007. - С. 8-17.

12. Базара М., Шетти К. Нелинейное программирование: теория и алгоритмы / Пер. с англ. Т.Д. Березнёвой и В.А. Березнёва под ред. Д.Б. Юдина. М.: Мир, 1982. - 583 с.

13. Баранов Г.Л., Жаркий В.Ф. Комплексное моделирование режимов электроэнергетических систем. Киев: Наукова думка, 1979. - 239 с.

14.Баринов В.А., Совалов С.А. Режимы энергосистем: методы оптимизации и управления.- Москва, Энергоатомиздат, 1990.- 438 с.

15. Баринов В.А. и др. Автоматизация диспетчерского управления в электроэнергетике. - Москва, Московский энергетический институт, 2000. - 647 с.

16. Башуев В.В. Динамические свойства электроэнергетических систем. М.: Энергоатомиздат, 1987. - 120 с.

17. Бир С. Кибернетика и управление производством. - 2-е изд.: пер. с англ. / под ред. А.Б. Челюсткина. - М.: Наука, 1965. - 392 с.

18. Бурковский В.Л. Алгоритмизация процесса формирования оперативного графика системного оператора на основе нечёткой нейронной сети/ В.Л. Бурковский, В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков, Шукур Омар Махмуд // Электротехнические комплексы и системы управления- 2015.- №4. - С.77 - 82.

19. Бурковский В.Л. Реализация концепции Smart Grid с применением искусственных нейронных (ИНС) и нейро-нечётких сетей (ННС) / В.Л. Бурковский, В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков// Энергия XXI век - 2015. - № 3(91). - С. 38-46.

20. Бурковский В.Л. Модель прогнозирования регионального энергопотребления на базе нечёткой нейронной сети / В.Л. Бурковский, В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков, Шукур Омар Шукур Махмуд // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2015.- т.11 - № 5. - С. 41-46

21. Бурковский В.Л. Анализ проблематики краткосрочного прогнозирвоания интегральных экономических показателей / Бурковский В.Л., Гусев К.Ю.// Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2010. - Т.6 - № 2. -С. 32-35.

22. Бурковский В.Л. Математическая модель оптимизации загрузки автотрансформаторов в системообразующей электрической сети / Бурковский В.Л., Винников Б.Г., Картавцев В.В. // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2009. - Т.5 - № 8-1. - С. 163-165.

23. Бурковский В.Л. Модели оптимального энергораспределения в системах регионального энергопотребления / В.Л. Бурковский, Р.А. Харченко. - Воронеж: В Г ТУ, 2006 - 137 а

24. Бурковский В.Л. Нейросетевая модель прогнозирования динамики экономических показателей / Бурковский В.Л., Гусев К.Ю. // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2010. - Т.6 - № 4 -с. 80-82.

25. Бурковский В.Л., Гусев К.Ю. Нейросетевое моделирование динамики нелинейных объектов в условиях краткосрочного прогнозирования на основе аппарата нечёткой логики. Воронеж: Изд-во Воронежского государственного технического университета 2014. - 160 с.

26. Бурковский В.Л. Оптимизация функционирования региональных систем энергоснабжения с применением элементов экспертных методов/ В.Л. Бурковский, В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков, Шукур Омар Махмуд // Современные методы прикладной математики, теории управления и компьютерных технологий (ПМТУКТ -2016), г.Воронеж, 21-26 сентября 2016 г. - С. 189-191.

27. Бурковский В.Л., Гусев К.Ю. Нейросетевое моделирование динамики нелинейных систем / В.Л. Бурковский, К.Ю. Гусев // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2018. - Т.8 - № 12.1 - С. 51-56.

28. Бурман А.П. Перспективы развития основного электрооборудования ЕЭС РФ / под ред. А.П. Бурмана. М.: Издательский дом МЭИ, 2006. - 76 с.

29. Вальтин Ю.Ю., Мельдорф М.Ф. Моделирование нагрузки электроэнергетической системы с учетом метеорологических факторов. - Труды Таллинск. политехи, ин-та, 1978, № 453. С. 3-9.

30. Венников В.А., Суханов О.А. Кибернетические модели электрических систем / В.А. Венников, О.А. Суханов // Изв. АН СССР. Энергетика и транспорт. -1974. - №3. - С. 112 - 122.

31. Веников В.А., Погосян Т.А. Ускорение расчёта электромеханических переходных процессов в электрических системах одновременным решением дифференциальных и алгебраических уравнений // Электиричество. 1985. - №4. -С. 16-19.

32. Вертешев А.С. Развитие интеллектуальной энергетики в России и за рубежом / А.С. Вертешев // Академия энергетики. 2011. - №1 (39). - С. 70-75.

33. Виленский П.П., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов. Теория и практика. М.: Дело, 2001. - 832 с.

34. Воропай Н.И. Анализ механизмов развития системных аварий в электроэнергетических системах / Н.И. Воропай, Д.Н. Ефимов, В.И. Решетов // Электричество. 2008. - №10. - С.12а - 24.

35. Воропай Н.И. Инновационное развитие электроэнергетики России / Н.И. Воропай, С.В. Подковальников, В.А. Стенников и др. // Электро. 2011. - №4. - С. 1318.

36. Воропай Н.И. Мониторинг и прогнозирование режимов совместно работающих энергообъединений и управление ими / Н.И. Воропай, К. Ретанц, О.А. Суханов // Электричество. 2011. №4. - С.7-12.

