Развитие теории, разработка и реализация средств математического моделирования для эффективного управления электротехническими комплексами нефтяной отрасли

На правах рукописи

Кубарьков Юрий Петрович РАЗВИТИЕ ТЕОРИИ, РАЗРАБОТКА И РЕАЛИЗАЦИЯ СРЕДСТВ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ЭФФЕКТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКИМИ КОМПЛЕКСАМИ НЕФТЯНОЙ ОТРАСЛИ Специальность 05.09.03 – «Электротехнические комплексы и системы»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Самара – 2013

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образова тельном учреждении высшего профессионального образования Самарском государственном техническом университете на кафедрах “Автоматизирован ные электроэнергетические системы” и “Электрические станции”.

Научный консультант: – Гольдштейн Валерий Геннадьевич, доктор технических наук, профессор.

Официальные оппонен- – Лоскутов Алексей Борисович, доктор техни ты: ческих наук, профессор, Нижегородский госу дарственный технический университет им. Р.Е.

Алексеева, проректор по научной работе.

– Ляхомский Александр Валентинович, доктор технических наук, профессор, Московский го сударственный горный университет, зав. ка федрой.

– Таджибаев Алексей Ибрагимович, доктор технических наук, профессор, ФГАОУ ДПО «Петербургский энергетический институт повышения квалификации», ректор.

Национальный Исследовательский «Томский Ведущее предприятие: – политехнический университет», г.Томск.

Защита состоится « 25 » декабря 2013 г. в 10 час. 00 мин. на заседании диссертационного совета Д 212.217.04 при Самарском государственном техническом университете (СамГТУ) по адресу: г. Самара, Молодогварде й ская ул., д. 244, корпус, ауд. 4А.

Отзывы по данной работе в двух экземплярах, заверенные печатью, про сим направлять по адресу: 443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, 244, Главный корпус, ученому секретарю диссертационного совета Д 212.217.04;

тел.: (846) 278-44-96, факс (846) 278-44-00;

е-mail: [email protected].

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Самарского государст венного технического университета (г. Самара, ул. Первомайская, 18).

Автореферат разослан 20 сентября 2013 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д212.217.04, доктор технических наук, доцент Базаров А.А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ.

1. Актуальность темы. В многоуровневой иерархической структуре совре менных энергосистем с разветвленными горизонтальными и вертикальными связями важнейшим иерархическим звеном является уровень распределения электроэнергии - системы энергоснабжения и электрические сети (СЭЭС). Со временные тенденции по энергосбережению и повышению энергоэффективно сти СЭЭС предъявляют беспрецедентно высокие требования к качеству и ре зультативности управления режимами и техническим состоянием электрообо рудования (ЭО) их электротехнических комплексов (ЭТК). Поэтому, не умаляя значимости других уровней иерархии, остановимся на решении проблем со вершенствования их управления.

Высокие качество, надежность и технико-экономические показатели СЭЭС можно обеспечить только при наличии в системе управления мощной универ сальной информационно-вычислительной системы. Ее основа – обобщенная виртуальная модель СЭЭС, включающая в себя многоцелевую виртуальную модель (МВМ) СЭЭС, построенную на принципе графического управления со ставом, взаимными связями элементов, их технических и режимных параметров, результатов расчетов и компьютерных экспериментов, нормативно-справочной информации и др.

Несмотря на большое количество работ, выполненных в этом направлении, создание МВМ далеко от исчерпывающего завершения по целому ряду направ лений и требует обоснования и инновационных решений постоянно возрастаю щего ряда научных проблем и технических задач. Их рост обусловлен, с одной стороны, развитием современных технологий в эксплуатации и проектировании ЭТК, а с другой, - лавинообразным увеличением возможностей и технических характеристик средств информационно-вычислительной техники. При этом в современных условиях роль этих средств все больше смещается в сторону ком плексного логического анализа технических данных наблюдения и моделирова ния разнообразных процессов, принятия решений и определения стратегии и тактики управления ЭТК.

Эксплуатация и проектирование СЭЭС в современных условиях важной на учно-технической проблемой и требует решения комплекса разнообразных взаимосвязанных задач планирования основной деятельности, оперативного и диспетчерского управления режимами, определения направлений и реализации производственной деятельности (включая энергоснабжение, сбыт, ведения дого воров, обслуживания и ремонта электрооборудования и т.д.), планирования ре сурсов (финансовых ресурсов человеческих и материальных затрат), всех видов энергоучета, планирования и анализа деятельности предприятия и др.

Не умаляя общности подхода можно констатировать, что эти задачи име ют общую основу в виде неразрывно связанных производственных процессов, условий, технической базы, специфических интерактивных взаимоотношений между людьми, оборудованием, автоматическими и автоматизированными системами, окружающей средой. В названных задачах все эти ингредиенты функционируют в виде обобщенной виртуальной модели в едином информа ционном пространстве с общей базой схемно-топологической нормативно справочной информации. Поэтому необходимо построение, наполнение дан ными и поддержание в работоспособном состоянии разнообразных моделей СЭЭС: обобщённых виртуальных;

имитационных;

диагностических, геоин формационных и др. Для них характерно использование общих подходов и средств, таких как: изображение схем с учетом коммутационных элементов;

возможность получения пользователем информации об объектах на схеме;

наличие баз данных по оборудованию;

решение различного рода технологиче ских задач анализа состояния СЭЭС.

Эти положения находят отражение в разработках технологических комплек сов с использованием специализированного программного обеспечения (ПО):

расчет стационарных и аварийных режимов работы СЭЭС, определение балан сов, потерь мощности и электроэнергии, определение токов КЗ, оценка статиче ской устойчивости, расчет возможности группового самозапуска электродвигате лей, выбор уставок и анализ релейной защиты и автоматики и т.д.);

разработка систем электронного документооборота и проектирования;

решение диспетчер ских задач, взаимодействие с оперативно-информационными комплексами (ОИК);

разработка советчиков диспетчера по управлению мнемосхемой и веде ние электронного журнала;

различных коммутационных и режимных тренаже рах;

справочно-информационных комплексах;

и др.

В диссертационной работе с помощью научного подхода решены многие сис темные задачи с учётом различных аспектов (методологических, технических, и информационных, экономических и организационных, которые опираются на ос новополагающие принципы моделирования СЭЭС, предложенные и обоснован ные В.А. Вениковым. Все выше сказанное определяет научную актуальность темы диссертационной работы. Представленная диссертационная работа вы полнялась в соответствие с научно-технической программой СамГТУ «Энерго сбережение и управление энергоэффективностью» на 2005-2010 гг. (Решение ученого совета от 23.04.05, протокол № 8) в рамках выполнения основных задач программы “Энергосбережение” Минобразования РФ до 2020 г.

2. Цель работы и задачи исследования – теоретическое обоснование решений комплекса научных и технических проблем в ЭТК и многокомпо нентных СЭЭС на основе имитационного моделирования для повышения эф фективности и совершенствования методов управления режимами их работы.

Решение производится с помощью виртуального представления и графическо го отображения субъектов для организации двух процессов: реализации ос новных функций системы по распределению и потреблению электрической энергии и управления режимами для оптимизации и повышения надежности.

Для достижения этой цели рассмотрены следующие технические и научные задачи.

Научные задачи.

1. Построение виртуальных моделей СЭЭС для актуальных технологи ческих состояний и электрических режимов по геоинформационным, графическим, функциональным, статистическим представлениям и технической документации с помощью топологических, табличных, диагностических, телемеханических, информационных и других ана логов.

2. Теоретическое обоснование графотабличных методов, в которых вир туальные модели электротехнических комплексов и систем электро снабжения представлены в виде топологических таблиц и характери стик электрооборудования, необходимых для решения широкого кру га технологических задач отображения режимов, анализа и управле ния.

3. Разработка концептуальных положений и состава моделей для опера тивной подготовки персонала СЭЭС и ЭТК с помощью режимных и диспетчерских тренажеров.

4. Построение единой графотабличной структуры для имитационного моделирования электротехнических комплексов с учетом многоцеле вого использования информационных, диагностических, коммутаци онных и расчетных моделей.

Технические задачи.

5. Разработка и реализация виртуальных графических моделей в ви де информационно-аналитического комплекса (ИАК) для получе ния информации о режимах СЭЭС, по данным расчётов, или по данным систем телемеханики (в режиме on-line), а также уст ройств оценки текущего состояния оборудования и учета элек тропотребления.

6. Разработка средств визуализации текущего состояния СЭЭС и ис пользования графической модели как средства отображения данных технологических объектов.

3. Основные методы научных исследований. В диссертационной работе научные разработки основаны на теоретических положениях топологического анализа, теории множеств, анализе многомерных пространств и структур на правленных графов, применения положений имитационного и графоаналитиче ского моделирования для оценки нормальных, ремонтных и аварийных режимов изменения состояний СЭЭС и др. Выполнена оценка корректности построенных моделей путем сравнения расчетных значений с результатами опытных и кон трольных измерений, полученных по данным служб эксплуатации СЭЭС, а так же сопоставления экспериментальных данных и результатов комплексных тес тов на имитационных моделях.

