61
Таблица III - Результаты идентификации
Функция оптимизации
(штрафной
коэффициент)
T
J
, с
K
0U
,
е.в.н./
е.н.с.
K
1U
,
е.в.н./
е.н.с./с
K
0f
,
е.в.н./
рад./с
K
1f
,
е.в.н./
рад./с
2
K
1if
,
е.в.н./
е.т.р./с
Значение
функции
оптимизации
Число
итераций
Величина
затухания
α, 1/c
k=1
12,38
93
7
3,2
0
0,2
5,8337
1020
-0,95
k=|ind
mod
-ind
wams
|+1
12,2
94
5
3,4
0
1
6,8759
660
-1,13
Для сравнения в таблицу также добавлены значения
затуханий, полученных из графиков доминирующих мод
сигналов. При этом затухание доминирующей моды
активной мощности по данным СМПР составило 0,9 1/с, а
исходное значение инерционной постоянной, найденное по
справочным данным - 8,04 с.
Из результатов видно, что алгоритмы дают достаточно
близкие значения параметров. С учетом сравнения также
величин затуханий сигналов можно сделать вывод, что
более достоверным является результат, полученный
первым алгоритмом (при k=1). Тем не менее, как
отмечалось ранее, второй алгоритм может давать лучший
результат при отличии формы спектров мод сигналов или
амплитуд их колебаний. Также стоит учитывать, что расчет
с использованием штрафного коэффициента за счет
задания более жестких ограничений и, как следствие,
сокращения удовлетворяющих условиям комбинаций
параметров снижает число итераций работы алгоритма
практически на треть и в некоторых случаях может быть
более эффективен.
На рис. 5 и 6 показаны графики отклонений активной
мощности от исходного режима и спектры их
доминирующих мод соответственно с параметрами,
найденными с использованием первого алгоритма.
Рис. 5 – Графики активной мощности
Рис. 6 – Спектры доминирующих мод сигналов активной мощности
Отдельно стоит отметить также, что для получения
достоверных значений параметров должна быть корректно
задана
внешняя
часть
схемы.
Дополнительным
подтверждением правильности моделирования внешней
сети станции может являться сопоставление ее внешних
сопротивлений, найденных в модели и на реальном объекте
[6].
V.
В
ЫВОДЫ
Определен и опробован алгоритм идентификации,
основанный на сравнении спектров мод сигнала СМПР и
сигнала, полученного в результате моделирования.
Показаны две вариации алгоритма (с использованием
штрафного коэффициента и без него), при этом
использование первого или второго варианта алгоритма
определяется условиями конкретной задачи.
Также показана возможность уточнения параметров
математической модели на примере инерционной
постоянной и коэффициентов регулирования АРВ.
Возможность уточнения других параметров зависит от
степени их влияния на частоту и амплитуду колебаний и
требует отдельного рассмотрения.
Метод может использоваться для уточнения
параметров генерирующего оборудования или параметров
соответствующих эквивалентов.
Список литературы
[1]
Дубинин
Д.М.,
Жуков
А.В.
Развитие
технологии
синхронизированных векторных измерений в ЕЭС России //
Цифровая подстанция.-Режим доступа:
/blog/2018/03/22/razvitie-tehnologii-sinhronizirovannyh-
vektornyh- izmerenij-v-nbsp-ees-rossii.
[2]
Приложение к распоряжению ОАО «СО ЕЭС» № 44р от 05.04.2016.
Концепция развития и применения технологии синхронизированных
векторных измерений для повышения качества и надежности
управления электроэнергетическим режимом ЕЭС России на период
до 2020 года, Москва, 2016.
[3]
Герасимов А.С., Есипович А.Х., Смирнов А.Н. О критериях
достоверности
динамических
моделей
сложных
электроэнергетических систем // Известия НИИ постоянного тока.-
2010.-№64. С. 59-75.
[4]
Смирнов А.Н. Верификация цифровых динамических моделей
крупных энергообъединений по данным СМПР: дис... канд. техн.
наук: 05.14.02. – Санкт-Петербург, 2013. – 202 с.
[5]
Опалев О.Л., Жуков А.В., Дубинин Д.М., Уткин Д.Н. Разработка и
внедрение в ОАО «СО ЕЭС» системы мониторинга низкочастотных
колебаний в ЕЭС России по данным СМПР // Научные труды V
международной
научно-технической
конференции
«Электроэнергетика глазами молодежи-2014». Томск. 2014. Т. 1.
[6]
Юрганов А.А., Кожевников В.А. Регулирование возбуждения
синхронных генераторов // СПб: Наука, 1996. – 138 с.