37. Воротницкий В.Э. Потери электроэнергии в электрических сетях. Ситуация в России. Зарубежный опыт анализа и снижения. - М.: Диалог-электро, 2006. - 72 с.

38. Воротницкий В.Э., Заслонов С.В., Калинкина М.А., Паринов И.А., Туркина О.В. Методы и средства расчета, анализа и снижения потерь электрической энергии при ее передаче по электрическим сетям. М., 2006. - 168 с.

39. Гаврилова Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем: Учебник / Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский // СПб.: Питер, 2001. - 384 с.

40. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. - М.: ИПРЖР, 2000. - 415 с.

41. Гамм А.З. Оценивание состояния в электроэнергетике / А.З. Гамм, Л.Н. Герасимов, И.И. Голуб и др. М.: Наука, 1983. - 17 с.

42. Гамм А.З. Вероятностные модели режимов электроэнергетических систем. - Новосибирск: Наука. Сиб. изд. фирма, 1993.- 115 с.

43. Гамм А.З. Оценка текущего состояния электроэнергетической системы как задача нелинейного программирования.- «Электричество», 1972. - №9

44. Гамм А.З. Статистические методы оценивания состояния электроэнергетических систем. - М. :Наука, 1976. - 220 с.

45. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. - М.: СП «ParaGraph», 1990.

46. Горбань А.Н., Дудин-Барковский В.Л. Нейроинформатика. -Новосибирск: Наука. Сибирское предприятие РАН, 1998. - 296 с.

47. Горнштейн В.М., Мирошниченко Б.П., Пономарёв А.П. Методы оптимизации режимов энергосистем. - М.: Энергия. - 1981.

48. ГОСТ 32144-2013 Электрическая энергия. Совместимость технических средств электромагнитная. Нормы качества электрической энергии в системах электроснабжения общего назначения

49. Данилов Д.А. Энергосберегающая система нейро-нечёткого управления потреблением электрической энергии крупного промышленного мебельного холдинга / Д.А. Данилов, В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. - 2014.- т.2 - № 3-4 (8-4). - С. 300-304.

50. Данилов А.Д. Возможности применения нейро-нечётких сетей для оценки и регулирования состояния элементов предприятия деревообрабатывающей отрасли / А.Д. Данилов, В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков // Вестник Воронежского государственного лесотехнического университета. - 2015.- т.3 - № 5-4 (16-4). - С. 78-81

51. Дьяков А.Ф. Концепция создания автоматизированных систем управления переходными режимами в объединённых энергосистемах / А.Ф. Дьяков, Н.И. Зеленохат // Изв. АЭН РФ. - 2009. - №3. - С. 1-11.

52. Железко Ю.С. Потери электроэнергии. Реактивная мощность. Качество электроэнергии: Руководство для практических расчётов / Ю.С. Железко. - М.: ЭНАС, 2009. - 456 с.: ил.

53. Зайцев А.И. Реализация активно - адаптивных элементов электроэнергетических систем на основе статических преобразователей / А.И. Зайцев, В.Н. Крысанов // Вести высших учебных заведений Черноземья. - 2016.-№ 1. - С. 13 - 20.

54. Идельчик В.И. Расчёты и оптимизация режимов электрических сетей и систем. - М.: Энергоатомиздат, 1988. - 288 с.

55. Информация по расчётной модели СО ЕЭС - Режим доступа: http://br.so-ups.ru/Public/MainPage.aspx

56. Кабаченко В.В. Основы программирования на C#. Консольные приложения / В.В. Кабаченко, О.Н. Хмылко // Учебно-методическое пособие. -Псков: Издательство ПсковГУ, 2015.- 180 с.

57. Квартальные отчёты НП «Совет рынка» - Режим доступа: http:// www.np-sr.ru/ru/market/wholesale/pricemonitoring/index.htm

58. Кобец Б.Б. Smart grid. Концептуальные положения / Б.Б. Кобец, И.Н. Волкова // Энергорынок. 2010. - №3. - С. 66-72.

59. Кононов Ю.Г. Опыт определения потерь электроэнергии на корону и использование динамики их применения для идентификации гололёдных образований на воздушной линии электропередачи 330 кВ / Ю.Г. Кононов, Ф.А. Дьяков // Материалы третьего Междунар. науч. - практ. электроэнерг. семинара «Вопросы проектирования, строительства и эксплуатации ВЛ с учётом перспективы повышения надёжности их работы на современном этапе»: (МЭС-3), 2007. - М.: ИК ЭЭС СНГ, 2007. - С.189-201.

60. Королёв М.Л. Оптимизация режимов электроэнергетических систем на основе принципов функционального моделирования / М.Л. Королёв, В.А. Макеечев, О.А. Суханов, Ю.В. Шаров // Электричество. 2006.- №3.- С. 4 - 11.

61. Крошко Д.Л., Новицкий Д.А., Суханов O.A. Иерархические алгоритмы для решения задач оценивания состояния в электроэнергетических системах // Электронное моделирование. 2007. - №1. (Киев).

62. Крысанов В.Н. Анализ системы микроконтроллерного управления солнечным источником энергии / В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков, П.А. Семёнович, Ю.В. Шарапов // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2012.- т.8 - № 12-1. - С. 113-116.

63. Крысанов В.Н. Математическое моделирование искусственных нейронных сетей в структуре трансвекторного управления системой ПЧ-АД / В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков // Электротехнические комплексы и системы управления -2013.- №1. - С.30 - 35.

64. Крысанов В.Н. Влияние нейросетевого управления на качество переходных процессов динамических режимов электроприводов с частотным управлением / В.Н. Крысанов, К.С. Гамбург, А.Л. Руцков // Электротехнические комплексы и системы управления - 2013.- №1. - С.50 - 56.

65. Крысанов В.Н. Энергоэффективные алгоритмы управления системами осветительной нагрузки / В.Н. Крысанов, К.С. Гамбург, А.Л. Руцков // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2013.- т.9 - № 3-1. - С. 142-147.

66. Крысанов В.Н. Оценка экономического эффекта от применения устройств плавного пуска с использованием принципов нейросетевого управления / В.Н. Крысанов, К.С. Гамбург, А.Л. Руцков // Энергобезопасность и энергосбережение. -2013.- № 5. - С. 21-25.

67. Крысанов В.Н. Применение нейро-нечётких сетей для распределённых объектов / В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков // Электротехнические комплексы и системы управления - 2013.- №2. - С. 18 - 22.

68. Крысанов В.Н. Анализ энергетической эффективности управления режимами сетей 220 - 500 кВ ООО «Системный оператор единой энергетической системы» на территории Воронежской области / В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков // Электротехнические комплексы и системы управления - 2015.- №1. - С. 75 - 80.

69. Крысанов В.Н. Функционально-алгоритмическая организация систем регионального энергопотребления / В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков, Шукур Омар Шукур Махмуд // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2016.- т.12 - № 1. - С. 44-49.

70. Крысанов В.Н. Вопросы концептуального развития Smart Grid в электроэнергетике с применением искусственных нейронных и нейро-нечётких сетей / В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков // Электротехнические комплексы и системы управления - 2014.- №1. - С.7 - 14.

71. Крысанов В.Н. Прогнозирование потребления электроэнрегии территориальными сетевыми организациями с использованием методов нейро-нечётких сетей / В.Н. Крысанов, К.С. Гамбург, А.Л. Руцков // Электротехнические комплексы и системы управления - 2014.- №2. - С.40 - 46.

72. Крысанов В.Н. Особенности реализации технологии Smart Grid в региональных системах электроснабжения / В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков, Шукур Омар Шукур Махмуд // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2014.- т.10 - № 5-1. - с. 92-97

73. Крысанов В.Н. Проблема и решения при внедрении концепции Smart Grid в России / В.Н. Крысанов, В.Л. Бурковский, А.Л. Руцков, Ю.В. Шарапов // Современные методы прикладной математики, теории управления и компьютерных технологий (ПМТУКТ -2015), г.Воронеж, 21-26 сентября 2015 г. -С. 189-191

74. Крысанов В.Н. Анализ программно- аппаратного обеспечения сетей Smart Grid/ В.Н. Крысанов, Ю.В. Шарапов, А.Л. Руцков // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2015.- т.11 - № 4. - С. 97-101.

75. Крысанов В.Н. Оптимизация параметров цикла диффузии свеклосахарного производства с применением нейро-нечётких принципов/ В.Н.

Крысанов, А.Л. Руцков, Д.С. Мязин // Электротехнические комплексы и системы управления - 2015.- №2. - С.65 - 70.

76. Крысанов В.Н. Повышение эффективности управления параметрами подстанции 220 кВ / В.Н. Крысанов, Н.В. Гагаринов, А.Л. Руцков // Энергобезопасность и энергосбережение - 2015. - №1(61). - С.48 - 54.

77. Крысанов В.Н. Системная оптимизация экономических показателей функционирования системного оператора в Воронежской энергосистеме/ В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков, Шукур Омар Махмуд // Электротехнические комплексы и системы управления - 2015.- №3. - С.62 - 67.

78. Крысанов В.Н. Реализация многофункциональных физических моделей объектов энергетики / В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков, Ю.В. Шарапов // Электротехнические комплексы и системы управления - 2015.- №4. - С.1 - 6.

79. Крючков И.В., Суханов О.А. Алгоритм кибернетического моделирования переходных процессов электрических систем// Изв. Вузов. Энергетика. 1986. - №7. - С. 45-48.

80. Кудинов Ю.И. Системный подход к нечёткому моделированию сложных производственных систем // Информационные технологии. Приложение. 2009.-№5. - С. 2 - 32.

81. Кудинов Ю.И., Кудинов И.Ю., Суслова С.А. Нечёткие модели динамических процессов. М.: Научная книга, 2007. - 184 с.

82. Лоусон Ч., Хенсон Р. Численное решение задач метода наименьших квадратов: Пер. с англ. М.: Наука. Гл. ред. Ф из.-мат. лит., 1986.

83. Макаров А.А. Активно-адаптивная сеть - новое качество ЕЭС России / А.А. Макаров, В.В. Дорофеев // Энергоэксперт. 2009. №4. - С. 28-34.

84. Максимова Н.А. Теория систем массового обслуживания и её приложения/Н.А. Максимова, О.И. Сергамасова // Вестник Амурского государственного университета. Серия естественные и экономические науки-2012.- № 59. - С. 17-25.

85. Маркушевич Н.С. Перспектива развития АСДУ предприятия электросетей // Энергетик.- 1984.- №5.- С. 23-24.