4. Основные положения, выносимые на защиту.

Обоснование, разработка и реализация адаптивной информационно вычислительной среды на основе многоуровневой имитационной модели СЭЭС для управления ЭТК нефтяной отрасли.

Принципиальное совершенствование методов моделирования при расчете режимов СЭЭС, позволяющих получать параметры оборудования и режи мов непосредственно по графотабличным моделям - графическим пред ставлениям геоинформационных структур СЭЭС.

Определение функциональных характеристик имитационных моделей, использующих геоинформационное графотабличное представление топо логии сети (коммутационное положение аппаратов при диспетчеризации, геоинформационное распределение объектов, проектные решения, опера тивная телемеханическая информация, технико-экономические показате ли, организационные решения и др.) и основанные на ней экспертные за дачи (определение технико-экономических характеристик, замеры техно логических параметров и контроль правильности переключений, состав ление бланков переключений в режиме шаблонов), удовлетворяющие тре бованиям предприятий СЭЭС.

Методика моделирования режимов по графотабличным структурам СЭЭС, которые являются их виртуальными отображениями.

Иерархическая архитектура доступа и преобразования геоинформации и топологических графотабличных данных, связанных с объектами СЭЭС.

Построение структуры и реализация информационно – вычислительных и тренажерно-учебных комплексов (ИВК и ТК) для СЭЭС.

5. Научная новизна работы может быть обоснована следующими резуль татами выполненных исследований.

Виртуальные имитационные графотабличные модели СЭЭС для актуаль ных технологических состояний и электрических режимов по геоинфор мационным, графическим, функциональным, статистическим представле ниям и технической документации.

Методика преобразования схем СЭЭС в графоаналитические табличные структуры с сохранением при этом возможности обратного перехода к графическому изображению на основе рассмотренного топологического метода условных потенциалов.

Разработка и научное обоснование методики получения значений пара метров режимов непосредственно по виртуальным графотабличным структурам, без составления уравнений состояния для замкнутых и ра зомкнутых СЭЭС (установившихся и аварийных режимов).

Разработка положений виртуального имитационного моделирования при создании учебных и эксплуатационных моделей для тренировки оперативного и диспетчерского персонала СЭЭС.

6. Практическая ценность работы. Разработаны и доведены до практи ческого внедрения следующие элементы ИВК:

Система преобразования геоинформационных представлений СЭЭС в то пологические модели на основе библиотечных модулей графических эле ментов.

Система положений для многоразового использования уже подготовлен ных данных в различных информационных средах на основе полнофунк циональной графической системы имитационного моделирования.

Базовая платформа интеграции с информационными системами, имеющи мися в составе АСУ различных электротехнических комплексов и систем электроснабжения (БД по оборудованию, системы телемеханики - ОИК, шаблоны паспортов и протоколов, бланки заявок энергосбытовых органи заций и др.).

Внедрение прошедших независимую сертификацию ИВК и ТК для элек тротехнических комплексов и систем электроснабжения.

7. Реализация в промышленности, проектной практике, учебном про цессе и внедрение результатов.

Результаты представляемой диссертационной работы реализованы в виде разработок и проектов, выполненных под руководством и при непосредствен ном участии автора за последние 15 лет на целом ряде предприятий нефтепе рерабатывающей и электроснабжающей отрасли. В 2004-2010 г.г. они реали зованы на Новокуйбышевском и Рязанском нефтеперерабатывающих заводах, Пермский комбинат нефтеоргсинтеза;

в 5 ПЭС ОАО «Самараэнерго» и др.

Программное обеспечение, описанное в диссертационной работе и изло женное в публикациях автора лично и в соавторстве, используется в учебном процессе Самарского государственного технического университета, Санкт Петербургского энергетического института повышения квалификации и др.

8. Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и ре комендаций, а также практического использования программных продуктов опирается на принципы использования топологических методов анализа структурных схем электроснабжения, теории направленных графов и под тверждается результатами расчетов режимов моделей по сравнению с процес сами на реальных энергетических комплексах, а также результатами измере ний и внедрения ПО в составе ИАК «Pegas» и программного комплекса «Мо дус» на предприятиях электротехнической и нефтяной промышленности и др.

9. Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на: семинарах по использованию и внедрению программных продуктов фирмы «Модус» (1995-2011 гг.);

Международной конференции ВНИИЭ «Нормирование, анализ и снижение потерь электроэнергии в электри ческих сетях – 2004»;

4-й международный научно-технический семинар выставка «Нормирование и снижение потерь электроэнергии в электрических сетях - 2006», Москва, 2006;

V Международной научно-технической конфе ренции «Эффективность и качество электроснабжения промышленных пред приятий», г. Мариуполь, 2005;

Диспетчеризация в электроэнергетике: пробле мы и перспективы: Материалы докладов V открытой молодежной научно практической конференции. Казань: Казан. гос. энерг. ун-т, 2011;

РАДИОЭЛЕКТРОНИКА, ЭЛЕКТРОТЕХНИКА И ЭНЕРГЕТИКА: Семнадца тая Междунар. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов. Издательский дом МЭИ, 2011;

12th International conference on electrical machines, drives and power systems, ELMA 2008, Sofia, Bulgaria;

ELMA 2011. 21 – 22 October 2011, Varna, Bulgaria section IEEE, Proceedings. Междунар. конф. по электр. машинам и энергосистемам. 2011, – Варна: Болгарская секция IEEE, 2011;

Международная научно-техническая конференция «Электроэнергетика глазами молодёжи», Самара, 21-25 ноября 2011;

The Annual Convention of the Society of Electrical and Electronics Engineers in Israel, Eilat, Israel, November 14-17, 2012;

Third Fo rum of Young Researchers. In the framework of International Forum “Education Quality – 2012” : Proceedings (February 20–22, 2012, Izhevsk, Russia). – Izhevsk :

Publishing House of ISTU, 2012;

III международная научно-техническая конфе ренция «Энергетика глазами молодёжи», Екатеринбург, 22-26 октября 2012;

Радиоэлектроника, Электротехника и энергетика: 19 международная науч. техн. конф. студентов и аспирантов: Издательский дом МЭИ, 2013;

Материалы докладов VIII международной молодежной научной конференции «Тинчурин ские чтения» 27–29 марта 2013 г. Казань, 2013;

Кроме этого, материалы диссертации обсуждались на научно-технических семинарах кафедр «Автоматизированные электроэнергетические системы» и «Электрические станции» ГОУВПО Самарский государственный технический университет за период с 2000 по 2013 годы.

10 Публикации. По теме диссертации опубликовано 54 научные работы ( личные), зарегистрировано авторское свидетельство на программный продукт ИАС «Pegas», прошедший независимую экспертизу и сертификацию в системе ГОСТ Р Госстандарта России, выпущена монография.

11 Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, семи глав, заключения, списка литературы и приложений. Общий объем работы составляет 268 страниц. Библиография включает 50 наименований.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Введение содержит анализ современного состояния общей теории имита ционного моделирования и применяемых на практике методов виртуальной графики для анализа режимов и состояния электрооборудования СЭЭС и элек тротехнических комплексов. Обоснована научная новизна и практическая зна чимость работы, приведены выносимые на защиту основные положения, дан ные о внедрении результатов работы.

В первой главе произведена оценка современного состояния и дан обзор основных результатов, изложенных в работах отечественных и зарубежных авторов по актуальным проблемам моделирования схем СЭЭС и их электриче ских режимов. Значительный вклад в решение вопросов построения виртуаль ных моделей, проблем имитационного моделирования, разработки эффектив ных алгоритмов для корректного перехода от графических изображений схем СЭЭС к виртуальным моделям представленным в виде матриц и таблиц вне сли такие известные ученые и исследователи, как: С.В.Амелин, Б.Н.Абрамович, Дж. Браун, Г.Я.Вагин, В.А.Веников, А.Э.Гамм, О.Т.Гераскин, В.Г.Гольдштейн, А.Демстер, Ю.С. Дудиков, П.М.Ерохин, Л.А.Жуков, В.И.

Идельчик, Н.А.Качанова, А.М. Конторович, А.В.Липес, А.Б.Лоскутов, Ю.Я.Любарский, В.Г.Орнов, В.Г. Семак, В.А.Семенов, И.А.Стратан, В.А.Строев, О.А.Суханов, Л.В.Цукерник, Д.А. Шефер, Ф.Уоссермен, И.А.Ушаков и др.

Исследованиям, связанным с построением эффективных алгоритмов по ак туальным проблемам моделирования схем СЭЭС и их электрических режимов, методам оценки потерь мощности и энергии в электрических сетях посвящены работы П.И. Бартоломея, В.Э. Воротницкого, Ю.С. Железко, В.П.Закарюкина, В.Н.Казанцева, Е.А.Конюховой, Б.И.Макоклюева,Н.С. Маркушевича, И.И.

Надтока, А.Н.Назарычева, А.В. Паздерина, Г.Е. Поспелова, В.Г. Сазыкина, А.И.

Таджибаева и др.

