Книжная полка Сохранить
Размер шрифта:
А
А
А
|  Шрифт:
Arial
Times
|  Интервал:
Стандартный
Средний
Большой
|  Цвет сайта:
Ц
Ц
Ц
Ц
Ц

Балансы мощности и выработки электроэнергии в электроэнергетической системе

Покупка
Основная коллекция
Артикул: 636909.01.99
Доступ онлайн
30 ₽
В корзину
Русина, А. Г. Балансы мощности и выработки электроэнергии в электроэнергетической системе / Русина А.Г., Филиппова Т.А. - Новосибирск :НГТУ, 2012. - 55 с.: ISBN 978-5-7782-1935-9. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/558792 (дата обращения: 29.03.2024). – Режим доступа: по подписке.
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов. Для полноценной работы с документом, пожалуйста, перейдите в ридер.

Министерство образования и науки Российской Федерации

НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ





                А.Г. РУСИНА
                ТА. ФИЛИППОВА





БАЛАНСЫ МОЩНОСТИ
И ВЫРАБОТКИ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ В ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ


Учебно-методическое пособие











НОВОСИБИРСК
2012

УДК 621.311.004.13(075.8)
     Р 885



          Рецензенты: канд. техн. наук, доцент А.В. Кравченко канд. техн. наук, доцент 4. Я Лыкин

Работа подготовлена на кафедре СУЭЭ и утверждена Редакционно-издательским советом университета в качестве учебно-методического пособия




        Русина А.Г.

Р 885   Балансы мощности и выработки электроэнергии в электроэнер       гетической системе: учеб.-метод. пособие / А.Г. Русина, Т.А. Филиппова.-Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2012.-55 с.
          ISBN 978-5-7782-1935-9
          Энергетические балансы мощности и выработки электроэнергии играют большую роль в управлении режимами ЭЭС. Они составляются на всех стадиях планирования режимов. В данной работе рассматриваются только оперативные планы. Эти балансы являются основой работы электрических станций, электрических сетей и обеспечения потребителей. В пособии кратко излагаются эти задачи. Д ля более полного усвоения темы студенты выполняют курсовой проект, поэтому в работе даются теоретические пояснения к его тематике и методика расчетов оперативных балансов для смешанной энергосистемы.








ISBN 978-5-7782-1935-9

УДК 621.311.004.13(075.8)

                       © Русина А.Г., Филиппова Т.А., 2012 © Новосибирский государственный технический университет, 2012

        ОГЛАВЛЕНИЕ


Введение........................................................4

1. Оперативное прогнозирование графиков нагрузки и электропотребления электроэнергетической системы.............................6
2. Планирование оперативного баланса мощности и выработки электроэнергии в электроэнергетической системе - общие положения...16
3. Ожидаемый баланс мощности ЭЭС на предстоящие сутки..........27
4. Ожидаемый баланс электроэнергии.............................41
5. Плановые графики мощностей и выработки электроэнергии электростанций........................................................43
6. Оптимизация режимов ЭЭС.....................................44
7. Управление режимами ЭЭС.....................................49
ПРИЛОЖЕНИЕ.....................................................49

Исходные данные для проектирования................................50
Вопросы к защите курсового проекта................................53
Литература........................................................54

            ВВЕДЕНИЕ


   В курсовом проекте (КП) рассматривается учебная задача оперативного планирования режима системы и электростанций с упреждением на сутки. Это повседневная задача энергосистем, и от ее решения зависят многие технические, экономические и коммерческие решения по управлению режимами. Теоретический материал к выполнению курсового проекта изложен в [1, 2, 3] и в лекционном курсе. Пояснения к выполнению курсового проекта включают краткие теоретические сведения и порядок выполнения расчетов.
   Курсовая работа выполняется каждым студентом по индивидуальному заданию.
   1.    Цель выполнения курсового проекта - приобрести практические навыки решения задачи управления режимами электроэнергетической системы, которые позволят более полно изучить и усвоить материал лекций по режимам энергосистем.
   2.   Требования к оформлению'.
   •     работа оформляется в виде записки, с обоснованием принимаемых решений;
   •     результаты расчетов представляются в табличной и графической формах;
   •    в конце работы делается заключение по принятым решениям;
   •    приводится список литературы;
   •    рекомендуется оформлять работу на компьютере;
   •     сроки выполнения курсового проекта определяются учебным графиком.
   Курсовой проект включает в себя 8 взаимосвязанных разделов.
   1.    Прогнозирование графика нагрузки (ГН) и электропотребления (Э), на основе которых составляется баланс мощностей ЭЭС на предстоящие сутки и плановые задания электростанциям.
   2.    Оценка возможностей электрических станций при расчетах энергетических балансов.

4

   3.   Планирование баланса мощностей системы.
   4.   Определение баланса выработки электроэнергии системы.
   5.    Определение ГН станций, участвующих в энергетических балансах ЭЭС.
   6.   Оптимизация режимов ЭЭС.
   7.    Управление режимами системы с учетом влияния на баланс мощностей случайных факторов.
   8.   Общее заключение по всем разделам.

