Міністерство освіти і науки Україниrada.kpi.ua/files/Aref Iarmoliuk_O.S.pdf · Дисертацією є рукопис. Робота виконана

Міністерство освіти і науки України Національний технічний університет України

«Київський політехнічний інститут»

ЯРМОЛЮК ОЛЕНА СЕРГІЇВНА

УДК 621.311.1:620.92

ОЦІНЮВАННЯ РЕЖИМІВ РОБОТИ ІНТЕГРОВАНИХ ЕНЕРГОПОСТАЧАЛЬНИХ СИСТЕМ ПРИ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ ІНФОРМАЦІЇ

05.14.01 – енергетичні системи та комплекси

Автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Київ – 2015

Дисертацією є рукопис. Робота виконана на кафедрі електропостачання Національного технічного

університету України «Київський політехнічний інститут» Міністерства освіти і науки України.

Науковий керівник – кандидат технічних наук, доцент Попов Володимир Андрійович Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут», м. Київ, доцент кафедри електропостачання

Офіційні опоненти: – доктор технічних наук, старший науковий

співробітник Тугай Юрій Іванович Інститут електродинаміки НАН України, м. Київ, завідувач відділу оптимізації систем електропостачання

– кандидат технічних наук, доцент

Кулик Володимир Володимирович Вінницький національний технічний університет, м. Вінниця, доцент кафедри електричних станцій і систем

Захист відбудеться «13» травня 2015 р. о 1430 годині на засіданні

спеціалізованої вченої ради Д 26.002.20 у Національному технічному університеті України «Київський політехнічний інститут» за адресою: 03056, м. Київ-56, пр. Перемоги, 37, корп. 22, ауд. 316.

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут» за адресою: 03056, м. Київ-56, пр. Перемоги, 37.

Автореферат розісланий « » квітня 2015 р.

Учений секретар

спеціалізованої вченої ради А.М. Ковальчук

1 ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Інтелектуалізація енергетичних мереж на основі положень концепції Smart Grid в індустріально розвинутих країнах сьогодні розглядається як основна ідеологія модернізації та розвитку енергетики й економіки в цілому. У сучасному суспільстві спостерігається різке підвищення вимог до ефективності енергозабезпечення широкого кола споживачів, забезпечення надійності енергопостачання й якості електричної енергії, суттєво зростає потенціал використання малої енергетики, у першу чергу, альтернативних джерел енергії, які, приєднуючись до електричних мереж, формують інтегровані енерго- електропостачальні системи (ЕПС). Окремі країни визначають власні пріоритети, черговість й обсяги впровадження нової енергетичної політики. У вітчизняних енергокомпаніях реалізації зазначеної політики заважають технічна зношеність обладнання, що використовується, відсутність адекватного інформаційного середовища, недосконалість нормативно-правової бази та низка інших факторів. При цьому існуючі матеріальні та фінансові обмеження не дають змоги орієнтуватися на широкомасштабну та швидку модернізацію сегмента енергетичної галузі, пов’язаного з передачею та розподілом електричної енергії. Для енергетики України актуальним є створення загальних методологічних засад і засобів докорінної модернізації розподільних електричних мереж таким чином, щоб впровадження нових технологій, формування мікромереж (microgrid), як перспективного напряму використання розосередженої генерації (РГ), і реалізація керуючих рішень у діючих ЕПС відбувалися не тільки безконфліктно, але й приносили максимальний позитивний ефект у плані покращення техніко-економічних показників їх функціонування.

Загальною умовою коректного й ефективного вирішення завдань керування інтегрованими ЕПС і багатьох інших питань є можливість максимально адекватного моделювання режимів електричних мереж або, принаймні, оцінок навантажень окремих вузлів мережі. Значний внесок у теоретичні основи та розвиток методів моделювання режимів електричних мереж, не враховуючи масового впровадження джерел РГ, внесли такі вітчизняні та закордонні вчені: Винославський В.М., Воротницький В.Е., Денисенко Г.І., Екель П.Я., Железко Ю.С., Зорін В.В., Кузнецов В.Г., Левін М.С., Лещинська Т.Б., Маркушевич М.С., Пономаренко І.С., Стогній Б.С., Фокін Ю.А., Цукерник Л.В., Шидловський А.К., Stott B., Timily W.F. та інші.

Процес формування інтегрованих ЕПС та інтелектуалізація електричних мереж, з одного боку, вимагають істотного розширення інформаційної бази, активної автоматизації процесів вимірювання та передачі даних, але, з іншого боку, масштабна інтеграція у розподільні мережі альтернативних джерел енергії підсилює вплив чинника невизначеності. Особливістю у цьому випадку є відсутність у реальних умовах необхідної для розв’язання зазначеної задачі інформації з достатньою мірою достовірності.

Дисертаційне дослідження, яке передбачає розроблення методів, практичних рекомендацій та алгоритмів для реалізації задач оперативного оцінювання режимів роботи ЕПС із джерелами РГ (у тому числі і комплексними) та розподілу навантажень між генеруючими джерелами мікромереж за умов урахування реального рівня невизначеності початкової інформації, є актуальним для енергетичного сектора України, оскільки дає змогу знайти ефективні рішення при реформуванні та розвитку галузі.