На базе проведенного анализа существующих работ и задач, возникающих при создании и развитии СЭЭС, сформулированы основные положения вирту ального имитационного моделирования СЭЭС и их режимов и структура адап тивной информационно-вычислительной среды, которые являются теоретиче ской базой диссертационной работы..

1. Концепция теоретико - множественного подхода, являющегося осно вой построения графоаналитических информационных комплексов и трена жерных систем как предмета диссертационной работы [1].

Основные положения теории множеств применительно к структурам и за дачам СЭЭС предполагают существование множества П физических, техноло гических, экономических, информационных и других процессов в СЭЭС, ко торое приближенно можно представить как объединение П Р С И подмножеств – их режимов (Р), состояний (С) и информационных наборов данных (И).

Фундаментальным положением работы является представление СЭЭС в виде полного множества виртуальных моделей М, включающего в себя объе динение множеств:

М ОБ КО ИО ЗО УАО Д СЭ ДАНН, (1) на котором производится комплексное рассмотрение множества П процессов в СЭЭС. В выражении (1) представлены множества элементов и описаний элек трооборудования, соответственно, основного (ОБ), коммутационного (КО), измерительного (ИО), защитного (ЗО) (от аномальных воздействий, состояний и режимов), управления и автоматики (УАО);

соединительных элементов элек троустановок (СЭ), входящих в множество ОБ и объединяющих их вместе с элементами множества КО в комплексы, выполняющие основные технологи ческие функции по передаче, распределению и потреблению электроэнергии;

ДАНН – текущие информационные данные, получаемые с помощью телемеха ники и средств учета электроэнергии. Кроме того, в виде отдельного множест ва Д выделены документы, паспорта, инструкции, изображения, схемы и дру гие данные, необходимые для работы с названным оборудованием.

Каждое из множеств, входящих в (1), в свою очередь, составлено из под множеств, содержание которых раскрыто в работе.

Формирование структуры адаптивной информационно 2.

вычислительной среды.

Основными элементами (подсистемами) её являются:

2.1 Информационный комплекс включающий:

базу данных электросетевого оборудования с привязкой к схемам объек тов, состоящая из хранилища табличных данных и хранилища схем обь ектов (подстанций, линий, фидеров, вторичных цепей, поопорные схемы и др.). Однозначное соответствие данных на схеме и в таблицах обеспе чивается средствами приложений интеграции схем и базы данных графи ческого редактора;

Внешние источники получения периодической и спорадической инфор мации – база данных ОИКа (оперативное положение коммутационных аппаратов);

база данных финансово-экономической информации (инвен тарные номера, износ оборудования, списки оперативного персонала и т.п.);

база данных по сбыту (информация о показаниях счетчиков на ПС).

2.2 Вычислительный комплекс, включающий:

Запросную систему для работы специалистов и руководящих работников, не имеющих специальной подготовки, с базой данных и схемами. Стро ится на специальном Web-сервере, доступном из корпоративной сети и через стандартный Интернет-браузер;

Набор расчетных задач, работающих в локальной сети. Перечень задач может изменяться в зависимости от потребностей. В пусковой комплекс целесообразно включить задачи, входящие в состав действующего ком плекса с учетом применения новых возможностей графического отобра жения результатов.

2.3 Методический комплекс, включающий:

Тренажер оперативных переключений. Работа тренажера на реальных действующих схемах позволит повысить качество подготовки оператив ного персонала;

АРМ диспетчера. Набор задач для обеспечения оперативной работы дис петчера предприятия. Обработка заявок, обеспечение оперативной доку ментацией, справочной информацией, средствами учета дефектов, откло нений, дежурств, прав и т.п. Ведение оперативного журнала. В дальней шем может быть реализован компонент «Советчик диспетчера».

3. Требования, предъявляемые к сетевой инфраструктуре ИВС.

• Единое информационное пространство;

Ключевое требование, означающее, что любой объект/свойство должен присутствовать только в единственном экземпляре. Любое подразделение, ко торому необходимо получить доступ к этому объекту должно его получить, что должно обеспечиваться соответствующими техническими средствами.

Физически данное требование реализуется с помощью единого сервера базы данных, либо организации системы тиражирования информации между серве рами баз данных подразделений.

• Непротиворечивость информации;

Следует из задач единого информационного пространства и означает, что в базе данных не должно быть любых частей информации, которая противоре чит друг другу.

• Отсутствие дублирования информации;

• Распределенность выполняемых операций.

Любая операция, которая требует участия нескольких подразделений должно быть технически реализована именно таким способом. Действие, ини циированное одним подразделением должно передаваться другим по цепочке взаимодействий;

• Оперативность информации.

Оперативность информации должна быть не реже 1 раза в сутки;

• Информационная полнота.

Состав и структура информации должна обеспечивать выполнение всех существующих на данный момент в сбытовых, электросетевых предприятиях и диспетчерских службах задач. Или должна обеспечивать принципиальную возможность решения всех этих задач.

4. Основные принципы графотабличного метода построения графиче ских, расчетных и информационных комплексов и тренажерных систем.

В множестве М виртуальных моделей СЭЭС широко используются модели отдельных элементов, которые визуально выглядят как общепринятые услов ные графические символы и виртуально объединяются в изображения – схемы СЭЭС, из которых наиболее распространенными являются диспетчерские схе мы (ДС). При последовательном построении изображения ДС с помощью гра фического редактора параллельно создается ее цифровой аналог в виде табли цы соединений ТС – топологического множества, являющегося частной ими тационной моделью полного множества М. Таблица ТС является базовым множеством, поскольку включает в себя вспомогательные элементы, не участ вующие в дальнейшем формировании расчетной виртуальной модели – схемы замещения (СЗ).

При этом СЗ в предлагаемом подходе является промежуточным виртуаль ным результатом в отличие от классических способов моделирования СЭЭС.

Техника формирования СЗ включает в себя реализацию операции разности множеств: СЗ = ТС \ ТКО \ ТИО \ ТЗО\ ТУАО. В этих выражениях символьные обозначения ТКО, ТИО, ТЗО, ТУАО – соответствуют табличным виртуальным представлениям элементов СЭЭС (соответствующие введенным выше множе ствам КО, ИО, ЗО, УАО), непосредственно не участвующих в расчетной СЗ, за исключением коммутационных аппаратов, которые создают или разрыв (ими тация двумя раздельными узлами), или соединение (объединение двух узлов с исключением одного из СЗ).

Таким образом, на основе приведенного выше теоретико-множественного виртуального представления СЭЭС можно построить расчетные табличные структуры, наиболее применимые для создания имитационных моделей.

Основными из них являются таблицы: узловых соединений (Ту);

узловых характеристик (Тух);

контурных характеристик I и II рода (Ткх1, Ткх2);

и др.

Таблицы Ту и Тух используются при анализе режимов в узловой форме, Ткх1, Ткх2 – в контурной. Таблицы Ту и Тух в отличие от Ткх1, Ткх2 являются однознач ным представлением СЭЭС и содержат всю информацию, необходимую для анализа режимов в узловой форме.

Составление таблиц Ту и Тух выполняется по расчетной схеме.

В любом случае структура таблиц содержит два параметра ветви: ком плексное сопротивление ветви Z и комплексный коэффициент трансформации идеального трансформатора K.

Отметим, что Ту строится непосредственно самим графическим редактором при формировании изображения схемы. В процессе реализации конкретных за дач таблица Ту дополняется параметрами Y или Z (в общем случае в комплекс ной форме).

Результаты расчета установившего режима СЭЭС формируются с использо ванием итерационных процедур табличных модификаций методов непосредст венно по таблице Ту и Тух без формирования соответствующих уравнений.

Суммируя сказанное выше о табличных представлениях схем замещения, можно утверждать, что они содержат набор данных, достаточный для форми рования виртуальных расчетных моделей, позволяющих получать информа цию о параметрах режимов, необходимую для действующих и проектируемых СЭЭС. Для решения задач перехода от графических моделей электрических схем к их виртуальным аналогам в работе предложен и обоснован метод ус ловных потенциалов, кроме того, приведены табличные реализации матрич ных решений уравнений режимов непосредственно по таблицам узловых и контурных соединений, минуя этапы формирования уравнений режимов.

Во второй главе рассматриваются методологические принципы построе ния методов управления электротехническими комплексами.

Алгоритм разработки модели в области исследования и управления режи мами работы электротехнических комплексов (Рис. 1.) может состоять из не сколько этапов, основными из кото рых являются:

постановка задачи и разработка кон цептуальной модели;

разработка математической модели;

выбор (разработка) метода и алгоритма;

проверка адекватности и корректиров ка модели;

поиск решения на модели;

реализация найденного решения на практике.

В общем случае математическая Рис. 1. Пример схемы модели управ- модель задачи принятия решений име ления режимами ет такой вид:

F f ( X,Y, A, ) max (min) (1) X при ограничениях g i ( X, A, ) bi, c 1, m X min X X max зад,, Ymin Y Ymax зад, В настоящее время имеется большое количество алгоритмов в различных версиях для решения проектных и управленческих задач и в то же время рас ширяется разнообразность их применения во многих научно-технических про блемах интеллектуальной электроэнергетики (Рис.2).