            1.      ОПЕРАТИВНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ГРАФИКОВ НАГРУЗКИ И ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ


        ОСНОВЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

   План и прогноз - взаимосвязанные и взаимозависимые задачи [2]. При планировании режимов электроэнергетических систем (ЭЭС) требуется множество прогнозов. Основные прогнозы - это требования потребителей и возможности их обеспечения в ЭЭС. Все прогностические задачи решаются на основе моделей прогнозирования. Могут использоваться формальные математические модели, эвристические и их сочетание. Известно, что потребление электроэнергии происходит на электронном уровне, складировать электроэнергию в промышленных масштабах нельзя, потребление зависит от множества случайных факторов. Поэтому в основном применяется сочетание математических и эвристических моделей. Без работы человека учесть случайные факторы даже косвенно нельзя. Богатейшие возможности вычислительных систем и компьютерных технологий позволяют получить достаточно достоверные прогнозы для практических задач и разрабатывать планы.
   Существуют различные методы прогнозирования ГН энергосистемы [2]. Учесть индивидуальные требования всех потребителей невозможно, поэтому определяется их общая потребность. Для разработки моделей необходимо располагать достоверными данными. Наиболее доступна информация из АСДУ (автоматизированной системы диспетчерского управления), в которой фиксируются фактические мощности электростанций и многие параметры режимов. Мощности станций включают нагрузку потребителей, потери в электрических сетях на передачу мощности от станций к потребителям и хищения мощностей. Эти данные и принимаются за суммарное электропотребление.


6

Методика прогнозирования ГН и Э

   В курсовом проекте рассматриваются два варианта методики прогнозирования ГН и электропотребления на предстоящие сутки.
   Первый способ прогнозирования ГН энергосистемы основан на том, что его конфигурация устанавливается с помощью расчета по исходным данным (см. файл, выдается преподавателем). По ним можно получить ГН за определенный период прошлого в именованных единицах (МВт). Конфигурация ГН определяется чаще всего за недельный период (при его типовых условиях), предшествующий дате прогноза. Для рабочих дней типовые - это пять дней рабочей недели, с понедельника по пятницу. Для этого периода находится средний ГН - усредняются ординаты ГН для периода ретроспекции, который определяется при анализе данных за предшествующий месяц. Он корректируется по прогнозу электропотребления. Необходимо учесть, что в этом случае максимальная нагрузка отличается от той, которая задана в табл. П1.
   Прогноз максимальной нагрузки Втах. По исходным данным можно получить и прогноз максимальной нагрузки на предстоящие сутки. Для этого используется временной ряд статистической информации Ртах(t). При этом не используются данные о максимальной нагрузке ЭЭС по табл. П1.
   В расчетах используется прогноз ГН, и его максимум исправляется на прогноз Втах.
   Второй способ прогнозирования ГН базируется на том, что конфигурация ГН задана в относительных единицах (о.е.) от его максимальной нагрузки (табл. П.1). Она определена заранее. В этом способе необходимо перевести относительные единицы (о.е.) в именованные (МВт). Здесь не рассматривается технология расчетов ГН, и этот способ проще (рис. 1).
   Прогноз электропотребления ЭЭС. Электроэнергия - это интегральный показатель для определенного периода времени и с определенным интервалом дискретности исходной информации. В работе рассматривается суточный период планирования, дискретность данных соответствует суткам.

Порядок расчетов ГН при наличии прогнозов электропотребления
   Площадь ГН S корректируется по прогнозу электропотребле                                    Э
ния Эож. Коэффициент расчетов к - ож , где Дt, Pₜ - интервал


Z PtД t

дискретности и мощности для ГН.


t

7

             1. Прогноз Эож ЭЭС на предстоящие сутки


                  2. Прогноз ГН Р(t) на предстоящие сутки

                                3. Пересчет ординат ГН с использованием к


                                     4. Табличное и графическое изображение ГН


Рис. 1. Схема расчетов прогноза ГН

Модель прогнозирования электропотребления
   Площадь S может увеличиться или уменьшиться по сравнению с первоначальной по ГН. При корректировке площадь должна соответствовать прогнозу Эож. Полученный прогноз ГН будет использоваться в дальнейших расчетах.
   Для определения ожидаемого электропотребления и выработки электроэнергии системы 3ₜ с суточным упреждением разрабатывается математическая модель. При этом используются ретроспективные данные задания. Дата прогноза указана в задании на КП для типового рабочего дня недели.

        Последовательность расчетов

   •     Из базы данных выбирается информация для расчетов Эфакт(t) с использованием статистического анализа, который включает ряд этапов. Из литературных источников известно, что для суточного прогнозирования Эфакт( t) достаточно иметь ретроспективные данные за предшествующий месяц при условии типового характера этого периода. Нетиповые периоды (праздники, выходные дни) исключаются и не рассматриваются.
   •     При выборе периода ретроспекции Тр^ро необходимо анализировать динамику процесса и его свойства (с нарастанием, с убыванием, по волне и др.). В курсовом проекте это делается визуально. Однако имеются и стандартные рекомендации, которые даются в литературе по прогнозированию [2]. Студент должен обосновать принципы выбора Гретро. Главное значение имеют тенденции данных во времени и последние данные (рис. 2).