2 Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Виконані у

роботі дослідження відповідають напряму «Енергетика та енергоефективність» закону України № 2519-VI від 09.09.2010 р. «Про пріоритетні напрями розвитку науки і техніки», комплексній програмі Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут» (НТУУ «КПІ») «Енергетика сталого розвитку». Дисертаційне дослідження виконувалося згідно з планом наукових робіт кафедри електропостачання НТУУ «КПІ» у рамках науково-дослідних робіт № 2437-п «Розробка моделей та методів керування інтегрованими системами енергозабезпечення та контроль ефективності енерговикористання» (№ ДР 0111U002484, 2011–2012 р.), № 2537-п «Технологія інтегрованих енергоефективних енергостанцій з комплексним застосуванням засобів розосередженої генерації та smart-технологій» (№ ДР 0112U002685, 2012–2013 р.), «Мультиагентні інтелектуальні енергетичні системи генерації, передачі та розподілу електроенергії з активним (кваліфікованим) споживачем» (№ ДР 0114U006363, 2014–2016 р.).

Мета і задачі дослідження. Метою дослідження є вдосконалення та подальший розвиток методів оцінювання режимів інтегрованих ЕПС і розподілу навантажень між генеруючими джерелами мікромереж із урахуванням об’єктивно існуючої невизначеності інформації.

Поставлена мета вимагає розв’язання таких наукових задач:

провести комплексний аналіз можливостей та особливостей інформаційного забезпечення задач побудови та розвитку інтегрованих ЕПС в умовах України;

розробити теоретичні основи та сформувати практичні підходи до визначення потужності, яка генерується відновлюваними джерелами енергії різних типів в умовах експлуатації з урахуванням характеру наявної інформації та фактичного рівня її невизначеності;

розробити універсальний підхід до розрахунку потокорозподілу у розподільних мережах при різних обсягах інформаційного забезпечення, зокрема за наявності нечітких оцінок електричних навантажень і потужностей джерел РГ;

удосконалити механізм оперативного багатокритеріального розподілу навантаження між компонентами мікромережі, враховуючи сукупність факторів різноманітного характеру, з метою найбільш ефективного використання обладнання та його енергетичного потенціалу.

Об’єкт дослідження – процеси створення, розвитку та функціонування інтегрованих ЕПС.

Предмет дослідження – оцінювання режимів роботи інтегрованих ЕПС при невизначеності інформації.

Методи дослідження. Науково-методичну основу виконаних досліджень склали такі методи: математичне моделювання, теорія ймовірності, математична статистика, інтервальна арифметика та теорія нечітких множин – для формування вихідних характеристик низки джерел РГ і визначення параметрів режимів інтегрованих ЕПС; методи багатокритеріальної оптимізації та прийняття рішень – для оперативного розподілу навантаження між компонентами мікромережі.

Наукова новизна одержаних результатів 1. Розроблено новий підхід до визначення фактичного значення потужності, яка

генерується альтернативними джерелами енергії у окремі періоди часу, з урахуванням невизначеності гідрометеорологічних і технічних факторів на основі використання математичного апарата теорії нечітких множин, що дає змогу

3 об’єктивно оцінювати режими та приймати адекватні рішення при розвитку інтегрованих ЕПС.

2. Удосконалено метод розрахунку потокорозподілу в електричних мережах при нечітких оцінках навантажень споживачів і потужностей джерел РГ, що враховує зміну напряму потокорозподілу у часі та дає змогу підвищити адекватність моделювання режимів інтегрованих ЕПС.

3. Вперше сформовано методичні засади визначення параметрів режимів інтегрованих ЕПС у «квазіреальному» часі на підставі залучення обмежених результатів телевимірювань в окремих вузлах системи, які дадуть можливість реалізувати оптимальне оперативне керування роботою ЕПС.

4. Розроблено метод багатокритеріального оперативного розподілу навантаження між окремими джерелами мікромережі, який, на відміну від відомих, одночасно враховує сукупність факторів економічного, технічного, екологічного та соціального характеру та тим самим забезпечує підвищення ефективності роботи мікромережі.

Практичне значення одержаних результатів полягає у підвищенні адекватності оцінювання режимів інтегрованих ЕПС в умовах існуючих дефіциту та невизначеності інформації, що дає змогу реалізувати об’єктивне оцінювання стану та керування режимами їх роботи з метою забезпечення ефективного використання первинних ресурсів, потенціалу енергетичного обладнання, підвищення надійності електропостачання, мінімізації використання органічного палива й емісії СО2, сприяння сталому розвитку окремих територіальних громад країни.

Отримані результати використовуються у навчальному процесі на кафедрі електропостачання НТУУ «КПІ» для проведення лекційних і практичних занять, виконання дипломних проектів бакалаврів і спеціалістів, магістерських дисертаційних робіт. Розроблена у роботі методика визначення фактичних вихідних характеристик відновлюваних джерел енергії передана ТОВ «Інжинірингова компанія «Нові енергетичні технології». Наведені у дисертаційній роботі методичні рекомендації щодо експлуатації мікромереж використані Проблемним інститутом проектування ефективних теплоенергетичних установок «Академтеплоенерго-проект» Академії будівництва України. Отримано довідки й акти впровадження результатів роботи, свідоцтва про реєстрацію авторського права на розроблені методики розрахунку.