Появляются возможности с их помощью решить ряд проблем, в основ ном, связанных с планированием, управлением и оптимизацией режимов рабо ты электротехнических комплексов (ЭТК).

Рис. 2. Тенденции развития современной электроэнергетики Оптимизация в условиях неопределенности Модели выбора решений Развитие методов анализа управления единая модель;

искусственные нейронные сети;

непрерывная область решений генетические алгоритмы;

(не дискретная) ;

Smart Grids или интеллектуальные одновременно все множество сети;

мультиагентные системы в энерге неоднозначных условий;

рациональные диапазоны ре- тике;

математический аппарат теории шений;

несколько критериев выбора нечетких множеств;

многокритериальный регрессион решений.

ный анализ.

Рассмотрим основные методы управления режимами работы электротех нических комплексов, используемые в современных ИАС.

Искусственные нейронные сети Перечень основных задач, решаемых нейрокомпьютерами в современных энергетических системах, постоянно растет а) прогнозирование нагрузки при изменении температуры окружающей среды;

б) диагностика энергосистем с целью определения неисправностей и т.д.;

Прогнозирование нагрузок (в том числе с учетом температуры) с исполь зованием ИНС чаще всего математически опирается на анализ временных ря дов. Широкое распространение получили методы авторегрессии.

Для авторегрессии зависимость можно выразить следующим уравнением:

xt 1 xt 1 2 xt 2, (2) где - константа (свободный член), - параметры авторегрессии.

Применение ИНС для поиска повреждения (КЗ) рассмотрим на примере двухцепной ВЛЭП (Рис.3).

Возможны два принципиально разных подхода:

а) применение единичной ИНС для всех десяти типов КЗ, б) применение модульной (или блочной) ИНС, состоящей из четырех единичных.

Решение задачи с помощью единичной ИНС сводится к блок-схеме:

Рис. 3. Блок-схема единичной ИНС Функции для входа и выхода определяются следующим образом:

X [Vaf, Vbf, Vcf, I a1f, I b1f, I c1f, I a2f, I b2f, I c2f ] Y [L f ] (3) Генетические алгоритмы Появляются возможности с их помощью решить ряд проблем, в основ ном, связанных с планированием, управлением и оптимизацией режимов рабо ты электротехнических комплексов (ЭТК).

Применение генетиче ских алгоритмов (Рис.4):

для обучения ИНС в электроэнергетике;

для оптимизации распределения нагрузки между генерирующими станциями в энергосистеме с распределенной генера цией;

для поиска кратчайших путей электроснабжения.

Рис. 4. Циклическая структура процедуры численной оптимизации характеристик про екта.

Критериями могут быть падение напряжения, потери мощности, стои мость и прочие.

Важной особенностью этого подхода является то, что он применим не только как основной метод.

При использовании достаточно эффективных традиционных способов, например, одного из алгоритмов нелинейного программирования, универсаль ность применения генетических алгоритмов по ряду показателей не уступает этим методам.

Применение математического аппарата теории нечетких множеств На сегодняшний день нечеткие множества и нечеткая логика используют ся почти во всех традиционных математических областях, предназначенных для применения этих методов в энергетических системах.

В современных технологических комплексах растет объем и неопреде ленность информации с одновременным повышением точности получаемого решения.

Ошибки расчетных алгоритмов в основном определяются:

ошибками исходных данных;

ошибками выбранной модели;

ошибками используемого метода решения (численного метода).

В современных системах энергетики при расчете установившихся режи мов соотношение между составляющими ошибки составляют:

неточность входных данных - 82-84%, несоответствие выбранной модели - 14-15%, погрешности метода решения - 2-3%.

Нечеткие правила могут быть сформированы как описание связей для причинно-следственных пар IF-THEN.

В принципе, существуют четыре подхода к выводу нечетких правил:

(1) от эксперта с опытом и знаниями, (2) от поведения человека-оператора, (3) от нечеткой модели процесса, (4) от процесса обучения.

Для нечеткого множества А:

(4) где Х-множество, A (x) представляет функцию принадлежности для норми рованного набора : X 0,1.

Чаще всего, логические операции (пересечение, объединение и дополне ние) на множестве определяются как:

AB ( x) min( A ( x), B ( x)) AB ( x) max( A ( x), B ( x)) A ( x) 1 A ( x). (5) Заметим, что если вложенный набор определяется как A B if x X A ( x) B ( x) (6) тогда следующие соотношения всегда имеют место A A B and A B A (7) Метод многокритериального регрессионного анализа Для прогнозирования потерь электроэнергии был принят метод многокри териального регрессионного анализа.

Регрессионная модель есть функция независимой переменной и парамет ров с добавленной случайной переменной.

Если для произвольного набора значений X1 = x1, X2 = x2,..., Xp = xp определено некоторое математическое ожидание y(x1, x2,..., xp) = E(Y | X1 = x1,X2 = x2,...,Xp = xp) (уравнение линейной регрессии в общем ви де), то функция y(x1, x2,...,xp) определяется как регрессия величины Y по вели чинам X1, X2,..., Xp, а её график является линией регрессии Y по X1, X2,..., Xp, или уравнением регрессии.

Линия регрессии чаще всего ищется в виде линейной функ ции Y = b0 + b1X1 + b2X2 +... + bNXN (линейная регрессия) или Y = b0 * b ^X1 * b2 ^X2 *... * bN ^XN (экспоненциальная регрессия), которые могут лучшим образом определить искомую кривую. Такая задача решается с помо щью метода наименьших квадратов, когда определяется минимальная сумма квадратов отклонений практически наблюдаемых Y от их оценок (прямая линия):

M (Y Yk ) 2 min (8) k k (M — объём выборки). Это решение основано на том факте, что фигурирую щая в выражении сумма определяет минимальное значение для того случая, когда Y= y(x1,x2,...xN).

Для решения задачи регрессионного анализа методом наименьших квад ратов вводится понятие функции невязки:

1M (Yk Yk ) (b) (9) 2 k Условие минимума функции невязки:

i1 yi i1 j 1b j xi, j b0 M M M M d (b) 0 M i 1 yi xi,k i 1 j 1 b j xi, j xi,k b0 i 1 xi,k M M M dbi (10) i 0...N k 1...N Полученная система является системой N + 1 линейных уравнений с N + 1 неизвестными b0...bN Если представить свободные члены левой части уравнений матрицей M y i M i 1 i 1 yi xi, B (11)...

M yx i 1 i i, N а коэффициенты при неизвестных в левой части матрицей x x x M M M M...

M i 1 i,1 i 1 i, 2 i 1 i, N i 1 xi,1 xx xx xx M M M...

i 1 i,1 i,1 i 1 i, 2 i,1 i 1 i, N i, A M xi, 2 xx xx xx (12) M M M...

i 1 i 1 i,1 i, 2 i 1 i, 2 i, 2 i 1 i,N i,............... M xi, N i1 xi, N xi, N M M M xx xx...

i 1 i 1 i,1 i, N i 1 i, 2 i, N то получаем матричное уравнение:.

Эта система в ИАС «Pegas» решается с автоматическим или ручным вы бором стандартными методами Результат решения вектор-столбец, содержа щий коэффициенты уравнения линии регрессии, удобнее записать в транспо нированном виде : XT = | b0, b1,…, bN|.

В качестве критериев, учитываемых в модели, были выбраны прием элек троэнергии в сеть, установленная мощность трансформаторов, длина линий электропередач и мероприятия по снижению потерь. Что позволяет учесть со стояние сети в целом и электросетевого оборудования.

Рассмотренные подходы к управлению режимами работы ЭТК, при описа нии их топологической структуры табличными способами, реализованы в про граммном информационно-вычислительном комплексе «Pegas», разработан ном на кафедре “Автоматизированные электроэнергетические системы «Сам ГТУ».

В третьей главе приводится классификация набора моделей для решения задач, связанных с тренажерной подготовкой персонала. Тренажеры для элек троэнергетики обычно подразделяются на следующие типы: тренажеры по переключениям, режимные тренажеры, тренажеры для эксплуатационного персонала, экзаменаторы.

Для каждого класса тренажеров характерно использование своего набора моделей. В основном в рамках работы рассматриваются тренажеры по пере ключениям и режимные тренажеры. Подчеркнем, что наиболее ценным каче ством тренажера является его способность реагировать на любые действия обучаемого так же, как реагировал бы реальный энергообъект. Обосновывает ся, что для этого необходимо реализовать соответствующий необходимому уровню подробности представления набор моделей.

Вводится понятие интерактивной и функциональной моделей. При гра фоаналитическом подходе к моделированию можно условно считать, что мо дель, представляющая собой набор объектов, используемых в тренажере, представлена в виде рисунка – электрической схемы, реального изображения диспетчерского щита, сцены с изображением силового оборудования. Рас сматриваемая в работе графическая объектно-ориентированная система дает широкие возможности создания таких моделей, для которых вводится термин интерактивные.

Термин «функциональная» объединяет модели, реализующие: взаимосвязи между элементами и их согласованное поведение;

численные расчеты пара метров;

различные блокировки и более сложную логику поведения объектов;

логику работы релейных защит и т.п.

Отмечается необходимость разбиения модели энергообъекта на более про стые функциональные модели - декомпозиции, дается краткая характеристика моделей – коммутационной, релейной защиты, противоаварийной автоматики, иерархической, модели блокировок, организационной, модели режима, модели конструктива (сцены).

Рассматривается методика построения технологических моделей - комму тационной и модели защит и автоматики на основе графического схемного представления.

Далее проводится сравнительный анализ алгоритмов построения много уровневых коммутационных моделей для схем больших СЭЭС, с точки зрения оптимальных способов организации хранения данных о моделях и быстродей ствия алгоритмов обработки.

В работе ставится задача выбора оптимального алгоритма построения мо дели режима системы электроснабжения за счет сборки этой модели из гото вых фрагментов и использования заранее заготовленных фрагментов, а также данных с предыдущего шага моделирования. Рассматриваются два варианта разбиения модели на фрагменты:

1. модели подстанций и модель объединяющей их схемы сети (2 уровня);

2. модели контейнеров (неограниченное число уровней, "рекурсивно вглубь").

Кроме этого, построение совокупной модели сети может производиться:

1. в плоской структуре данных, описывающей все элементы сети;

2. в виде совокупности моделей отдельных фрагментов, между которыми выполняется операция "согласования".

Соответственно, необходимо произвести обоснованный выбор между 4-мя алгоритмами. В работе приводятся краткие описания этих алгоритмов, выпол няются оценки сверху временной сложности алгоритмов и обосновывается выбор наилучшего из них.

В результате расчетов получаем оценки времени работы алгоритмов в со ответствии со следующими обозначениями: j – порядковый номер контейнера;

J – количество подстанций (контейнеров 2-го уровня);

J – количество кон тейнеров.

Считается, что j = 0 – номер схемы сети;

1 j J – номера схем подстан ций;

Jj J – номера вложенных контейнеров;

Cj – схема или контейнер с номером j;

mj – количество (задействованных) портов контейнера Cj;

nj – ко личество топологических узлов в схеме контейнера Cj, без учета топологиче ских узлов вложенных контейнеров;

n j – количество топологических узлов в схеме контейнера Cj, c учетом топологических узлов вложенных контейнеров, n j n j nk.

k :Ck C j nk.

n – суммарное количество топологических узлов, n n j:0 j J Для наилучшего алгоритма расчетное время работы составляет:

Предобработка:

nj n n0 1 0 log2 n0 (n j 1 log2 n j ) CV n (13) 2 j:0 j J Начальное построение модели:

nj n CR n m j 1 0 log2 m j (n j 1 log2 m j ) (14) 2 j:0 j J j:0 j J j: j 0 j J Перестроение модели при включении КА:

(3m j p1.5 (1 n j / 2)) ) 2+n j* + 3mj*+ p1.1 (1+n0/2+ (15) j:0 j J, j j * Перестроение модели при отключении КА n j* n log2 n j* + 3mj* + p2.1 (CRn0+ m j 1 0 log2 mj n j* 2 j:0 j J j:0 j J nj (3m j p2.5 (n j 1 log2 m j CR n j )) ), (16) j:0 j J здесь: j* – номер подстанции, на которой производится коммутация, p x. x – вероятности реализации условий ограничения распространения возмущения модели.

Перестроение модели режима в ответ на изменение положения одного коммутационного аппарата является наиболее частой операцией. Время вы полнения именно этой операции является определяющим при выборе алго ритма.

Считаем также, что n0 = J/2 (схема сети – это схема двухточечных соеди нений), и, соответственно, n = J + J/2 = J + J/2.

При этом для простоты принимается, что схема имеет трехуровневую ие рархию сеть – подстанция – контейнер.

Производительность алгоритма обеспечивается двумя свойствами:

локализацией вычислений (по сравнению с плоской моделью) ограничением распространения возмущений, т.е. использованием данных предыдущего состояния сети Для оптимизации алгоритма было выполнено следующее:

проведено ускорение алгоритма за счет введения обратных ссылок от зон к топологическим узлам и от цепей к зонам.

операцию перестройки модели реализовывать было необязательно, т.к.

преобладают операции отключения КА (при анализе токов) и эффект от быстрой перестройки на включение КА невелик. В то же время необходи мо учитывать направление коммутации для правильного и эффективного вычисления условий ограничения распространения возмущений.

В четвертой главе обосновывается необходимость и рассматривается реализация объектной модели предметной области (электроснабжение и элек троэнергетика), создаваемой в ИАС на основе схемного представления.

Решение многих информационно-аналитических задач в области электро энергетики (в т.ч. задач диспетчерского управления, расчета режима и потерь, эксплуатации энергетического оборудования, расчетов РЗА, тренировки пер сонала и др.), связано с созданием различных моделей СЭЭС.

Одним из самых трудоемких этапов при моделировании СЭЭС, учитывая сложность программной реализации, является создание инструментов для под готовки данных. Традиционный подход с использованием реляционных баз данных позволяет смоделировать необходимую структуру данных как набор взаимосвязанных реляционных таблиц, однако на этапе ввода информации чрезвычайно сложно обеспечить удобство и наглядность ее ввода, в том числе данных о топологических связях между объектами. Еще сложнее реализовать программные инструменты, обеспечивающие проверку их согласованности и корректности.

В соответствии с характером представляемой информации, наиболее удоб ным средством для работы специалистов-технологов служит электрическая схе ма СЭЭС (Рис. 5). В большинстве эксплуатируемых в настоящее время систем расчетная модель готовится отдельно от такой схемы.

В работе предлагается подход, позволяющий готовить данные моделирова ния одновременно с подготовкой схемы, поскольку схема наглядно представля ет в легко воспринимаемом виде состав оборудования, индивидуальные харак теристики оборудования (типы, паспорта, параметры), электрические связи ме жду ними (топологию).

Разработка графической системы, удовлетворяющей этим требованиям, является трудоемкой и дорогостоящей задачей, поэтому нецелесообразно про водить ее в рамках узкоспециализированного программного комплекса, либо корпоративной информационной системы. Система должна быть разработана на принципах модульной открытой программной архитектуры.

Фактически, наиболее удачным стандартом для построения программной платформы интеграции является технология COM (Component Object Model компонентная объектная модель).

Рис.5. Схемное представление электроснабжения установки.

Схему как рисунок можно просматривать на экране и распечатывать. Для этого нужно подготовить ее с помощью графического редактора. Однако ис пользование какого-либо графического редактора в качестве средства подготов ки моделей накладывает дополнительные требования к его функциональности:

1. Схема должна состоять из объектов, представляющих предметную об ласть. Эти объекты соответствуют символам на мнемосхеме, которые, в свою очередь, представляют реальное оборудование.

2. Встроенная возможность подготовки анимированных, то есть отобра жающих текущее состояние оборудования схем, в том числе с отображе нием числовых параметров, характеризующих режим.

3. Формирование топологического описания схемы СЭЭС по рисунку, пре доставление доступа внешних программ к этому описанию.

4. Повторное использование данных и программного кода, заключающееся в том, что одно и тоже представление схемы может быть использовано в разных службах, в составе разных программных комплексов. Одна схема может наполняться и оживляться данными из разных внешних источни ков, к примеру, телеизмерениями или данными прогноза режима потоко распределения.

5. Обеспечение унифицированной устойчивой библиотеки элементов схем.

Базовый набор элементов для моделирования СЭЭС должен предостав ляться поставляемой системой, однако для реализации нестандартных возможностей библиотека может расширяться.

6. Сервис по идентификации и поиску элементов схемы. Идентифицируется как сам схемный элемент, так и представляемое им реальное оборудование.

Развитая функциональность графического редактора (основные операции 7.

редактирования, масштабирование, организации слоев, вывода на разные типы печатающих устройств, в том числе по ЕСКД, возможность модифи кации изображения в зависимости от масштаба отображения и типа уст ройства вывода – дисплей, плоттер, экран коллективного пользования).

8. Высокое быстродействие, обеспечивающее возможность редактирования сверхбольших схем (до 100 тысяч объектов), и отображение быстро ме няющихся данных по состоянию схемы в реальном времени, в том числе и на экране коллективного пользования.

Архитектурно, система может состоять из трех основных частей.

Графический редактор, обеспечивающий базовую функциональность подготовки схем.

Модуль отображения для встраивания схемной графики в разрабатывае мые в рамках корпоративной информационной системы приложения. Ос новными его функциями, помимо отображения, являются доступ к списку объектов на схеме, их свойствам и топологическим связям, включающий возможности чтения и записи параметров объектов, что позволяет осуще ствлять анимацию схем в соответствии с текущим, либо моделируемым состоянием.

Модули внешних данных (плагины) используются для доступа к дан ным специфических внешних подсистем и создания инструментов привяз ки. С их помощью реализуется интеграция данных из различных баз дан ных, используемых на предприятии, а также других источников данных, имеющих возможность подключения по стандартизованным протоколам (OPC – OLE for Process Control, COM и др.). Это обеспечивает: визуализа цию данных на схемах;

отображение данных по оборудованию на схемах, проведение различных расчетов и т.д.

В идеологии COM доступ к объектам на схеме осуществляется с помощью специального программного интерфейса, называемого объектной моделью. В предлагаемом автором подходе, эта объектная модель используется единооб разно во всех приложениях программного комплекса, что позволяет избежать излишнего дублирования – один и тот модуль расширения может подключать ся к разным приложениям. В объектной модели реализованы концепции ин капсуляции, полиморфизма, наследования, принятые в объектно - ориентиро ванном программировании.

Данные о топологии схемы, классификации элементов и их состоянии дос тупны в графической системе, поэтому на ее платформе возможно решать ти повые задачи работы со схемами СЭЭС: раскраска по схеме обесточенных участков и участков, находящихся под напряжением;

полуавтоматическое формирование диспетчерских имен на оборудовании;

автоматическое форми рование типовых наборов защит для присоединений. Подсистемы и алгорит мы, предназначенные для решения подобных задач, целесообразно реализо вать в виде надстроек над графической системой и предоставить к ним доступ с помощью программных интерфейсов, что позволяет снизить трудозатраты при реализации сложных программных комплексов.

Для хранения дополнительных технологических данных могут использо ваться внешние базы данных (одна или несколько), обеспечивающие ведение всех объектов СЭЭС и их параметров. Они содержат справочную систему, кото рая включает данные по типовому оборудованию, типовые схемы подстанций.

Также в четвертой главе рассматриваются проблемы реализации предла гаемых выше теоретических положений в ИАC «Пегас», предназначенной для решения разнообразных задач управления и эксплуатации в предприятиях СЭЭС. При его создании были решены следующие вопросы.

1. Составление схемы системы электроснабжения предприятия, 2. Составление схем ТП- 0,4 - 110 кВ.

3. Разработка структуры интегрированной базы данных по основным эле ментам системы электроснабжения.

4. Формирование топологических таблиц для схемы электроснабжения.

5. Разработка системы привязки внешних источников информации.

6. Разработка использования интегрированной базы данных для решения прикладных задач (расчет режимов, уставок РЗА, ДГК и т.д.).

Для автоматического построения таблиц узловых соединений (Ту), узловых характеристик (Тух) и контурных характеристик использован табличный метод описания электрической схемы, заключающийся в представлении информации о схеме сети в виде списковых (реестровых) структур. Расчет режимов работы СЭЭС формируется с использованием итерационных процедур табличных мо дификаций методов Гаусса-Зейделя, Ньютона-Раффсона и наискорейшего спуска (градиентного). Рассмотренные подходы к расчетам режимов КЗ и ус тановившихся режимов СЭЭС с использованием табличного способа описания ее топологической структуры реализованы в программном комплексе «Пегас».

Метод Гаусса-Зейделя для табличной модификации расчетов УР использу ет узловые напряжения S p U p K pqU qYpq K qp U qYqp (17) Up q q Y K qpYqp pq q q Рр и Qр – суммарные активная и реактивная мощности в узле р;

U U1p jU 2 p и U p U1p jU 2 p – напряжение и сопряженный ком плекс напряжения в узле р;

U q U1q jU 2q – напряжение в узле q;

Ypq Y1pq jY 2 pq – проводимость ветви p-q;

n – число узлов схемы;

(i+1) – номер итерации.

Необходимое условие сходимости n U1pi U1pi1 U 2 pi U 2 pi1. (18) p Метод Ньютона-Рафсона для табличной модификации расчетов УР заклю чается в том, что система нелинейных узловых уравнений WX 0 на каждой итерации заменяется линейным уравнением W X i W X i 1 i 1 Xi Xi 1 Xi = X + U.

X, откуда (19) P P W U H N Q L K Q X U P Xi W Xi 1. (20) U Q H N P или A x = b. (21) L K U Q.

Далее решение проводится методом сопряженных градиентов для сим метричной положительно определенной матрицы A, вектора неизвестных x и вектора правых частей b.

Информационное обеспечение (ИО), показанное на Рис.6. подсистемы АСУ ПТД, содержит накапливаемую в базах данных на серверах и рабочих станциях компьютерной сети информацию, предназначенную для использова ния в различных прикладных программах и для длительного хранения.

Все изменения по развитию распределительной сети, в первую очередь, проходят через произ водственно технический отдел.

Эта служба, которая осуществляет первич ный ввод информации о сети, располагает всеми необходимыми документами для оп ределения параметров оборудования, откуда информация поступа ет на производствен ные участки, в бух галтерию, службу ре жимов и др.

Рис. 6. Информационно-справочное обеспечение сетевой инфраструктуры «Энергосис тема» Следует отметить, что для разных технических служб разработаны рабо чие места: инженера ПТО или архива;

мастера производственного участка;

инженера по режиму;

диспетчера;

мастера релейной защиты и автоматики;

по телемеханике и др.

ИО представляет собой распределенную базу данных электротехнического оборудования ПЭС. Назовем ее наиболее существенные компоненты:

база данных электросетевого оборудования (БДЭО), состоящая из двух основных частей – раздела силового электротехнического оборудования и раздела оборудования вторичных цепей, которые организуются в соответ ствии со списком подстанций предприятия;

база размещается на сервере локальной сети предприятия;

электронное хранилище электрических схем (исполнительных и опера тивных) сетей и подстанций в специальном формате, обеспечивающем ис пользование таких схем для всех возможных применений (для оператив ных целей, расчётов режимов, подготовки персонала) и др.

На основе названной базы данных строится программное обеспечение по параметрам электрооборудования, характеристикам потребителей и их нагруз кам, оперативной и справочной информации, необходимой при эксплуатации системы электроснабжения. Полученная информационная система должна отражать иерархию и взаимосвязи оборудования и линий распределительной электрической сети.

База данных обеспечивает ведение и поиск (по заданным параметрам) кар тотек паспортов подстанций, линий, кабельных сооружений, силовых транс форматоров, потребителей и др. и имеет справочник по типовому оборудова нию, типовые схемы подстанций.

Справочник организован как библиотека типового оборудования (норма тивно-справочная информация – НСИ). Информация распределена по элементам схем и состоит из таблиц-классификаторов, принятых на сетевом предприятии, в соответствие с уровнями напряжений, сечений, номинальных токов, номиналь ных мощностей и др. В справочнике оборудования электрических сетей на ос нове ГОСТ сформированы каталожные и паспортные данные о силовых транс форматорах, выключателях, разъединителях, приводах к коммутационным ап паратам (КА), трансформаторах тока и напряжения, рубильниках, защитных аппаратах, автоматических выключателях, кабелях, проводах воздушных линий (ВЛ) др.

В пятой главе рассматриваются принципы семантического описания ими тационных моделей систем электроснабжения.

Обосновывается целесообразность применения языка XML и его подмноже ства RDF для использования в качестве основы для разработки обменного фор мата описания моделей систем электроснабжения.

Дается обзор EPRI CIM (Electric Power Research Institute Common Information Model – Общей Информационной модели Института Энергетических Исследо ваний) – модели, являющейся сегодня перспективным направлением унифика ции обмена данными семантических представлений систем электроснабжения.

Обосновывается возможность построения CIM - описания систем электроснаб жения на основе информации, подготовленной с помощью графического редак тора схем.

Рассматривается возможность применения CIM – модели, изначально пред назначавшейся для описания энергосистем, для описания систем электроснаб жения. Рассматриваются ограничения CIM – модели для этого случая и предла гаются способы расширения классов базовой модели, обеспечивающие требуе мую детализацию описания. Выделим следующие из них.

Расширение модели линии.

1. Возможность пофазного описания параметров оборудования, в том числе линий электроснабжения.

2. Раздельное представления параметров воздушных и кабельных линий.

3. Моделирование участков линий, состоящих из разных проводов.

4. Описание геометрических атрибутов воздушных линий, описываю щих расположение проводов на опоре.

Расширение модели регулирования напряжения со следующими возмож ностями представления.

1. Трехфазных, двухфазных и однофазных регуляторов напряжения.

2. Обмоток типа звезда, треугольник, открытый треугольник.

3. Обмоток автотрансформатора.

4. Параметров РПН, компенсаторов падения напряжения, и других ха рактеристик регуляторов напряжения.

Расширение модели нагрузки.

1. Представление подключений (точек подключения нагрузки к сети) 2. Распределение нагрузки по фазам (трехфазное, подключение звездой или треугольником, однофазное, распределенная нагрузка и др.).

3. Представление типа нагрузки (постоянное напряжение и мощность, постоянное сопротивление или постоянный (в смысле, неизменный) ток).

Рассмотрена задача моделирования электрических сетей с использо ванием ГИС-технологий Использование ГИС при эксплуатации электротехнических комплексов и систем электроснабжения должно учитывать ряд особенностей их представле ния как объекта управления (режимами работы, оптимизацией затрат). Приме нение ГИС должно быть связано с решением целого ряда проблем, учитываю щих динамическое изменение топологических связей (коммутация, добавле ние и удаление объектов) и с адекватностью отображения объекта на топогра фической подложке (координаты объекта на местности для улучшения усло вий эксплуатации), а также с правовыми вопросами применения ГИС технологий.