86. Машалов Е.В., Неуймин В.Г., Шубин Н.Г. Программное обеспечение синтеза и актуализации единой расчётной модели // Материалы межрегионального научно-технического семинара «Оперативное управление электроэнергетическими системами - новые технологии». - Сыктывкар: 2003.

87. Меламед И.И. Нейронные сети и комбинированная оптимизация / И.И. Меламед // Автоматика и телемеханика, 1994. - № 11. - С. 3-40.

88. Мину М. Математическое программирование / Пер. с франц. А. И. Штерна. М.: Наука. Гл. ред. физ. мат. лит., 1990. - 486 с.

89. Орлов С. А. Технологии разработки программного обеспечения: Учебник / С. А. Орлов. - СПб.: Питер, 2002. — 464 с.: ил.

90. Осика Л.К. Коммерческий и технический учёт электрической энергии на оптовом и розничных рынках: теория и практические рекомендации. - СПб.: Политехника, 2005. - 360 с.

91. Осика Л.К. Метрологические проблемы виртуального моделирования технологических систем в электроэнергетике / Л.К. Осика //Метрология, 2014. - № 1. - С. 33 - 38.

92. Островский Г.М. Технические системы в условиях неопределённости: анализ гибкости и оптимизация: учебное пособие / Г.М. Островский, Ю.М. Волин. - М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2012. - 319 с.

93. Первозванский А.А. Математические модели в управлении производством.- М.:Наука, 1975.- 208 с.

94. Перечень организаций - участников оптового рынка. НП «АТС» //http:// http://www.atsenergo.ru/results/participants

95. Подвальный С.Л., Бурковский В.Л. Имитационное управление технологическими объектами с гибкой структурой. - Воронеж: ВГУ,1988.-162 с.

96. Подвальный С.Л. Генерирование моделей распределительных подстанций в базе данных / С.Л. Подвальный, М.И. Чудинов // Сборник материалов VIII международной конференции «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации. Распознавание», Курск, 13-15 мая 2008 г.

97. Подвальный С.Л. Блочное проектирование однолинейных схем распределительных устройств подстанций для их графического представления в оперативных схемах нормального режима электрических сетей / С.Л. Подвальный, М.И. Чудинов // Сборник материалов VIII международной конференции «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации. Распознавание», Курск, 13-15 мая 2008 г.

98. Подвальный С.Л. Концепция многоальтернативного управления открытыми системами: истоки, состояние, перспективы / С.Л. Подвальный, Е.М. Васильев // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2013.- т.9 - № 2. - С. 4 - 20.

99. Подчукаев В.А. Аналитические методы теории автоматического управления. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002. - 256 с.

100. Показатели функционирования СО ЕЭС за июнь, декабрь 2016 года; статистическая информация //http://so-ups.ru/

101. Поляк Б.Т. Введение в оптимизацию / Б.Т. Поляк //. - М.: Наука, 1983. -

384 с.

102. Поспелов Г.Е. Потери мощности и энергии в электрических сетях / Г.Е. Поспелов, Н.Д. Сыч // . - М.: Энергоатомиздат, 1981. - 216 с.

103. Постановление Правительства РФ от 27 декабря 2004 г. № 854 "Об утверждении Правил оперативно-диспетчерского управления в электроэнергетике" (с изменениями и дополнениями) - Режим доступа: base. garant.ru/187737/#ixzz4sJ7nV26t

104. Приказ Министерства энергетики РФ от 30 декабря 2008 г. № 326 "Об организации в Министерстве энергетики Российской Федерации работы по утверждению нормативов технологических потерь электроэнергии при ее передаче по электрическим сетям" (с изменениями и дополнениями) - Режим доступа: http ://base. garant.ru/195516/#ixzz4 sJ7LPk6d

105. Приказ Минпромэнерго РФ от 23 июня 2015 г. № 380"О Порядке расчета значений соотношения потребления активной и реактивной мощности для отдельных энергопринимающих устройств (групп энергопринимающих устройств)

потребителей электрической энергии" // http:// normativ.kontur.ru /document?moduleId=1&documentId=256534

106. Раскрытие информации ОАО «СО ЕЭС» за июнь и декабрь 2016 года -Режим доступа: http://so-ups.ru/index.php?id=tech_disc2016

107. Раскрытие информации ОАО «Россети» - Режим доступа: http://www.rosseti.ru/investors/attention/?year=2016

108. Розанов Ю.К. Силовая электроника / Ю.К. Розанов, М.В. Рябчицкий, А.А. Кваснюк // М.: Издательский дом МЭИ, 2009. - 632 с.

109. Руцков А.Л Математическое моделирование систем управления распределённой насосной нагрузки с применением искусственных нейронных сетей / В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков // Всероссийская научно-техническая конференция «Научные технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве», Воронеж ,14-15 мая 2013 г.

110. Руцков А.Л. Реализация программного комплекса прогнозирования уровня регионального энергопотребления / В.Л. Бурковский, В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков// Вестник Воронежского государственного технического университета. -2016.- т.12 - № 3. - С. 41-47.

111. Руцков А.Л. Пространственный 3-d интерполятор с использованием нечёткой логики / В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков, Ю.В. Шарапов // XI Международный семинар "Физико-математическое моделирование систем" (ФММС-15), Воронеж 27-28 ноября 2015 г.

112. Руцков А.Л. Проблемы прогнозирования потребления электроэнергии на предприятиях с одноставочным тарифом / В.Н. Крысанов, К.С. Гамбург, А.Л. Руцков // Международная научно-техническая конференция «Электроэнергетика и электротехника» НОУ ВПО «Международный ин-т компьют. технологий», Воронеж 15-21 мая 2014 г.