Особистий внесок здобувача. Наукові положення, які є в дисертації, отримані автором самостійно. У працях, опублікованих у співавторстві, автору належать такі результати: експериментальна частина методу розрахунку потокорозподілу з залучення нечітких оцінок навантаження окремих вузлів і споживачів електричної мережі та вихідних потужностей джерел РГ в умовах реально існуючого дефіциту інформації [1–3]; принципи моделювання режимів інтегрованих ЕПС [4, 7]; розробка евристичного методу розрахунку, який, задіюючи нечіткі оцінки навантажень і вихідних потужностей джерел РГ, дає змогу використати дані телевимірів сумарного навантаження групи вузлів для оперативного розрахунку потокорозподілу в електричних мережах [5, 8]; методика та приклади техніко-економічного аналізу альтернативних варіантів із урахуванням невизначеності початкової інформації [6]; вибір оптимальних структури та параметрів компонентів мікромережі у кожний конкретний період часу з урахуванням сукупності сформованих цілей [10, 11, 13]; аналіз впливу метеорологічних і географічних факторів на значення вихідної потужності вітрових електростанцій (ВЕС) [14]; аналіз впливу стоку річки або річки-

4 аналога для визначення вихідної потужності мікро- та міні- гідроелектростанції (МГЕС) [15]; алгоритм визначення вихідної потужності сонячної електростанції (СЕС) з урахуванням метеорологічних факторів [16, 19]; аналіз можливостей інформаційного забезпечення задач керування режимами розподільних мереж [17]; обґрунтування принципових факторів впливу на вихідну потужність СЕС [18].

Апробація результатів дисертації. Результати досліджень, викладених у дисертаційній роботі, було висвітлено на 12 міжнародних і всеукраїнських науково-технічних та науково-практичних конференціях, зокрема: «Інтелектуальні енергетичні системи – ІЕС» (Свалява, 2010 р.; Мукачеве, 2011, 2013 рр.); «Енергетичний менеджмент: стан та перспективи розвитку – PEMS» (Київ, 2014 р.); «Електричні мережі: сучасні проблеми моніторингу та керування» (Жденієве, 2012 р.); «Оптимальне керування електроустановками (ОКЕУ)» (Вінниця, 2011, 2013 рр.); «Проблеми сучасної електротехніки (ПСЕ)» (Вінниця, 2012 р.); «Приладобудування: стан і перспективи» (Київ, 2010 р.); «Енергетика. Екологія. Людина» (Київ, 2010, 2013 рр.); «Аспірантські читання пам’яті А.В. Праховника» (Київ, 2013 р.), «Паливно-енергетичний комплекс України: сьогодення та майбутнє» (Київ, 2013 р.).

Публікації. Матеріали дисертаційної роботи відображено у 19 наукових працях, у тому числі 13 – у наукових фахових виданнях України, з яких дві у виданнях України, які включені до міжнародних наукометричних баз (Scopus і Index Copernicus), три свідоцтва про реєстрацію авторського права на науковий твір, три тези доповідей у збірниках матеріалів конференцій.

Структура й обсяг дисертації. Дисертаційна робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел з 208 найменувань і семи додатків. Загальний обсяг роботи становить 238 сторінок, у тому числі 152 сторінки основного тексту, 60 рисунків, чотири таблиці.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обґрунтовано актуальність роботи, сформульовано мету, наукову новизну та практичну цінність отриманих результатів, а також наведено відомості про їх апробацію.

У першому розділі проведено аналіз світових тенденцій розвитку електроенергетики, на підставі чого показано доцільність широкого використання малої генерації, створення інтегрованих ЕПС і мікромереж (рис. 1). У той же час реальний технічний стан і ступінь автоматизації вітчизняних електричних мереж особливо на рівні розподілу електричної енергії, існуюче інформаційне та правове забезпечення, відсутність можливості повноцінної матеріальної та фінансової підтримки проектів, які базуються на концепції Smart Grid, створюють серйозні перешкоди на шляху їх широкого впровадження, не дають змоги безпосередньо застосовувати результати отримані за кордоном.

Зміна принципів побудови розподільних мереж, інтелектуалізація процесів керування їх роботою підвищують відповідальність за адекватність розрахунку режимів, враховуючи, що саме це забезпечує у подальшому коректність прийнятих на основі їх аналізу рішень. Моделі режимів ЕПС мають базуватися на реально доступній інформації, враховувати фактичний рівень її достовірності й невизначеності, перспективи та тенденції впровадження сучасних вимірювальних засобів.

5 Проведений аналіз інформаційного

забезпечення у вітчизняних ЕПС показує, що невизначеність низки початкових даних є і, принаймні, найближчим часом буде неминучим чинником будь-яких задач, пов’язаних із оцінюванням режимів та їх керуванням у подальшому. У першу чергу це стосується електричних навантажень і вихідних параметрів джерел РГ. З розширенням обсягу інтеграції у розподільні мережі альтернативних джерел РГ, значення фактичної потужності яких залежать від гідрометеорологічних, гідрологічних і ряду інших факторів, які дуже важко визначити або спрогнозувати, необхідність коректного врахування фактора невизначеності тільки зростатиме. У цьому випадку важливо

запропонувати метод розрахунку потокорозподілу в електричних мережах при нечітких оцінках навантажень споживачів і потужностей джерел РГ із урахуванням фактичного рівня невизначеності інформації.

Показано, що формування мікромереж передбачає визначення складу та потужності окремих типів генеруючих джерел таким чином, щоб у кожний період часу з найбільшою ефективністю використовувати їх енергетичний потенціал, максимально задіяти наявні місцеві енергетичні ресурси. Вимога одночасного задоволення різноманітних цілей, які у загальному випадку є суперечливими, призводить до необхідності використання методів багатокритеріального прийняття рішень.