Электрические сети сложны по конфигурации и динамичны по времени — их топология постоянно изменяется в соответствии с текущим состоянием коммутационных аппаратов.

Различные пользователи в службах ПЭС и РЭС, таких как служба распре делительных сетей, диспетчерская служба, производственно-техническая служба и другие, требуют доступа к использованию одной и той же информа ции, но часто для разных служебных задач. В этом случае ГИС должна обес печивать как детализированное, так и общее или схематизированное отобра жение одной и той же информации, подготовленной с разной степенью дета лизации.

Поскольку электрические сети являются весьма динамичным объектом, и их топология определяется реальном временем, состояние таких устройств, как выключатели и разъединители, ГИС должна отображать и моделировать динамически, а не с помощью статического отображения топологических свя зей.

Важной проблемой при моделировании электрических сетей является то, что необходимы различные представления сети: детальное (картографическое) и схематическое. Детальное картографическое представление, так называемая карта-схема, должно отображать сеть различного номинального напряжения в различных масштабах, с требуемой для этого масштаба детальностью, с со хранением фактических углов поворота трасс линий, привязкой электрических сетей к объектам на местности, к другим инженерным коммуникациям и т.п.

Следующим этапом применения ГИС-технологий в АСУ электрических сетей является использование созданных графических и тематических баз дан ных для решения расчетно-аналитических задач. Разработка математических моделей и алгоритмов расчетов с использованием возможностей ГИС активно ведется в настоящее время и уже имеются достаточно значимые результаты.

Задачи использования ГИС-технологий в электрических сетях можно раз бить на три большие группы:

информационно-справочные;

расчетно-аналитические;

оперативно-управленческие.

В настоящий момент в нашей стране бурно развивается направление, свя занное с приложениями интеллектуальных технологий в управлении эксплуа тацией, состоянием и режимами ЭЭС. В последние годы в мировой электро энергетике это направление развития определяется на базе новой концепция создания интеллектуальных электроэнергетических систем (ИЭС) с активно адаптивными электрическими сетями (ААС) и системами электроснабжения.

Они объединены термином SMART (Self Monitoring Analize Report Tech nology) GRIDS. Иначе их называют - «умные» или интеллектуальные сети и технологии. SMART GRID с точки зрения совершенствования электросетевой структуры – это инновационная реализация электрической сети со следующи ми характерными свойствами и особенностями:

полностью интерактивная;

имеющая сетевую топологию;

имеющая максимально развернутые информационные базы:

- квазистатическую (нормативно-справочная информация - НСИ);

- динамическую (эксплуатационные характеристики – текущие параметры режима, технической диагностики и электромагнитной совместимости, ре сурсов оборудования, экономических показателей выработки, получения, передачи и потребления электроэнергии, ее технических и коммерческих потерь и несанкционированного расхода и др.).

Общую функционально-технологическую идеологию этой концепции наи более полно отражает сформулированное IEEE определение Smart Grid как концепции полностью интегрированной, саморегулирующейся и самовосста навливающейся электроэнергетической системы.

Очевидно, что оптимального управления такими сетями можно достичь, комбинируя широко используемые математические методы с возможностя ми новых информационных технологий, поддерживаемых средствами ис кусственного интеллекта таким образом, чтобы достоинствами одних компен сировать недостатки других в рамках комплекса задач АСДУ ЭЭС на разных ее территориальных уровнях.

При управлении режимами работы электроэнергетических систем необхо димо рассматривать множество взаимосвязанных объектов, таких как инфор мационные потоки, автоматизированные системы диспетчерского управле ния (АСДУ) разных уровней, АСУ ТП объектов, систем защиты, управления и контроля, средств управления в нормальных и аварийных режимах и т.д.

Все это можно представить как совместную работу электрической и ин формационной сети с интеллектуаль ными узлами, в которых осуществ ляется обработка информации и принятие локальных решений.

Основу информационной сети в задачах оперативного управления режимами ЭЭС в реальном времени составляют телеметрические измере ния о перетоках мощности по линиям электропередачи, уровнях напряже ния в узлах и телесигналы о состоя нии основного оборудования ЭЭС Рис. 7. Этапы реализации ИЭС в России Анализируя этапы реализации ИЭС в России (Рис.7), можно констатиро вать, что Smart Grid охватывают четыре основных инновационных направле ния.

Экономически эффективные технологии малой и средней генерации, включая альтернативные источники энергии. При массовой эксплуата ции малых и средних источников генерация в энергосистеме становится вместо сосредоточенной существенно распределенной.

«Активно-адаптивное» электротехническое сетевое оборудовани, объ единенное терминологическим определением FACTS - Flexible Alternating Current Transmission, должно отвечать определенным крите риям: по уровню потерь, пропускной способности, качество и пр.

Новое поколение устройств АСУ ТП и автоматики.

Новые информационно-технологические системы для управляющих центров энергосистем, осуществляющих регулирование режимов энер госистем на базе новых возможностей, которые предоставляют диспет черу распределенная генерация, активное сетевое оборудование и под станционная и станционная автоматика. Современный уровень средств вычислительной техники должен обеспечить решение текущих задач управления режимами работы энергосистемы в темпе реального време ни.

В шестой главе рассматривается реализация взаимодействия коммутаци онной модели с подсистемой расчета режима, с целью построения управляе мой модели электрической сети и коммутационно – режимного тренажера.

При построении такой модели используются архитектурные принципы, опи санные в третьей главе – объектная модель приложения, дополненная модуля ми расширения, через которые происходит обмен данными между коммутаци онной схемой и программой расчетной модели сети (РМС).

Основные положения стыковки с ПО расчета режима заключаются в раз работке инструмента для привязки элементов схемы к идентификационным данным расчетной схемы (узлам, ветвям);

в создании механизма обмена дан ными режима между коммутационной моделью электрической сети и входны ми и выходными наборами данных ПО РМС.

Смысл привязки состоит в том, что коммутационная схема, подготовлен ная в формате Модус, привязывается к расчетной схеме, сформированной в терминах узлов и ветвей. Поскольку ПО расчета РМС может воспринимать и обрабатывать возмущения, заключающиеся в отключении и подключении вет вей расчетной схемы, такие воздействия могут быть сформированы на основе данных о коммутациях элементов в схеме и переведены в термины РМС.

Рис. 8. Структура технологического базиса концепции Smart Grid В простейшем случае, решение о необходимости отключения или включе ния ветви РМС принимается на основе, соответственно, пропадания или появ ления перетока мощности (параметр «нагрузка_есть» в терминах коммутаци онной модели) на данном присоединении (для простоты, на выключателе при соединения).

Также рассматривается переход от коммутационной модели к её расчетной и обратный переход. Формулируются требования к архитектуре, показателям производительности и ограничениям ПО РМС.

Построена структура технологического базиса концепции Smart Grid (Рис.

8), которая может быть разделена в рамках интеллектуальных технологий на отдельные подсистемы решающие задачи, соответствующие своему уровню [2].

Управляемая модель электрической сети Одной из важнейших задач в области интеллектуализации современной электроэнергетики является задача моделирования и ведения режимов элек троэнергетических систем, требующая обработки больших объемов информа ции с дальнейшим отображением этих результатов. Необходима развитая ин формационная поддержка по всей совокупности данных о технологическом обору довании станций, РУ, подстанций, сетей, трассах коммуникаций, нагрузках, ретро спективная информация о различных событиях и др.

Во многих случаях решать технологические задачи и проводить анализ ре зультатов расчетов удобнее всего на единой модели, понятной персоналу эксплуа тационных служб различного уровня. Модель может использоваться в трениро вочной практике в качестве диспетчерского щита, а также как советчик диспетчера.

Модель может использоваться как визуальное средство для опера тивного управления режимами рабо ты, переключениями коммутацион ных аппаратов, оптимизации режима по напряжению и реактивной мощно сти, определения экономического обоснованного распределения нагру зок и текущего учета потребления электроэнергии. Модель может слу жить визуализированной информаци онной базой для персонала, по проек тированию и эксплуатации линий электропередачи, подстанций и др.

Рис. 9. Графическая система – как ядро интеграции Отсюда следует, что при выборе инструментальных средств экономически обоснованным решением будет интеграционный подход, при котором весь набор указанных функций реализуется в подсистемах интеллектуальной системы энерге тического комплекса (ИС ЭК), основанной на технологии Smart Grid.

По этой причине становится актуальной задача разработки нового поколения ИС, ориентированных на комплексное решение задач автоматизации и управления электротехническими комплексами, использующих современные информационные технологии и технические средства, приспособленные к решению задач эксплуата ции и проектирования, которой включают:

основные задачи построения системы анализа и управления;

требования к структуре;

определение принципов взаимодействия подсистем;

затраты на разработку и эффективность внедрения.

