Открытый доступ Открытый доступ  Ограниченный доступ Доступ для подписчиков

Направления развития методики оценки балансовой надёжности современных электроэнергетических систем

Д. С. КРУПЕНЁВ, Д. А. БОЯРКИН, Д. В. ЯКУБОВСКИЙ

Аннотация


В статье представлены результаты исследований по развитию методического аппарата оценки балансовой надёжности электроэнергетических систем. Развитие методического аппарата направлено на решение двух основных задач: повышение адекватности моделирования процессов, протекающих в электроэнергетической системе, и повышение вычислительной эффективности методики оценки балансовой надёжности. Для повышения адекватности моделирования процессов предложена новая формулировка математической модели минимизации дефицита мощности, в которой учитываются сетевые коэффициенты и квадратичные потери мощности при её передаче. Повышение вычислительной эффективности методики оценки балансовой надёжности достигается за счёт применения эффективных генераторов случайных чисел при формировании расчётных состояний электроэнергетических систем и методов машинного обучения для определения дефицитов мощности и других характеристик надёжности в расчётных состояниях.

Ключевые слова


электроэнергетическая система; балансовая надёжность; минимизация дефицита мощности; генераторы псевдо- и квазислучайных чисел; методы машинного обучения

Полный текст:

PDF

Литература


Воропай Н. И. Два энергетических коллапса - в штате Техас, США, и в Приморском крае, Россия / Н. И. Воропай и др. // Электроэнергия. Передача и распределение. 2021. № 4 (67). С. 166 - 174.

Prado J. The 2020 Power Blackout in the Brazilian State of Amapб: Lessons Learned and Opportunities /j. Prado, et al., 2021 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference. - Latin America: ISGT Latin America, 2021.

Technical Report on the events of 9 August 2019.

Илюшин П. В. Перспективы применения и проблемные вопросы интеграции распределённых источников энергии в электрические сети // Библиотечка электротехника. 2020. № 8 (260). - 116 с.

Симонов А. В., Илюшин П. В. О предотвращении отключений ветроэнергетических установок при нормативных возмущениях в прилегающей сети // Релейная защита и автоматизация. 2021. № 3 (44). С. 70 - 75.

Choi J. K. Probabilistic Power System Expansion Planning with Renewable Energy Resources and Energy Storage Systems /j. Choi, et al. - New York: Wiley-IEEE Press, 2022. - 512 p.

Qi X. Short-Term Reliability Assessment of Generating Systems Considering Demand Response Reliability / X. Qi, et al. // IEEE Access. 2020. Vol. 8. P. 74371 - 74384.

Воропай Н. И. Концепция обеспечения надёжности в российской электроэнергетике / Н. И. Воропай, Г. Ф. Ковалёв, Ю. Н. Кучеров и др. - М.: ООО ИД "Энергия", 2013. - 304 с.

Надёжность систем энергетики (Сборник рекомендуемых терминов). - М: ИАЦ "Энергия", 2007. - 192 с.

Ковалев Г. Ф., Лебедева Л. М. Надёжность систем электроэнергетики. - Новосибирск: Наука, 2015. - 225 с.

Billinton R., Allan R. N. Reliability Evaluation of Power Systems. Second Edition. - New York and London: Plenum Press, 1996. - 509 p.

ГОСТ Р 58730-2019. Расчеты балансовой надёжности. - М.: Стандартинформ, 2019.

Кнут Д. Искусство программирования. Том 2. Получисленные алгоритмы. Случайные числа. - М.: Изд-во ИИЛ, 2001. - 788 с.

Соболь И. М. Многомерные квадратурные формы и функции Хаара. - М.: Наука, 1969. - 288 с.

Matsumoto M., Nishimura T. Mersenne twister: A 623-dimensionally equidistributed uniform pseudorandom number generator // ACM Trans. on Modeling and Computer Simulations. 1998. No 8 (1). P. 3 - 30.

Marsaglia G. Xorshift RNGs // Journal of Statistical Software. 2003. No 8(14). P. 1 - 6.

O'Neill M. E. PCG: A Family of Simple Fast Space-Efficient Statistically Good Algorithms for Random Number Generation. - Claremont: Harvey Mudd College. HMC-CS-2014-0905, 2014.

Niederreiter H. Low-discrepancy and low-dispersion sequences //j. Number Theory. 1988. No. 30. P. 51 - 70.

Halton J. H. On the efficiency of certain quasi-random sequences of points in evaluating multi-dimensional integrals // Numerische Mathematik. 1960. Vol. 2. P. 84 - 90.

Соболь И. М. Метод Монте-Карло. - М: Наука, 1968. - 312 с.

Grigg C. The IEEE Reliability Test System-1996. A report prepared by the Reliability Test System Task Force of the Application of Probability Methods Subcommittee / C. Grigg, et al. // IEEE Transactions on Power Systems. 1999. Vol. 14. No. 3. P. 1010 - 1020.

Руденко Ю. Н. Резервы мощности в электроэнергетических системах стран - членов СЭВ. Методы исследования / Ю. Н. Руденко, М. Н. Розанов, Г. Ф. Ковалёв и др. - Новосибирск: Наука. 1988. - 150 с.

Чукреев Ю. Я. Модели обеспечения надёжности электроэнергетических систем. - Сыктывкар: Коми научный центр УрО РАН, 1995. - 176 с.

Зоркальцев В. И., Ковалев Г. Ф., Лебедева Л. М. Исследование моделей дефицита мощности электроэнергетических систем // Изв. РАН. Сер. "Энергетика". 2002. № 5. с. 76 - 86.

Зоркальцев В. И., Пержабинский С. М. Модели оценки дефицита мощности электроэнергетических систем // Сибирский журнал индустриальной математики. 2012. Т. XV. № 1(49). С. 34 - 43.

Обоскалов В. П. Алгоритмические аспекты расчёта вероятностных показателей дефицита мощности в задаче балансовой надёжности ОЭС // Изв. РАН. Сер. "Энергетика". 2020. № 2. С. 59 - 75.

Iakubovskii D. A model for power shortage minimization in electric power systems given constraints on controlled sections / D. Iakubovskii, D. Krupenev, N. Komendantova, D. Boyarkin // Energy Reports. 2021. No. 7. P. 4577 - 4586.

Беляев Н. А. Разработка моделей электроэнергетических систем для анализа надёжности обеспечения баланса мощности / Н. А Беляев., А. Е. Егоров, Н. В. Коровкин, В. С. Чудный // Электрические станции. 2015. № 11 (1012). С. 47 - 53.

Бояркин Д. А. Использование многозадачной регрессии для анализа случайных состояний электроэнергетической системы при оценке надёжности методом Монте-Карло // Математика и математическое моделирование. 2021. № 2. С. 34 - 49.

Krupenev D., Boyarkin D., Iakubovskii D. Improvement in the computational efficiency of a technique for assessing the reliability of electric power systems based on the Monte Carlo method // Reliability Engineering & System Safety. 2020. Vol. 204.




DOI: http://dx.doi.org/10.34831/EP.2022.87.92.008

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


© 1998 – 2023 НТФ «Энергопрогресс»

Адрес редакции:
129090, г. Москва, ул. Щепкина, д. 8
Телефон: +7 495 234-74-21
E-mail: energetick@mail.ru, energetik@energy-journals.ru

 

Наши партнеры

                

Выставки: