111
- определение источника, ухудшающего качество
электроэнергии [12,13];
- классификация потребителей с использованием
данных интеллектуальных счетчиков [14];
- прогнозирование
потребления электрической
нагрузки [15,16];
- определение мест для установки устройств
компенсации реактивной мощности [17-19] и т.д.
Естественно,
все
данные,
полученные
от
интеллектуальных систем учета электроэнергии, должны
быть защищены для обеспечения конфиденциальности
потребителей [2].
III.
З
АГРУЗКА ТРАНСФОРМАТОРНЫХ ПОДСТАНЦИЙ
На рис. 1 представлена загрузка трансформаторных
подстанций 0,4/10 кВ. Информация по загрузке
трансформаторных
подстанций
для
г.
Москвы
представлена в отчете ООО «Интер РАО – Инжиниринг»
«Схема
электроснабжения
города
Москвы
(распределительные сети напряжением 6-10-20 кВ) на
период до 2030 года с учётом присоединённых
территорий. Анализ текущего состояния электрических
сетей 6-10-20 кВ г. Москвы».
Рис. 1 – Загрузка трансформаторных подстанций в г. Москве.
Загрузка трансформаторных подстанций низкая, рис. 1,
более 65% работают в максимальном режиме с загрузкой
менее 50%, а 40% из которых с загрузкой менее 30%.
Данная
ситуация
связана
с
неоправданно
завышенными нормативными значениями удельных
электрических
нагрузок
для
расчёта
мощности
жилищного сектора, в том числе сферы услуг, которая
составляет больше половины структуры потребления
электрической энергии в г. Москве.
Построенные кабельные сети и трансформаторные
подстанции 0,4/10 кВ (ТП) по факту оказываются
недогруженными.
Малая
загрузка
силовых
трансформаторов свидетельствует о увеличенных потерях
электроэнергии в силовых трансформаторах относительно
работающих с загрузкой в 70%, рис.2.
Рис. 2 – Суммарные потери электрической мощности.
Рис. 2 демонстрирует, что потери электроэнергии при
kz = 15% составляют от 2,8 до 1,5 %, а при kz = 30% - от
1,55 до 0,79 %
IV.
П
РИМЕНЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ УЧЕТА
ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ
По оценкам специалистов в России установят около 22
млн интеллектуальных приборов учета. Применение
интеллектуальных систем учета электроэнергии позволяет
анализировать профиль нагрузок потребителей в
многоквартирных и частных домах, в том числе их
классифицировать
[2-4,14,16,20].
Мониторинг
электрических
нагрузок
c
автоматизированной
информационной системой расчета многоквартирных
домов с последующей статистической обработкой в
Республике
Татарстан
(РТ)
был
представлен
специалистами Ассоциации на базе управляющей
компании в г. Набережные Челны и собственной
разработкой Программного комплекса, использующего
Макрокоманды, записанные с помощью встроенного в
пакет Microsoft Office языка программирования - Visual
Basic for Application (VBA). Для примера представлены
летние 2019 г. профили нагрузок, снятые в рабочий день
для девятиэтажного многоквартирного дома с 110
квартирами, рис. 3а, и коттеджного поселка с 115 домами,
рис. 3б.
а
б
Рис. 3 – Профиль нагрузки потребителей в многоквартирных (а) и
частных (б) домах.