Таким чином, виникає необхідність розроблення методів, практичних рекомендацій і алгоритмів для реалізації задач оперативного моделювання режимів роботи ЕПС із джерелами РГ (у тому числі й комплексними) та розподілу навантажень між генеруючими джерелами мікромереж за умов урахування реального рівня невизначеності початкової інформації на основі сучасних методів моделювання та багатокритеріального прийняття рішень.

У другому розділі для широкого спектра альтернативних джерел РГ розроблено теоретичну основу визначення вихідної потужності, враховуючи її залежність від багатьох зовнішніх факторів, які важко однозначно визначити та спрогнозувати, спираючись на дані, які реально доступні в умовах експлуатації (табл. 1). Оцінка вихідної потужності джерел РГ визначається на підставі різних за складом й обсягом початкових даних, що передбачає і різні форми їх завдання з точки зору представлення рівня невизначеності (детерміновані, інтервальні та нечіткі оцінки).

Різноманітні фізичні процеси, що лежать в основі роботи окремих джерел РГ, і геофізичні фактори, які впливають на їх функціонування, не дають змоги сформувати уніфікований підхід для розрахунку їх вихідних характеристик. У зв’язку з цим з метою використання при розв’язанні задач побудови та розвитку інтегрованих ЕПС й оперативного керування режимами їх роботи розроблено

ЕЕС–електроенергетична система;

ЕП–електроприймач; С–споживач;

ЦГ–централізована генерація

Рис. 1. Перспективна структура ЕПС

Генерація

Мережа передачі

Мережа розподілу

6 методики, які дають можливість найбільш раціонально задіяти всю наявну відповідну інформацію стосовно характеристик джерел генерації енергії, конкретних умов експлуатації та фізичних процесів, що лежать в основі їх роботи, та низки гідрометеорогічних факторів для оцінки вихідної потужності в окремі періоди часу.

При створенні методик розрахунку були враховані чинні вітчизняні та міжнародні нормативні документи стосовно найбільш розповсюджених для умов України джерел РГ: ВЕС, СЕС, систем сонячного теплопостачання (ССТ), МГЕС, когенераційних установок (КУ).

Таблиця 1 Потенційні дані для розрахунку вихідної потужності джерел РГ

Джерела РГ

Паспортні дані Типові характеристики за

характерними періодами року Технічні показники

ВЕС

Висота установки вітротурбіни;

діаметр/радіус вітроколеса

Добовий типовий графік зміни швидкості вітру на висоті встановлення анемометрів

Коефіцієнти корисної дії (ККД): – підвищуючого редуктора; – вітрогенератора; – перетворювального блока;

коефіцієнт використання енергії вітру;

показник, що враховує наявність або відсутність системи аеродинамічного регулювання

номінальна швидкість турбіни;

номінальна потужність ВЕС

МГЕС

Напір води річки або річки-аналога

Умовний гідрограф річки або річки-аналога;

ймовірнісні характеристики стоку річки або річки-аналога;

добовий типовий графік роботи МГЕС

Коефіцієнт, що враховує втрати у водопровідних спорудах і напрямних апаратах;

ККД: – гідротурбіни; – генератора

номінальна потужність гідрогенератора

СЕС

Площа сонячної панелі;

номінальна потужність сонячної панелі

Добовий типовий графік інтенсивності сумарної сонячної радіації на похилу поверхню;

типовий графік стану хмарності неба (ясно, малохмарно, хмарно, похмуро)

ККД: – пристрою відбору

максимальної потужності; – інвертора; – сонячної панелі;

коефіцієнт, що враховує додаткові втрати у елементах СЕС

ССТ

Властивості покриття сонячного колектора;

площа поверхні сонячного колектора

Добовий типовий графік температури оточуючого повітря;

добовий типовий графік інтенсивності сумарної сонячної радіації на похилу поверхню

Повний ККД насосу (гідравлічний ККД, об’ємний ККД, механічний ККД);

коефіцієнт, що враховує: – втрати теплоти у баку; – продуктивність ССТ у

залежності від розміщення бака (горизонтальне або вертикальне)

КУ

Номінальна потужність КУ

Добовий типовий графік температури оточуючого повітря;

добовий типовий графік навантаження КУ

ККД: – електричний і тепловий; – електрогенератора;

коефіцієнт, значення якого залежить від:

– температури оточуючого повітря;

– рівня завантаження КУ

7 Типові показники, що відображають дійсний рівень невизначеності початкової

інформації, враховують добову та сезонну нестаціонарність описаних ними процесів, обмеженість статистичних даних, які використовуються для їх побудови, задаються в інтервальній формі (рис. 2). Орієнтовні технічні характеристики окремих компонентів обладнання, що використовується, при відсутності конкретних даних більш природно задавати нечіткими величинами з трикутними функціями належності (ФН) (рис. 2), отриманими на підставі аналізу відповідних довідкових даних, які отримуються з різноманітних відкритих джерел і частіше за все мають розбіжності. При цьому ліва та права межі ФН відповідають граничним значенням знайдених даних, а середина ФН – їх середньоарифметичному значенню. Враховуючи характер і форму завдання початкових даних із точки зору представлення рівня невизначеності та правил виконання операцій із нечіткими числами для будь-якого періоду доби t, оцінка потужності джерела РГ описується нечіткою множиною (нечітким числом) з відповідною ФН (рис. 2).