Для решения этих задач может быть использована интегрированная информа ционно-аналитическая система (ИАС) «Пегас». Она состоит из информационно справочной системы (ИСС), основанной на БД или СУБД (паспорта, ремонты, де фекты, испытания оборудования), графического интерфейса и печати, расчетных блоков в прикладных программах, системы комплексной оценки технического со стояния, на основе которой с помощью искусственного интеллекта может быть сформирован план-график техобслуживания и план капитальных ремонтов обору дования этих сетей, укрупненных смет на их выполнение и др., а также интеллек туального интерфейса пользователя. Данная система интегрирована с графическим редактором «Модус» (Рис.9), а многие блоки имеют единую функциональную структуру.

Назначение разработанной системы Обеспечение информирования персонала о составе и характеристиках уста новленного оборудования системы электроснабжения, его текущем состоя нии, потреблении и потерях электроэнергии, других обобщенных техниче ских характеристиках основной деятельности.

Информация должна вызываться непосредственно со схемы.

Доступ к схемам - с любого рабочего места корпоративной сети.

Обеспечение инженерного персонала производственных служб средствами достоверного и наглядного отображения и контроля состояния конкретного оборудования подстанций (ПС) и распределительных сетей (РС), вторичных цепей и приборов, средств учета, телемеханики, связи.

Обеспечение справочной информацией, средствами учета дефектов, откло нений, заявок, дежурств, прав и т.п.

Решение расчетно-аналитических задач управления режимами системы электроснабжения инженерным персоналом производственных служб.

Обеспечение работы оперативно-диспетчерского персонала информацией о текущем состоянии оборудования системы электроснабжения. Примене ние единой библиотеки схем в тренажере оперативных переключений, опе ративном журнале и оперативно-информационном комплексе.

При использовании структуры и технологии Smart Grid в электрических сетях информационно-аналитический комплекс (ИАС) «Пегас» может взять на себя сле дующий круг задач:

По подсистеме Smart Grid:

Удаленное управление сетью;

Автоматическое управление сетью;

Оптимизация потерь;

Учет и анализ аварийных ситуаций и технических нарушений;

Оптимизация нормальных рабочих и плановых режимов;

Организация диагностики состояния оборудования;

Организация технического обслуживания и ремонта;

Управление и организация людскими ресурсами.

По подсистеме Demand Response:

Управление и регулирование отдельными узлами нагрузки;

Интервальная тарификация;

Учет и организация хранения электроэнергии;

Использование Единой информационной модели и стандартов ЕНЭС.

В предлагаемой системе реализована открытая многоуровневая система, сочетающая функции технологического и производственно-технического управления предприятием электрических сетей и обеспечивающая максималь но доступную информационную среду для эксплуатационных служб по опера тивному учету состояния оборудования системы электроснабжения 0,4-500 кВ и расчетам режимов ее работы.

Концепция открытой системы ИАС «Пегас» предполагает возможность практически неограниченного ее расширения технологическими блоками и модулями, а также разнообразными информационными базами, необходи мыми для обеспечения управления энергетическими предприятиями при принятии обоснованных технических и экономических решений и мероприя тий (Рис.10).

ИАС «Пегас» может быть интегрирована с кор поративными планово экономическими, геоин формационными и опера тивно-диспетчерскими системами и системами учета электроэнергии и контроля ее качества. При частичном или полном отсутствии названных систем ИАС реализует минимально необходимый набор их функций.

Рис.10. Приложение со схемной графикой и с использованием плагинов.

В седьмой главе рассмотрены структурные составляющие ИАС «Пегас», которые могут быть использованы в качестве подсистем при проектировании и создании интеллектуальных сетей Smart Grid.

При эксплуатации энергооборудования в любом случае возникают сбои и отказы. Они приводят к остановке энергоснабжения или ухудшению качества электроэнергии. Это вызывает финансовые потери как у поставщика электро энергии, так и у потребителя. Таким образом, обе стороны заинтересованы в адекватной оценке рисков.

Одними из главных для российской энергетики были и остаются произ водственные риски, а именно:

- перехода на работу с вынужденными (аварий но допустимыми) нагрузками;

- единовременного резкого увеличения нагруз ки потребителей сверх допустимой;

- другие технические риски, связанные с эксплуатацией оборудования.

Для сведения к минимуму этих рисков необходим строгий контроль за со стоянием оборудования и его своевременные ремонты или замена (при необ ходимости). А для этого необходимы полные и актуальные знания об основ ных фондах. Возможности хранения всего комплекса документации по техни ческому обслуживанию и ремонтам с удобным поиском предоставляет ИАС "Пегас". Все документы в унифицированной форме хранятся в базе данных. В любой момент можно создать вопрос и быстро найти интересующую инфор мацию. Это создает возможность обслуживания по состоянию, которое явля ется самым дешевым и поддерживает работоспособность оборудования. Нали чие и простой доступ к паспортной информации оборудования облегчает пла нирование регламентного обслуживания.

Анализ электроснабжения, электропотребления, расчет потерь энер гии и баланс по производствам нефтеперабатывающего комплекса.

В рамках настоящей работы, используя ИАС «Пегас», проведены иссле дования потерь электроэнергии в элементах системы электроснабжения ряда нефтеперабатывающих комплексов (кабельные линии, трансформаторы, дви гатели) и анализ их структуры. Для составления баланса электроэнергии по установкам, цехам и в целом по предприятию необходима информация о вели чине их электропотребления.

Алгоритм моделирования вероятных графиков нагрузки узлов распреде лительной сети зависит от характера имеющейся в предприятии первичной информации.

График нагрузки 18.12.2010 ГПП- 6000 1, Мощность (кВт,квар) 0, 0, 0, P 3000 0, Cos fi Q 0, 0, Cos 0, fi 0 0, 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 Часы Рис.11. График нагрузки НПЗ для характерного дня.

Моделирование основано на следующих 3 типах информации:

- график нагрузки головного участка линии среднего напряжения;

- характер изменения нагрузки в данном узле или о наиболее характерном потребителе узла;

- потребление электроэнергии за определенный период времени.

На НПЗ выполнялся замер почасовых нагрузок по питающим фидерам для характерных летнего и зимнего рабочего дня (18 июня и 18 декабря).

Информация о характере нагрузок может быть представлена с помощью типовых графиков нагрузки (Рис.11).

Для расчета нагрузочных потерь электроэнергии на основе расчета по терь мощности в характерных режимах используют две характеристики гра фиков нагрузки:

число часов максимальных потерь, выражение для которого в относи тельных единицах имеет вид T Pi 2 /( Pm T ), (22) i коэффициент формы графика T k Pi 2 /( PT ), (23) 2 i где Pi - значения ординат графика;

Рт - максимальная ордината;

Рср среднее значение;

Т- число часов, за которые определяют характеристики и kф2.

Эти характеристики связаны между собой соотношением k 2 k 2. (24) Рассчитывать и kф по формулам практически можно для графика по требителя, нагрузка которого ежечасно регистрируется на диспетчерском пункте. Для радиальных сетей 6-10 кВ, такие данные обычно отсутствуют. В этих случаях значения и kф2 определяют по эмпирическим формулам в за висимости от коэффициента заполнения графика kз = Tmax /T.

Значение и структуру технических потерь можно определить аналитиче ски с помощью соответствующих расчетов, используя ПО ИАС «Пегас».

Потери энергии в сети определяются по выражению m A P н Pxxj t j, (25) j где Pн - суммарные нагрузочные потери мощности в линиях и транс форматорах 2 S Sj n m Pн i Ri Rj, (26) i 1 U ном j 1 U ном здесь i = 1, 2,... n - порядковый номер однородных участков линии, j = 1, 2,... m - порядковый номер трансформатора ТП, Si, Sj - полная мощность в i-й линии и j-м трансформаторе, Ri, Rj - активные сопротивления i-й линии и j-го трансформатора.

Максимальный ток головного участка зависит от активной и реактивной мощности на этом участке, полученным при расчете потокораспределения, и определяется по формуле Pmax Qmax 2 I max. (27) 3U ном Расчетные значения максимального тока сопоставляются с их фактиче скими значениями, полученными по показаниям приборов или выявленными на основе соответствующих замеров и проверяется условие I max I max ф р 1, (28) ф I max где 1 - допуск на погрешность расчета.

При невыполнении этого условия производится соответствующая кор ректировка нагрузок ТП пропорционально их расчетной загрузке и расчет по вторяется.

Таблица 1. Основные параметры график нагрузки НПЗ Часовые Часовые активные реактивные P*Р Cos P Q Q*Q Час мощности мощности фи отн.ед отн.ед отн.ед отн.ед (кВт) (кВар) Максимальное 69 000 38 000 0, значение Среднее зна 66 000 36 000 0, чение T max (час) 21,300 21, тау (час) 18,997 19, Однако, величины потерь в отдельных элементах в условиях эксплуата ции не могут быть определены абсолютно точно. Допустимые погрешности их оценки обусловливаются в каждом конкретном случае ставящимися техниче скими задачами. При анализе потерь энергии в пределах заводской системы электроснабжения и разработке мероприятий по их снижению можно допус тить погрешность не более 5%.

В условиях действующих предприятий электробаланс составляют для от дельных агрегатов или их групп, цехов или предприятия в целом. Он охваты вает все основные части прихода и расхода электроэнергии, затрачиваемой на технологический процесс, вспомогательные работы и процессы, а также на потери в оборудовании и электрических сетях.