Реконфигурация распределительных электрических сетей
Аннотация
Выбор оптимальной структуры электрической сети возникает при восстановлении нормального режима после аварий или в режиме перегрузки.
В нормальном режиме работы распределительных сетей для обеспечения задач по снижению перегрузки и потерь электроэнергии происходит регулирование режимов, а реконфигурация не рассматривается.
Определение новой топологии электрической сети осуществляется на основе решения оптимизационной задачи методом ветвей и границ при соблюдении условий допустимости режима, с учетом сопротивлений линий, потерь электроэнергии, потоков мощности для всех вариантов структуры сети.
В результате имитационного моделирования распределительной электрической сети 10 кВ с четырьмя центрами питания после реконфигурации потребляемая мощность в электрической сети снизилась на 2,9 %, потери активной мощности в линиях электрической сети снизились на 256 кВт.
Реконфигурация для рассматриваемого случая обеспечила как допустимость режима по напряжению, так и исключение перегрузки линий.
Результаты исследований показали обоснованность предложенного подхода к динамической реконфигурации электрической сети для ограничения перегрузки и снижения потерь электроэнергии без расчёта нелинейных уравнений установившихся режимов для каждого варианта изменения топологии сети.
Ключевые слова
Литература
Wu Jun, Gao Yuelin, Yan Lina, An Improved Differential Evolution Algorithm for Mixed Integer Programming Problems // Conference2013 Ninth International Conference on Computational Intelligence and Security (CIS), 2013, vol. 1, pp: 31-35.
Williams. H.P. Logic and integer programming. Publ.: Springer, 2009, vol. 130, pp. 464.
Manju M., Leena G., Saxena N.S. Distribution Network Reconfiguration for Power Loss Minimization Using Bacterial Foraging Optimization Algorithm // Engineering and Manufacturing, 2016, no. 2.
Shengwei Ji, Chenyang Bu, Lei Li, Xindong Wu Local Graph Edge Partitioning with a Two-Stage Heuristic Method // Conference2019 IEEE 39th International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS), 2019, vol. 1, рр. 228-237.
Dian Najihah Abu Talib ; Hazlie Mokhlis ; Mohamad Sofian Abu Talip ; Kanendra N. Parallel Power System Restoration Planning Using Heuristic Initialization and Discrete Evolutionary Programming // Modern Power Systems and Clean Energy, 2017, vol. 5, iss. 6, pp. 991-1003.
Huang S., Wu Q., Cheng L., Liu Z. Optimal Reconfiguration Based Dynamic Tarifffor Congestion Management and Line Loss Reductionin Distribution Networks // IEEE Transactions on Smart Grid. 2015, vol. 6, рр. 49.
Niknam T. An Efficient Hybrid Evolutionary Algorithm Based on PSO and ACO for Distribution Feeder Reconfiguration // Eur. Trans. Electr. Power, 2010, no 20, pp. 575-590.
Ola B., Saad M., Hazlie M. Wardiah Dahalanc Optimal Reconfiguration of Distribution System Connected with Distributed Generations: A Review of Different Methodologies // Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2017, no 73, pp. 854-867.
Mostafa S., Reza B. Optimal Multi-objective Reconfiguration and Capacitor Placement of Distribution Systems with the Hybrid Big Bang–Big Crunch Algorithm in the Fuzzy Framework // Shams Engineering Journal, 2016, no 7, pp. 113-129.
Malysheva N.N. and Pavlov A.A. Determination of probabilistic descriptions and stochastic processes of changes load, Dynamics of Systems, Mechanisms and Machines (Dynamics), 2016, pp. 1–5.
Гребанюк Г.Г. Предельные графы в структурной оптимизации режимов распределительных сетей / Г.Г. Гребанюк, А.А. Крыгин // Автоматика и телемеханика. – 2015. – № 1. – С. 147-162.
Майстренко Г.В. Пприменение теории графов для повышения точности определения мест повреждения на линиях электропередачи в сетях сложной конфигурации // В сборнике: Социально-экономические проблемы развития муниципальных образований. Материалы и доклады XXII Международной научно-практической конференции. – 2017. – С. 113-116.
Diestel R. Graph Theory, Electronic Edition. Publ.: Springer-Verlag, 2005, pp. 422.
Слышалов В.К. Анализ методов, основанных на теории графов для определения показателей надежности схем ЭЭС / В.К. Слышалов, Г.В. Чекан Г.В. Чекан // Вестник Ивановского государственного энергетического университета. – 2010. – № 4. – С. 30-32.
Фишов А.Г. Реконфигурация электрических сетей с распределенной генерацией и мультиагентным управлением / А.Г. Фишов, Б.Б. Мукатов // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2015. – Т. 326. – № 9. – С. 143-152.
Лукьянов Д.В. Выбор структуры электрических сетей промышленных предприятий в условиях автоматизированного управления электропотреблением / Д.В. Лукьянов, Д.А. Васильев, В.А. Иващенко, А.Ю. Шабельникова // Известия Вузов. Поволжский регион. Технические науки. – 2010. – № 2. – С. 52-61.
Reza J.-S., Seyed-Masoud M.-T., Seyed-Sattar M. Microgrid Operation and Management using Probabilistic Reconfiguration and unit Commitment // Electrical Power and Energy Systems, 2016, no 75, pp. 328-336.
Jizhong Z. Optimization of Power System Operation / IEEE Press Series on Power Engineering, Publ.: John Wiley & Sons, 2009, vol. 49, pp. 624.
Третьяков Е.А. Перспективные методы управления транспортом и распределением электроэнергии в электрических сетях железных дорог / Е.А. Третьяков, Г.Е. Головнев, А.Г. Галкин, Е.А. Сидорова // Известия Транссиба. – 2018. – № 2 (34) . – С. 113-124.
Гвоздевский И.Н. Применение агентно-ориентированного подхода для расширения возможностей автоматизированных систем диспетчерского управления с использованием онтологий / И.Н. Гвоздевский // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова. – 2016. – № 4. – С. 168-175.
Arefi A., Abeygunawardana A., Ledwich G. A new Risk-Managed Planning of Electric Distribution Network Incorporating Customer Engagement and Temporary Solutions. // IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2016, vol. 7, iss. 4, pp. 1646-1661.
DOI: http://dx.doi.org/10.14529/power210104
Ссылки
- На текущий момент ссылки отсутствуют.