У результаті врахування наведених факторів (табл. 1 та рис. 2) на підставі

відомих математичних залежностей при застосуванні математичного апарата нечітких множин у роботі отримано нечіткі оцінки вихідної потужності джерел РГ. Зокрема, для ВЕС

2/η~η~η~ξ~

],[ρ~

пергр

33

ВЕС tt VVFPt , (1)

де ρ – щільність повітря; F – площа, що обмітається лопатями вітроколеса; ],[ tt VV –

інтервальна оцінка швидкості вітру для часу t; ξ~

– нечітка оцінка з трикутною ФН

коефіцієнта використання енергії вітру; рη~ , гη

~ , перη~ – нечіткі оцінки ККД відповідно

підвищуючого редуктора, вітрогенератора та перетворювального блоку. Значення потужності, яку можна отримати на виході СЕС, становить

1000/]α,α[~

η~η~η~~

вінвв.пс.мпохс.мСЕС ttt kЕРP , (2)

де с.мР – потужність сонячного модуля; похЕ – інтенсивність сумарної сонячної

радіації на одиницю площі похилої поверхні; с.мη~ , в.пη~ , інвη~ – нечіткі оцінки ККД

відповідно сонячного модуля, пристрою відбору максимальної потужності й

інвертора; в

~k – нечітка оцінка коефіцієнта, що враховує додаткові втрати у

елементах СЕС; ]α,α[ tt – інтервальна оцінка коригуючого коефіцієнта, який

Рис. 2. Приклади типового графіка, орієнтовної технічної характеристики

обладнання, нечіткої оцінки вихідної потужності джерела генерації енергії

8 залежить від рівня хмарності неба для часу t; 1000 – значення сонячної радіації за стандартних тестових умов.

У свою чергу вихідна електрична потужність, яка генерується МГЕС, визначається як

втргтпГЕС

~η~η~ρ

~kHgQP tt , (3)

де ρ – щільність води; g – прискорення вільного падіння; Qt – витрата води, що використовується ГЕС у період часу t;

пH – висота падіння потоку води (напір); тη

~ ,

гη~ – нечіткі оцінки ККД відповідно гідротурбіни та генератора;

втр

~k – нечітка оцінка

коефіцієнта, який враховує втрати у водопровідних спорудах і напрямних апаратах. Для будь-якого періоду доби t потужність ССТ становить

нт.бр.бо.по.п1втрпохСКССТ η~~~

]),[()τα([~

kkTTTKFEFAQ ttt RnR , (4)

де СКA – розрахункова площа поверхні сонячного колектора; RF , τ , α , втрК –

коефіцієнти, що характеризують властивості покриття сонячного колектора; Т1 –

температура води на вході до сонячного колектора; ],[ о.по.п ttTT – інтервальна оцінка

температури оточуючого повітря для часу t; р.б

~k , т.б

~k – нечіткі оцінки відповідно

коефіцієнта, що враховує продуктивність ССТ (залежить від розміщення бака: горизонтальне/вертикальне положення), та коефіцієнта, що враховує втрати теплоти;

нη~ – нечітка оцінка ККД насосу.

Розрахунок електричної та теплової потужностей КУ здійснюється таким чином:

ttT kkQQPt навегппКУ

~~η~η~],[

~о.п

; ttT kkQQQt навтгппКУ

~~η~η~],[

~о.п

, (5)

де ],[ ппQQ – інтервальна оцінка значення корисної енергії, яка виділяється від

спалювання палива; еη~ , тη

~ , гη~ – нечіткі оцінки відповідно електричного і теплового

ККД КУ та ККД електрогенератора; tTkо.п

~, tkнав

~ – нечіткі оцінки відповідно

коефіцієнта, який відображає залежність ККД КУ від температури оточуючого повітря та залежність ККД КУ від рівня її завантаження для часу t.

Запропоновані та наведені вище методики розрахунку вихідної потужності джерел енергії для окремих періодів часу дають змогу безпосередньо враховувати реальну невизначеність основних показників і раціонально використовувати наявну відповідну початкову інформацію стосовно характеристик устаткування та конкретних умов його використання. Визначення вихідної потужності всіх джерел енергії та електричних навантажень здійснюється у рамках єдиної методології, що дасть змогу ефективно використовувати отримані результати при оцінюванні параметрів інтегрованих ЕПС і керуванні режимами їх роботи.

У третьому розділі запропоновано метод розрахунку потокорозподілу в електричних мережах при нечітких оцінках навантажень споживачів і потужностей джерел РГ на основі використання математичного апарата теорії нечітких множин із метою моделювання режимів інтегрованих ЕПС з урахуванням фактичного рівня невизначеності інформації.

Сформовані нечіткі оцінки навантажень і вихідної потужності джерел РГ відображають параметри режиму тільки у середньому за деякий характерний період часу. Основою для моделювання режимів у «квазіреальному» часі слугує оперативна (актуальна) інформація, яка отримується у певних точках розподільної мережі, і

9 згідно з якою здійснюється коригування початкових нечітких оцінок, тобто виконується їх актуалізація. Оцінка фактичного заміряного навантаження на будь-якій ділянці лінії або в її вузлі та визначена для певного інтервалу стаціонарності представляється нечітким числом із трикутною ФН (рис. 3), де Pm відповідає математичному очікуванню вимірю-ваної величини. Межі ФН визначаю-ться значенням середньоквадратичного відхилення σ, а )(μmax P – враховуючи

наявний обсяг вимірювань. У свою чергу, початкові узагальнені оцінки навантаження споживачів або вузлів електричної мережі та вихідні характеристики джерел РГ розглядаю-ться як трапецієподібні (рис. 3) (або, в окремому випадку, трикутні) нечіткі числа. Основними характеристиками нечітких чисел подібного типу є середина інтервалу толерантності f, його ширина Δ, лівий і правий

коефіцієнти невизначеності β та γ, детермінований аналог z (наприклад, центр тяжіння) відповідно до рис. 3. У такому випадку вважається, що середина інтервалу толерантності f, певною мірою, характеризує найбільш очікуване значення навантаження, а його ширина Δ, лівий і правий коефіцієнти невизначеності β та γ залежать від ступеня узгодженості окремих даних (рис. 2), на підставі яких формувалась узагальнена оцінка, і відповідно відбивають рівень її невизначеності.