113. Руцков А.Л. Применение методов нейронных и нейро-нечётких сетей в системах управления статическими преобразователями в электроприводе / В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков // Международная (XIX Всероссийская) конференция по автоматизированному электроприводу (АЭП-2014), Саранск, 7-9 октября 2014 г.

114. Руцков А.Л. Прогнозирование потребления электроэнергии промышленными предприятиями с использованием методов искусственных нейронных и нейро-нечётких сетей/ В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков // Международная (XIX Всероссийская) конференция по автоматизированному электроприводу (АЭП-2014), Саранск, 7-9 октября 2014 г.

115. Руцков А.Л. Оценка эффективности применения искусственных нейронных и нейро-нечётких сетей для концепции Smart Grid в элементах транспорта и потребления электроэнергии / А.Л. Руцков, Шукур Омар Шукур Махмуд, В.Н. Крысанов // Всероссийская научно-техническая конференция «Научные технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве», Воронеж, 25-28 октября 2015 г.

116. Руцков А.Л. Повышение технологической и энергетической эффективности наклонных диффузионных установок путём оптимизации параметров с применением нейро-нечётких принципов / А.Л. Руцков, Д.С. Мязин, А.В. Романов // Всероссийская научно-техническая конференция «Научные технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве», Воронеж, 25-28 октября 2015 г.

117. Руцков А.Л. Анализ эффективности управления режимами сетей 220 кВ / А.Л. Руцков, Н.В. Гагаринов, А.В. Романов // Всероссийская научно-техническая конференция «Научные технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве», Воронеж, 25-28 октября 2015 г.

118. Руцков А.Л. Разработка физических моделей объектов энергетики /В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков// Международной научно-практической конференции «Молодежный форум: технические и математические науки» 9- 12 ноября 2015 года, г. Воронеж (РФ)

119. Руцков А.Л. Прогнозирование потребления электроэнергии в развивающейся региональной системе электроснабжения / В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков, Шукур Омар Шукур Махмуд //XV Международный семинар "Физико-математическое моделирование систем" (ФММС-15), Воронеж 27-28 ноября 2015 г.

120. Руцков А.Л. Имитационное моделирование электропривода подачи рабочего инструмента металлообрабатывающего станка / В.Н. Крысанов, А.А. Миненко, А.Л. Руцков // XV Международный семинар "Физико-математическое моделирование систем" (ФММС-15), Воронеж 27-28 ноября 2015 г.

121. Руцков А.Л. Реализация элементов программного комплекса прогнозирования регионального энергопотребления на базе нейронной сети / В.Л. Бурковский, В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков, Шукур О.М.// Современные методы прикладной математики, теории управления и компьютерных технологий (ПМУКТ-2016) сборник трудов IV международной конференции, г.Воронеж, С.59-63.

122. Руцков А.Л. Анализ применения нечётких нейронных сетей для прогнозирования энергопотребления промышленных предприятий / А.Д. Данилов, Шукур О.М., А.Л. Руцков // Актуальные научные исследования XXI века: теория и практика. 2016.- т.4. - №6 (26). - С. 59-63.

123. Руцков А.Л. Повышение энергоэффективности и энергосбережения промышленных узлов нагрузки / В.Н. Крысанов, Ю.В. Шарапов, А.Л. Руцков // Современные технологии в науке и образовании - СТНО - 2016 сб. тр. междунар. научн. техн. и науч. - метод. конф. в 4 томах. Рязанский государственный радиотехнический университет под общ. ред. О.В. Миловзорова, 2016. - С. 280-284.

124. Сигеру Омату Нейроуправление и его приложения. Кн.2 / Сигеру Омату, Марзуки Халид Ю Рубия Юсоф; Пер. с англ. Н. В. Батина; Под ред. А. И. Галушкина, В. А. Птичкина. - М.: ИПРЖР, 2000. - 272 с.: ил.

125. Ситников В.Ф. Интеллектуальные электроэнергетические системы с активно-адаптивной сетью // В.Ф. Ситников, В.А. Скопинцев // Электричество. 2012. - №3. - С. 2 - 6.

126. Совалов С.А. Автоматизация управления энергообъединениями / Под ред. С.А. Совалова. М.: Энергия, 1979. - 432 с.

127. Стофт С. Экономика энергосистем. Введение в проектирование рынков электроэнергии: Пер. с англ./ Под ред. А.И.Лазебника и И.С. Сорокина, М.: Мир. -2006.

128. Структура СО ЕЭС РФ - Режим доступа: http://so-ups.ru/mdex.php?id=structure

129. Суханов О.А. Иерархические модели в анализе и управлении режимами электроэнергетических систем / О.А. Суханов, Ю.В. Шаров - М. : Издательский дом МЭИ, 2007. - 312 с.: ил.

130. Терехов В.А. Нейросетевые системы управления: Учеб. пособие для вузов/ В.А. Терехов, Д.В. Ефимов, И.Ю.Тюкин.- М.: Высш. шк. 2002. -183 с.

131. Тэрано Т. Прикладные нечёткие системы: пер. с японского / под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугено. М.: Мир, 1993. - 368с.

132. Тэнк Д. Коллективные вычисления в нейроподобных электронных схемах / Д. Тэнк, Д. Хопфилд // В мире науки, 1988. - №2. - С. 45 - 53.

133. Федеральный закон "Об электроэнергетике" от 26.03.2003 № 35-ФЗ

134. Харченко Р.А. Моделирование и алгоритмизация оптимального распределения ограниченных энергомощностей в системах управления региональным энергопотреблением/ Р.А. Харченко. - Воронеж: ВГТУ, 2005 - 184c.

135. Хозлов М.В. Методы устойчивого оценивания состояния ЭЭС в оперативных задачах надёжности - Режим доступа: http://www. Energy.komics.ru/ seminar/Hohl-tuap .pdf.

136. Шведов Г.В. Мероприятия по сокращению потерь мощности и электроэнергии в электрических сетях (в примерах и иллюстрациях): учеб. пособие. - М.: Издательский дом МЭИ, 2008. - 52 с.

137. Шведов Г.В. Экономические режимы электрических сетей: учеб. пособие. - М.: Издательский дом МЭИ, 2007. - 40 с.

Приложение 1 Акты внедрения и свидетельства о регистрации программ

российская федерация

RU 2016611427

ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА ПО ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ

ГОСУДАРСТВЕННАЯ РЕГИСТРАЦИЯ ПРОГРАММЫ ДЛЯ ЭВМ

Номер регистр а ции (свЕдетеяы: тва): 20Ш11427

Дата регистрации: 02.02.2016

Номер Н ДЯГД ПОСТуПЛЕННЯ ЗАЯВКИ

1Ü1S662202 15.12.2015

Дата публикации 20.02.2016

АвторЕ]

Шп рапов Юрии Викторович (KU), Крыс а нов Валерий Николаевич i Rl~), Руцков Алексеи Леонидович [R.L")

Пр авсобладатйпь

Федеральное государственное огоджетное обраэопательное учреждение высшего образования «Воронеже к и й государственный технический университет» £R."L~)

Название программы для ЭВМ:

Программа управленпятирнсторного реп1 ля тор а напряжения

Реферат:

Пр огр амма пр една знач ена для р е ал иза цпи микр о ко нтр олл ер ного vnp а ш е ннэ л пне йнеш тир ист ор ным регупетор ом на пря л-:е нпя с диапа зо ном р а6 о ты ±3511 о. О ол а с ть пр име не нпя -inpHCTOpHEie регуляторы напряхенна различной мощное!и. Программа реализует регулирование и контроль переменного напряжения линейного трансформатора с тиристор hedí управлением и трансляцию формы напряжения сети по цифровому интерфейсу о оме на данными.

Гни реализующей ЭВМ: Микроконтроллер 5TM32F4-29

Язык программирования: С

Вид и версия операционной системы: keil FieeRTOS Ооъем программы для ЭВМ: S239 6

Приложение 2 Результаты обучения ННС

Рисунок 2.1- Ошибка обучения ННС на основе Сугено для типа входных термов

trapmf и конфигурации 3 х 3 х 3

hd

s

o

a

o *

IO

O

B s

o\ *

P

O

C5\ ^

ft) a s

SO ffi

ffi

O a

P

O o

a o td CD

o

ft) a o

SO H

s a

td X O to a E

X

H ft) T3

o td

m "a

0

tn

CP

"¡1

is s

tn

=n

■5"

O 0

CP

ILJI

Error

o

™

3

i g!

©

a s

tn 0 m 0 O [T1 3- 0 O"

M O iP H ä

N ffl

i] 3 O

o

■5

3

00

Рисунок 2.5- Ошибка обучения ННС на основе Сугено для типа входных термов

psigmf и конфигурации 6 х Эх 3

Рисунок 2.7- Ошибка обучения ННС на основе Сугено для типа входных термов

trapmf и конфигурации 9 х Эх 3

Рисунок 2.9- Ошибка обучения ННС на основе Сугено для типа входных термов

dsigmf и конфигурации 9 х Эх 3

Рисунок 2.10- Ошибка обучения ННС на основе Мамдани для типа входных

Рисунок 2.11 - Ошибка обучения ННС на основе Мамдани для типа входных

термов - psigmf и конфигурации 3 х 3 х 3

Рисунок 2.12 - Ошибка обучения ННС на основе Мамдани для типа входных

Рисунок 2.13- Ошибка обучения ННС на основе Мамдани для типа входных

термов - trapmf и конфигурации 6 х 3х 3

Рисунок 2.14 - Ошибка обучения ННС на основе Мамдани для типа входных

Рисунок 2.15 - Ошибка обучения ННС на основе Мамдани для типа входных

термов - dsigmf и конфигурации 6 х 3х 3

Рисунок 2.16- Ошибка обучения ННС на основе Мамдани для типа входных

Рисунок 2.17 - Ошибка обучения ННС на основе Мамдани для типа входных

термов - psigmf и конфигурации 9 х 3х 3

Рисунок 2.18 - Ошибка обучения ННС на основе Мамдани для типа входных

Приложение 3 Показатели энергоэффективности ПС 220 кВ «Южная»

Таблица 3.1- Значение tgф ,cosф и W(t), за режимные дни 2014 - 2016 гг на ПС 220 кВ «Южная» по точкам 1 -3

Дата режимного дня Часы экстре мума Р, кВт Q, кВАР ^ ф cos ф Средняя величина мощности, МВт

11.06.2014 5:00 103950 86100 0,828 0,77 113,333

19:00 194250 79800 0,411 0,925

17.12.2014 5:00 97650 71400 0,731 0,807 121,688

15:00 158550 53550 0,338 0,947

17.06.2015 5:00 112350 87150 0,776 0,79 155,000

11:00 207900 11235 0,054 0,999

16.12.2015 6:00 67200 80850 1,203 0,639 105,000

16:00 133350 102900 0,772 0,792

15.06.2016 4:00 106050 76650 0,723 0,81 163,333

11:00 152250 81900 0,538 0,881

14.12.2016 6:00 19950 40950 2,053 0,438 48,758

13:00 72450 54600 0,754 0,799

Таблица 3.2- Значение tgф ,cosф и W(t) за режимные дни 2011 - 2014 гг на ПС 220 кВ «Южная» по точкам 4-5

Дата режимного дня Часы экстре мума Р, кВт Q, кВАР ^ ф cos ф Средняя величина мощности, МВт

11.06.2014 5:00 60900 62475 1,026 0,698 112,500

19:00 152250 69825 0,459 0,909

17.12.2014 5:00 78750 64050 0,813 0,776 120,854

15:00 164325 117600 0,716 0,813

17.06.2015 5:00 102900 78225 0,76 0,796 154,167

11:00 202650 102375 0,505 0,893

16.12.2015 6:00 63000 77437,5 1,229 0,631 104,167

11:00 142800 95130 0,666 0,832

15.06.2016 5:00 107100 78750 0,735 0,806 162,500

11:00 212100 98437,5 0,464 0,907

14.12.2016 6:00 21000 41160 1,96 0,454 47,925

14:00 67725 55545 0,82 0,773

Таблица 3.3 - Значение токов нагрузки автотрансформаторов за режимные

дни 2014 - 2016 гг на ПС 220 кВ «Южная»

Дата Сторона Наименование автотрансформатора

АТ-1 200 МВА АТ-2 135 МВА АТ-3 135 МВА

1шт, А Imax, А Тш!^ А Imax, А ^Г^ А Imax, А

11.06.2014 ВН 174 375 90 140 80 160

СН 310 550 180 290 180 280

НН — — — — — —

17.12.2014 ВН 170 265 100 170 не работал

СН 340 530 200 340

НН — — — —

17.06.2015 ВН 205 355 115 210 не работал

СН 410 710 230 420

НН — — — —

16.12.2015 ВН 160 280 85 160 не работал

СН 320 560 170 310

НН — — — —

15.06.2016 ВН 154 273 87 158 86 155

СН 312 546 174 315 171 310

НН — — — — — —

14.12.2016 ВН не работал 49 126 51 128

СН 168 244 172 258

НН — — — —

Средняя нагрузка по РД ВН 172,6 309,6 87,7 160,7 72,3 147,7

СН 338,4 579,2 187,0 319,8 174,4 282,7

НН — — — — — —

*Номинальные значения по токам нагрузки для автотрансформаторов (коэффициент использования - а для обмоток СН и НН равен 0,5) составляют значения, представленные в таблице П4.4.

Таблица 3.4 - Номинальные значения токов нагрузки АТ

Уровень I ном АТ-200 / I ном АТ-135 I ном АТ-135 /

напряжения 220/110/10, А /220/110/10, А 220/110/35, А

ВН 505 355 355

СН 955 614 614

НН 5500 6750 1929

Приложение 4 Расчёт параметров оборудования ПС 220 кВ «Южная»

Таблица 4.1 - Технические данные АТДЦТН-200000/220/110

Тип трансформатора Номинальная мощ- Номинальное напряжение, кВ Снема и группа соединения Потери, Вт Напряжение К.З., % Ток ЧЬ

ность,кВА ВН СН НН обмоток к.к к.з. ВН -СН ВН-НН СН-НН

ВН-

СН

367,5

АТДЦТН-200000/220/ 1 Ю-VI, vx.ni 200000 230 121 10,5 ЧН-авт/ О -0-11 48,0 ВН-НН 350,5 СН-НН 353,9 10,60 34,42 20,77 □,03В

Таблица 4.2 - Технические данные АТДЦТН-200000/220/110

№ Основные параметры 1АТ 2АТ

1 Тип трансформатора АТДЦТН-125000/220/110/10 АТДЦТН-125000/220/110/10

2 Заводской номер 83336 132555

3 Мощность обмоток ВН 125мВА 125мВА

4 Мощность обмоток СН 125мВА 125мВА

5 Мощность обмоток НН 63мВА 63мВА

6 Номинальные токи на стороне ВН 313 314

7 Номинальные токи на стороне СН 595 596

8 Номинальные токи на стороне НН 3464 3450

9 Потери холостого хода 84кВт 54кВт

10 Ток холостого хода 0,5% 0,14%

11 Схема и группа соединения Ун авто/-0-11 Ун авто/-0-11

12 Потери короткого замыкания

ВН - СН 9,96% 11,3

ВН - НН 31,0% 18,9

СН - Н 19,3% 27,7

Таблица 4.3 - Технические характеристики тр-ра ВРТДНУ - 125 000/35

Параметры ВДТ - 2

Тип ВРТДНУ -125000/35

Заводской номер 18217

Проходная мощность 125 000 кВА

Р х.х. 35 кВт

I х.х. % 1,98

Вес полный (т) 18,2

Расчёт параметров схемы замещения автотрансформаторов

АТДЦТГУ -125000/220 (Относительно ВН)

^ = 125 МВА =230 кВ U =121 кВ

с.ном.