8

Рис. 2. Примеры процесса Эфакт за период ТрСТро

   •     Можно исключить выбросы, т. е. сгладить ряд данных. Для этого надо задать диапазон допустимых отклонений от модели, которая будет подбираться. Чаще всего он составляет 5.. .10%.
   •     Из данных расчетов для Т|₁е₁р> определяется ряд информации И(t), т. е. Эфакт(t). На основе ряда И(t) подбирается модель процесса Эож(t) - широко применяются временные и регрессионные модели. Подбор модели ведется в ПК Excel или Statistic. При этих расчетах студенту необходимо использовать свои знания из курсов статистики.
   •     Достоверность модели Эож(t) проверяется статистическими критериями. В работе можно ограничиться критерием детерминации R². Если R² > 0,5, можно считать модель приемлемой. Желательно использовать и другие статистические критерии. Если не удается подобрать достоверную математическую модель, то применяют эвристическую модель «угадывания», которая основана на интуиции и опыте прогнозиста.
   •     Величина прогноза выработки электроэнергии Эпрогн(t +1) получается экстраполяцией модели Эож(t). Разработка модели - это творческий процесс, и могут быть самые различные его варианты.

Поправки к прогнозу ГН, полученному по ретроспективной информации
   Величина прогноза Эож(t +1) изменяется в зависимости от многих случайных факторов, которые могут отличаться от тех, по которым составлялась модель Эож(t). В работе учитывается только изменение температуры наружного воздуха и облачности для периода прогнозирования t + 1. Прогноз электропотребления корректируется на величину по

9

правки к Эож в зависимости от прогноза температуры предстоящего периода ЛЭтемп . Ожидаемую температуру студент определяет самостоятельно по данным КП, он выступает в роли прогнозиста. Процесс подбора модели прогнозирования температуры требует такой же методики статистического анализа, как и для других моделей.
    Необходимо учитывать природу процессов Эож(t) и Хметео(t) и их связанность. Очевидно, что эти процессы имеют разную природу. Но известно, что температура влияет на электропотребление. Как же вносить поправку в прогноз Эож(t +1)? Величины Эож(t) определялись по статистической информации прошлого периода, и они включали его температуры. Следовательно, поправку надо вносить на отличие температуры прошлого периода от прогноза температуры будущего периода. Для этого необходимо определить среднюю температуру за период прошлого Т для модели Эож(t) и ее отличие от прогноза для периода t+1, т. е.
t°  ср п ’
Лₜ⁰ ₌ₜ °, -t⁰ Ч+1 гср.
    Еще раз отметим, что прогноз метеорологических факторов производится по специальной модели и по периоду ретроспекции Тметео. Поскольку процессы Эож(t) и Хктео (t) независимы, подбор модели поправок - это самостоятельная задача определения информации Хметео(t) (рис. 3). При ее решении применяются те же принципы статистического анализа данных, что и рассмотренные выше. Величина поправки
ЛЭож.темп - Л Т ' ЛР - ( Т° - Тн ) ЛР ,
здесь индексы при температуре: ср - средняя температура за период ретроспекции модели Эож(t); прогн - прогноз температуры на предстоящий период t +1.
    При корректировании величины Эож принимаем, что изменение температуры на 1 °C меняет нагрузку в системе на ЛР = 5.. .10 МВт, а изменение облачности на один балл - на ЛР = 2.5 МВт. Обычно поправки известны из опыта эксплуатации.
    Методика расчета поправок на прогноз облачности простая, так как не выявлен вид связи между облачностью и электропотреблением. Эта

10

связь существует, но она не известна, поэтому применяется достаточно произвольный принцип. В исходных данных приведены оценки в баллах, причем по принципу «да - нет». Если облачность есть, то «да -балл 2», если облачности нет, то «нет - балл 1». При отсутствии облачности поправка не вносится. Таких косвенных приемов внесения поправок может быть много, и условные оценки в баллах разрабатывают прогнозисты. Студент самостоятельно задается прогнозом облачности. Все другие расчеты аналогичны методике внесения поправок на прогноз температур. Определяется среднеарифметическая величина облачности Оретро в баллах за период ретроспекции Трс₁р₍₁ модели Эож(t). Рассчитывается отклонение в баллах от прогноза облачности и вносится поправка Эож. о (t +1), т. е.
ДЭОж.о-ДОДР -(Ос⁰р -О^оГН)ДР,


где О^,, О⁰рО| |₁ - величины облачности.
   В результате прогноз выработки электроэнергии будет


Эпрогн ⁽t ⁺ ¹⁾ - Эож ⁽t + ¹⁾ + ДЭТемп ⁽t + ¹⁾ + ДЭО ⁽t + ¹⁾.


   В прогноз могут включаться дополнительные поправки по решению прогнозиста.


Рис. 3. Иллюстрация к периодам ретроспекции моделей Эож(t) и /'(t)

11

Доступ онлайн
30 ₽
В корзину