12
или 6 –в зависимости от скорости изменения потребления);
Р
−2
–
небаланс по отключению генерирующего оборудования после
отключения генерирующего оборудования с учетом ПА;
Ф
ВЗ
и
Ф
ВР
–
объем фактического вторичного резерва на загрузку и разгрузку
соответственно;
Р
−1
– небаланс по отключению генерирующего
оборудования;
Р
МП
– небаланс по отключению максимальной нагрузки
потребителя.
По результатам сравнения методик по определению
оперативных резервов (Таблица I) установлено, что в 75%
случаях расчета величины оперативных резервов
активной мощности напрямую зависят от потребления
мощности ЭС (
Р
ПОТР
)
, и в 25% косвенно зависят от
Р
ПОТР
,
по причине того, что
Р
−1 ПА
,
Р
−1
,
Р
−2
это нагрузка
блоков электростанций, которая зависит от величины
Р
ПОТР
. Таким образом, повышение точности прогноза
потребляемой мощности позволит повысить точность
расчетов величин оперативных резервов, что в свою
очередь
минимизирует
количество
включенного
генерирующего оборудования. Актуальная задача
повышения точности прогнозирования решается путем
разработки автоматизированной системы оперативного
прогноза мощности (АСОП).
III.
А
ВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ОПЕРАТИВНОГО
ПРОГНОЗА МОЩНОСТИ
При изолированной работе ЭС КО диспетчерский
персонал ежечасно выполняет прогноз потребления
мощности ЭС КО на предстоящий период (час, час
максимума,
час
минимума)
с
целью
оценки
необходимости
корректировки
нагрузки
на
электростанциях.
Прогнозирование величины мощности выполняется
вручную
путем
математических
вычислений
с
применением
схемы
оперативно-информационного
комплекса (ОИК). Продолжительность расчета занимает
около 5 минут, таким образом диспетчерский персонал в
течение смены тратит 60 минут на данный расчет, причем
его точность может быть не высокой, по причине того, что
диспетчерский персонал анализирует 14 величин (Таблица
II) и диспетчерский персонал может попросту ошибиться.
Таблица II.
А
НАЛИЗИРУЕМЫЕ ВЕЛИЧИНЫ
№ п/п
Наименование анализируемой величины
Анализа фактических величин за текущие сутки
1
потребление мощности
2-4
температура наружного воздуха, облачность и осадки
Анализ прогнозных величин на текущие сутки
5
потребление мощности
6-8
температура наружного воздуха, облачность и осадки
Анализ ретроспективных величин за прошедшие периоды
9
потребление мощности за вчерашний день и за аналогичные
сутки неделю назад
10-12
температура наружного воздуха, облачность и осадки за
вчерашний день и за аналогичные сутки неделю назад
Анализ дополнительных величин
13
изменение потребления мощности энергосистемы, возникшего
при аварийном отключении потребителей
14
величина фактической погрешности прогнозирования
потребления мощности за прошедший час
В работе [5] авторами выполнено исследование
влияния метеофакторов на потребление мощности в ЭС
КО и выведена математическая модель оперативного
прогноза потребления мощности (1). В настоящее время
авторы совершенствуют математическую модель (1)
учитывая дополнительный параметр – «собственные
нужды электростанций».
( ) = ( − 1) + ( )
,
(1)
где t – номер прогнозного часа;
( − 1)
–
фактическая составляющая;
( )
– прогнозная
составляющая.
Алгоритм функционирования АСОП состоит из двух
этапов.
Этап 1. Обработка исходной информации с помощью
языка программирования Visual FoxPro. Для каждого
месяца формируется база данных (.dbf), которая содержит
часовые данные по потреблению мощности, по
температуре наружного воздуха, по облачности, по
осадкам и по составу включенного генерирующего
оборудования за прошедшие два года и за прошедшую
неделю. Программный код преобразует эти данные в
функции (Таблица III), которые являются составляющими
математической
модели
оперативного
прогноза
потребления мощности (1).
Таблица III.
Р
ЕЗУЛЬТАТЫ ЭТАПА
1
Исходный
параметр
Функция
Метод
Потребление
мощности
Определяется скорость
изменения потребляемой
мощности характерного
типового дня
ТП
( ) =
Безусловная
одномерная пассивная
оптимизация по дню
недели и часу
максимума
Температура
наружного
воздуха
( ) = ∙
2
+ ∙ +
Квадратичная
аппроксимация
методом наименьших
квадратов
Облачность
ОБЛ
(Обл) = ∙ Обл +
Линейная
аппроксимация
методом наименьших
квадратов
Осадки
ОС
( ) = ∙
2
+ ∙ +
Квадратичная
аппроксимация
методом наименьших
квадратов
Включенный
состав
генерирующего
оборудования
Определяется величина
потребления мощности
на собственные нужды
электростанций
Р
сн
( ) =
Безусловная
одномерная пассивная
оптимизация по
включенному
(отключенному)
генерирующему
оборудованию
где – температура наружного воздуха;
Обл
– значение облачности
в баллах; – коэффициент осадков; все коэффициенты являются
вещественными числами.
Этап 2. Оперативный прогноз потребления мощности.
Функционирование АСОП предусмотрено в двух
режимах: прогноз потребляемой мощности на заданный
интервал (до 12 ч) и прогноз на текущие сутки. В обоих
режимах пользователь может как вручную вносить
исходные данные (ИД), так и загружать их из ОИК. На
этапе
2
ИД
обрабатываются
по
специально
разработанному алгоритму (Рис. 3), результатом которого
является почасовой прогноз потребления мощности на
заданный временной интервал или на текущие сутки в
зависимости от выбранного режима.
АСОП позволяет выполнять оперативный прогноз на
12 часов вперед с погрешностью менее 2,1% и на сутки
вперед с погрешностью менее 4,5%.
В настоящее время программа находится на этапе
тестирования в Филиале АО «СО ЕЭС» Балтийское РДУ.
IV.
А
ВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА РАСЧЕТА РЕЗЕРВОВ
В 2020 году авторами разработан алгоритм, позволяющий
определить оптимальный режим работы электростанций
по условиям обеспеченности ЭС КО оперативным
резервам активной мощности с учетом экономичности
выработки электроэнергии. В 2021 году вторами алгоритм
был модернизирован (Таблица IV) и реализован в виде