U,^ =38.5 кВ Ар =34 кВ Ар в-с=277 кВ Ар в-н=210 кВ АР с-н=220 кВ

кз

икз в-с=10,96 % икз в-н=42,33 % ^ с-н=27,68 % 4 =0,045%

Определим параметры замещения данного трансформатора:

= А^-U2 н = 0.5(АРкй -с +АРк.-я ~ АР «с н ) -U2 н = 0.5(267) • 10-3 • 2302 = Q,452 Ом

= Р -U2н = 0.5(АРкд-с -АРв-я + АР «с-я ) -U2н = 0.5(287) • 10-3 -121^ Ом

тС S\ S\ 1252 '

= АРкя -U2н= 0.5(-АРкв-с + АРкв-я + АРкс-я) • U2н = 0.5(153) • 10-3 • 38,52 =Q0Q^

S\ S\ 1252

ги =0,938 Ом

^ =и^ ■U 2 н = 0.5(и кв-с + ив я - и^с-я ) •U 2 " = 0.5(25.61) • 2302 = Q 433 qm т'в 100S2 н 100 • S2 н 100 • 1252 '

r =Uc U2я = G.5(Uкв-c -икв-н + икс-н)•U2я = G.5(G)^1212 =GОм mC S2 я 1GGS 2„ 1GG • 1252

r = им • U2 я = G.5(-Uкв-c + ив-н + и с-н ) U2 я = G.5(59.G5) • 38,52 =GG28Ом тн S 2„ 1GGS 2„ 1GG • 1252 '

X =46,3S3 Ом

m ~

gm =б,427 • 10-V См Rm =1,556 • 1060м AQX =0,076 Мвар bm =1,063 • 10-6 См L =2995 Гн

AT-1-2GG АТДЦТН 220\110\10 (Относительно ВН)

г =АРкв • U2 я = G.5(AРкв-c +АРкв-н - АРкс-н ) •U2 я = G.5(364,1) 40 3 • 23G2 =024iQm mB S2 я S2H 2GG2 '

г =АРкс • U2я = G.5(AРкв-c -АРкв-н +АРкс-н)•U2я = G.5(37G,9)-1Q 3 • 1212 =0068Ом

mC S2я S2 я 2GG2 '

г н = АРн •U2я = G.5(-AРкв-c +АРкв-н +АРкс-н) • U2я = G.5(336,9) 40 3 -1Р,52 _ q qqq5 qm

^ = g. 5(u кв-c + икв-н - икс-н ) •U 2 я = G.5(24.25) • 23G2 =0160Qm

mB 1GGS2 я 100• S2 я 100•2002 '

икс U2 ^Кв-с -^кв-н + икс н) U2 0.5(0) •1212_0 Ом S \ 1GGS \ 100 • 2GG2

ин ■U2я G.5(-tt^-Ç +Uкв-н ^кс-н) •U2я Q^li^^HGi^OOO0бОм

S \ 1GGS \ 100 • 2002 '

V

gm =12 • 10-V См

Rm =0,S3 • 1060м

AQ =0,056 Мвар

bm =1,9 • 10-6 См

L =1678,16 Гн

XéM =

Рисунок 4.2 - Имитационная модель АТ-2, АТ-3 ПС 220 кВ «Южная»

Приложение 5 Определение параметров тиристорного регулятора

Ovi Œ>

Рисунок 5.1 - Силовая часть одной фазы системы АТ-ВДТ

Текст программы СУ тиристорного регулятора:

function[z1,z2] = СРи(п1,п2,У1,0,ТБ)-«определение вводимых и выводимых глобальных переменных»

persistent c1 c2 c3 c4 c5 c6 - «описание локальных переменных используемых в программе»

if isempty (c1, c2, c3, c4, c5,c6)- «инициализация переменных»

c1=0; c2=0; c3=0; c4=0; c5=0; c6=0; - «обнуление переменных» end;

imp1=and(V1,n1); - «вводится переменная impl проверки наличия сигнала от V1 и ni»

if imp1>=1 -«значение с5 становится равной 1 если imp1=1(если imp1=0 с5 не обнуляется)»

c5=1; end

if n1<=0 - «если п1=0(т.е отрицательная полуволна закончилась) то обнулить с5»

с5=0; end

if с5>=1 - «если с5=1 запустить таймер(за один такт он наращивает своё значение на величину равную Ts в данном случае она равна 5-10"6)»

c1=c1+Ts; end;

if c1>=G/1.8e4 - «если с1 становится больше введённого значения угла отпиранья в градусах тиристоров У1.У2, то переменная с2 становится равной единицы с1 обнуляется » c2=1; c1=0;

end;

if n1<=0 - «если отрицательная полуволна ноль то во избежание ошибок следует обнулить переменные с1 и с2» c1=0; c2=0; end;

z1=c2; - «вывод глобальной переменной»

imp2=and(V1,n2); - «вводится переменная imp2 проверки наличия сигнала от V1 и n2»

if imp2>=1 -«значение с6=1 если imp2=1»

c6=1; end

if n2<=0 «если n2=0(т.е положительная полуволна закончилась)

то обнулить c6»

c6=0; end

if c6>=1 «если с6=1 запустить таймер»

c4=c4+Ts; end;

if c4>=G/1.8e4 «если с4 больше введённого значения угла отпиранья в градусах тиристоров V1. V2,