Процедура актуалізації навантажень здійснюється таким чином, щоб уникнути безпосередніх арифметичних операцій над нечіткими числами. Розроблений евристичний метод базується на міркуваннях, що актуалізовані оцінки навантажень, за аналогією з початковими також будуть представлені трапецієподібними (або трикутними) нечіткими числами. При реалізації процедур актуалізації навантажень враховується не тільки величина навантажень, але і рівень їх невизначеності: більшою мірою коригуються не тільки великі за величиною навантаження, але й ті оцінки навантаження, які мають більш високий рівень невизначеності.

Запропонований метод актуалізації навантажень складається з двох етапів, які графічно представлено на рис. 4. При цьому ФН сформованих початкових нечітких оцінок навантажень і потужності джерел РГ використовуються для визначення детермінованого аналога (рис. 3), кількісних показників (коефіцієнтів корекції: Кі, Ккі, Клі, Кпі), що відбивають рівень їх невизначеності та розраховуються на підставі наведених вище характеристик нечітких чисел (f, Δ, β та γ).

На першому етапі після нормування розрахованих коефіцієнтів корекції здійснюється процедура узгодження оцінок навантажень вузлів мережі та потужності джерел РГ таким чином, щоб нечітка оцінка головної ділянки представляла собою суму скоригованих нечітких оцінок окремих вузлів навантажень та джерел РГ:

ii KFf '' αα ; ii KD кαα '' ; ii KВ лαα ''β ; ii KG пαα ''γ ; ni ...,,1 ; (6)

jj KFf РГααРГ '' ; jj KD кРГααРГ '' ; jj KВ лРГααРГ ''β ; jj KG пРГααРГ ''γ ; kj ...,,1 ; nk ,

Рис. 3. Оцінка виміряного фактичного навантаження у вигляді трикутної ФН

і початкова узагальнена оцінка навантаження у вигляді

трапецієподібної ФН відповідно

10

де α'if , α'i , α'β i , α'γ i – відповідні характеристики ФН актуалізованої нечіткої оцінки

навантаження у вузлі і згідно з першим етапом актуалізації (рис. 4); n – загальна

кількість вузлів навантажень, задіяних у процедурі актуалізації; αРГ' jf , αРГ' j , αРГ'β j ,

αРГ'γ j – відповідні характеристики ФН актуалізованої нечіткої оцінки потужності

згідно з першим етапом актуалізації j-го джерела РГ; k – загальна кількість джерел

РГ, задіяних у процедурі актуалізації.

Сформовані у результаті виконання цього етапу оцінки навантажень та

потужності джерел РГ мають невиправдано низький рівень невизначеності. На другому етапі шляхом введення коригуючого коефіцієнта відбувається додаткове «розмиття» сформованих оцінок навантажень та джерел РГ:

αα '" ii ff ; pii n)('" αα ; p

ii n)('β"β αα ; pii n)('γ"γ αα ; ni ...,,1 ;

αРГαРГ '" jj ff ; pjj kn )('" αРГαРГ ; p

jj kn )('β"β αРГαРГ ; (7)

pjj kn )('γ"γ αРГαРГ ; kj ...,,1 ; nk ,

де α"if , α"i , α"β i , α"γ i – відповідні характеристики ФН актуалізованої нечіткої

оцінки навантаження у вузлі і згідно з другим етапом актуалізації (рис. 4); p – показник, що визначає ступінь додаткового розмиття, який визначається експериментальним шляхом для кожного конкретного об’єкта окремо; αРГ" jf , αРГ" j ,

αРГ"β j , αРГ"γ j – відповідні характеристики ФН актуалізованої нечіткої оцінки

потужності згідно з другим етапом актуалізації j-го джерела РГ. При цьому вважається, що чим більшою є кількість вузлів, для яких одночасно

здійснюється корекція навантажень за їх заміряним сумарним фактичним навантаженням, тим вищим має бути рівень невизначеності остаточних оцінок. Але, якщо лінія живить один вузол, то очевидно, що результат телевимірювань навантаження на головній ділянці буде повністю відповідати навантаженню зазначеного вузла (без урахування втрат потужності у відповідних елементах мережі).

Рис. 4. Процедура актуалізації нечітких оцінок навантажень вузлів і джерел РГ

11 При визначенні потокорозподілу на ділянках лінії з використанням відповідних

характеристик актуалізованих нечітких оцінок також враховується, що ступінь невизначеності отриманих оцінок залежить від кількості вузлів лінії, для яких визначається сумарне навантаження. Таким чином, у процесі розрахунку потокорозподілу оцінка навантаження останньої ділянки лінії завжди строго відповідає скоригованій оцінці навантаження її останнього вузла. Одночасно оцінка навантаження головної ділянки лінії завжди буде збігатися з нечіткою оцінкою сумарного навантаження, сформованою за результатами телевимірювань. Наприклад, в електричній мережі при наявності джерел РГ нечітка оцінка навантаження для ділянки 1, ii (рис. 4) визначається на підставі таких виразів:

1,Ж

РГα1,Ж

α1, """ііq

qііg

gii fff ; piiii

ііqq

ііggii kn

))(""(" 1,1,1,Ж

РГα1,Ж

α1, ;

piiii

ііqq

ііggii kn

))("β"β("β 1,1,1,Ж

РГα1,Ж

α1, ; (8)

piiii

ііqq

ііggii kn

))("γ"γ("γ 1,1,1,Ж

РГα1,Ж

α1, ; ni ...,,1 ,

де 1, iin – кількість вузлів навантажень, які отримують живлення від ділянки мережі

1, ii ; 1, iik – кількість джерел РГ, потужність яких згідно з розрахунком

потокорозподілу протікає по ділянці мережі 1, ii ; α"gf , α"g , α"β g , α"γ g – відповідні

характеристики ФН нечітких оцінок навантаження вузлів, які безпосередньо отримують живлення від ділянки 1, ii ; 1,Ж iig – означає, що при розрахунках

враховуються відповідні характеристики тільки тих вузлів навантажень g, що отримують живлення від ділянки мережі 1, ii ; РГα"qf , РГα"q , РГα"β q , РГα"γ q –

відповідні характеристики ФН нечітких оцінок потужностей джерел РГ, встановлених у вузлах, які безпосередньо отримують живлення від ділянки 1, ii ;

1,Ж iiq – означає, що при розрахунках враховуються відповідні характеристики

тільки тих вузлів навантаження q в яких встановлено джерела РГ та які отримують живлення від ділянки мережі 1, ii .

Розроблений метод актуалізації навантажень і розрахунку потокорозподілу в інтегрованих ЕПС дає змогу враховувати розгалуженість мережі; появу джерел РГ у будь-яких вузлах навантажень; наявність можливості отримання телевимірювань як в окремих вузлах мережі, так і на певних її ділянках (наприклад, при встановленні реклоузерів).

Принциповою особливістю запропонованого евристичного методу актуалізації навантажень і визначення потокорозподілу з урахуванням невизначеності інформації є виключення необґрунтованого зростання ступеня невизначеності у процесі виконання різноманітних розрахунків із нечіткими параметрами, що властиво арифметичним операціям із нечіткими числами, а також можливість визначення струморозподілу в електричних мережах інтегрованих ЕПС із урахуванням умов першого закону Кірхгофа.

У четвертому розділі розроблено й апробовано метод багатокритеріального оперативного розподілу навантаження між окремими генеруючими джерелами мікромережі з метою забезпечення найбільш ефективних умов її використання шляхом урахування сукупності факторів технічного, економічного, соціального й екологічного характеру. Схема розробленого методу представлена на рис. 5.

12 При цьому вирішено питання визначення оптимального режиму роботи такого

комплексу, тобто якою мірою потужність кожного джерела РГ, що є компонентом мікромережі, використовувати у кожний довільний момент часу t. На цьому етапі досліджень розглядалася автономна мікромережа, яка працює на виділене навантаження і не має зв’язків із централізованою ЕПС (рис. 1).

Попередньо обґрунтовується та формується перелік цілей, що на думку особи,

яка приймає рішення, дають змогу забезпечити оптимальні умови роботи окремих компонентів мікромережі у кожний конкретний момент часу t, враховуючи вплив зовнішніх чинників (наявність вітру, інтенсивність сонячної радіації, рівень навантаження і т.п.), які мають місце на той момент. У розробленому для цієї мети методі цільові функції, що характеризують ступінь оптимальності роботи мікромережі, представлені у лінгвістичній формі, яка є найбільш зручною для користувачів. Математично вони формулюються таким чином:

LjtF

PP extr)( ; mj ...,,1 ; }...,,...,,{ 1 ni PPPP ; L , (9)

де Ω – область рішень, оптимальних за Парето. В якості обмежень розглядаються: технічні можливості окремих генеруючих

джерел й умова обов’язкового виконання балансу «генерація-споживання» з урахуванням за необхідності потенціалу акумулюючих пристроїв і втрат потужності в мікромережі. За наявності у структурі мікромережі відновлюваних джерел енергії, їх потенціал має бути задіяний у кожен момент часу в повному обсязі й у першу чергу. Однак в умовах експлуатації можуть виникати ситуації, пов’язані з незадовільним поточним технічним станом деяких видів устаткування, його планованим технічним обслуговуванням або профілактичним ремонтом. Для цієї мети у розробленому методі існує можливість використовувати так звані «м’які» обмеження (рис. 6).

Рис. 6. Обмеження при визначенні оптимального режиму роботи мікромережі

Рис. 5. Схема розробленого методу розподілу навантаження

між компонентами мікромережі

ОБМЕЖЕННЯ

Технічні можливості окремих генеруючих джерел

Баланс «генерація-споживання»

Додаткові умови використання окремих генеруючих джерел

maxminititit PPP

maxminiiti QQQ

Наприклад: 1) «відсутні будь-які обмеження за навантаженням»; 2) «небажаність використання потужності певного

джерела у повному обсязі»; 3) «крайня небажаність

використання певного джерела»

n

ititP

1

A

Формування

цільових

функцій

Визначення

обмеження

Формалізація

цільових

функцій

Ранжування

початкових точок

оптимізації

Реалізація

багатокритеріальності

локального пошуку

Реалізація

багатокритеріальності

локального пошуку

Визначення

оптимального

рішення

Перевірка умов

завершення розрахунків

так

ні

13 Розроблений метод багатокритеріального оперативного розподілу навантаження

між окремими джерелами автономної мікромережі базується на спільному використанні модифікованого алгоритму нелокального пошуку так званого методу «яру», запропонованого І.М. Гельфандом та М.Л. Цетліним, та підходу Беллмана-Заде. При цьому враховується, що структура поверхні, яка відповідає функції багатьох змінних, що оптимізується, викликає певну асоціацію з яром. Цей метод перемежовує повільне локальне зі швидким нелокальним переміщенням і тим самим добре відслідковує викривлення дна яру та дає можливість достатньо ефективно знайти точку глобального екстремуму.

Підхід Беллмана-Заде застосовано для оцінювання ефективності рішення на кожному кроці оптимізаційного процесу шляхом одночасного аналізу всіх задіяних цільових функцій. Згідно з розробленим методом кожна цільова (оціночна) функція

)(PjF ; mj ...,,1 замінюється нечіткою цільовою функцією або нечіткою

множиною виду )](μ,[ PP

kAkA ; mk ...,,1 , (10)

де )(μ PkA являє собою ФН нечіткої функції kA .

Вибір оптимального рішення знаходиться з умови

)(μminmax)(maxμ...,,1

PPP kA

mkLD

. (11)

Таким чином, точка

)(μminmaxarg...,,1

*PP

P kAmkL

(12)

приймається як оптимальна на кожному кроці локального та нелокального пошуків при реалізації процесу розв’язання задачі. Розрахунок завершується, якщо різниця

значень характеристик )(μmin...,,1

PkA

mk для суміжних точок стає меншою ніж

заздалегідь задана точність розрахунків εΔ. Принципово важливо, щоб ФН )(μ P

kA адекватно відображали характер

відповідних оціночних (цільових) функцій. Зокрема, таким умовам відповідають ФН, що формуються таким чином:

для цільових функцій, що підлягають максимізації j

k

jL

jL

jL

j

AFF

FFλ

)(min)(max

)(min)()(μ

PP

PPP

PP

P ; (12)

для цільових функцій, що підлягають мінімізації j

k

jL

jL

jjL

AFF

FFλ

)(min)(max

)()(max)(μ

PP

PPP

PP

P , (13)

де λj – показник, що відображає ступінь важливості k-ї оціночної функції та визначається найчастіше експериментальним шляхом.

Послідовність реалізації розробленого методу представлено на рис. 7. Важливо підкреслити, що отримане при цьому рішення належить як області

компромісів, так і області допустимих рішень.

14

Запропонований метод багатокритеріального розподілу навантаження між

окремими джерелами автономної мікромережі було впроваджено у Проблемному інституті проектування ефективних теплоенергетичних установок «Академтепло-енергопроект» Академії будівництва України (м. Київ). Для реалізації цієї задачі було розроблено відповідне програмне забезпечення. На першому кроці визначено усі джерела енергії (компоненти мікромережі), що з точки зору особи, яка приймає рішення, доцільно було б використовувати для покриття потреб споживачів. Паралельно з цим внесено параметри кожної технологічної установки на підставі її паспортних даних (технічних характеристик). При проведенні експериментальних розрахунків було розглянуто мікромережу, потенційними компонентами якої могли бути такі чотири джерела генерації: СЕС, ВЕС, а також КУ, де в якості палива застосовано біопаливо та дизельне пальне.

Для визначення оптимального режиму роботи використовувалися три критерії: собівартість згенерованої електричної потужності, рівень шкідливих викидів (емісії СО2), кількість годин роботи з максимальним навантаженням Тmax. У якості обмежень, наприклад для періоду часу t =18 год, задавалися попередньо розраховані:

сумарне навантаження мікромережі 5584

1

i

titP A кВт і можливі граничні значення

потужності окремих генеруючих установок: 94,60 1 tP кВт, 17,120 2 tP кВт,

9,2640 3 tP кВт та 1,3350 4 tP кВт.

Для розв’язання задачі розподілу навантаження між складовими мікромережі сформовано три цільові функції: 1) у першу чергу віддати перевагу джерелам енергії

Рис. 7. Розроблений метод багатокритеріального розподілу навантаження

15 з більшими питомими капітальними витратами; 2) віддати перевагу джерелам енергії з мінімальним значенням Tmax; 3) віддати перевагу джерелам енергії з мінімальним рівнем шкідливих викидів в атмосферу; які у математичному представлені мають такий вигляд:

1. max)( 4143132121111 PaPaPaPaF P , де а11, а12, а13, а14 відповідають

питомому (на 1 кВт) значенню капітальних витрат генерованої потужності, що характерне для окремих генеруючих установок;

2. min)( 4243232221212 PaPaPaPaF P , де а21, а22, а23, а24 відповідають

значенню maxT , характерному для окремих генеруючих установок;

3. min)( 4343332321313 PaPaPaPaF P , де а31, а32, а33, а34 відповідають

питомим значенням кількості шкідливих викидів у атмосферу, характерним для окремих генеруючих установок.

Фактичні вихідні потужності альтернативних джерел енергії та навантаження споживачів визначалися на підставі методик розрахунку, розроблених у розділі 2, з урахуванням конкретних умов роботи обладнання. У розрахунках використано детерміновані аналоги сформованих нечітких оцінок навантажень і вихідних потужностей генеруючих джерел, що входять до складу мікромережі. Для ілюстрації у табл. 2 наведено результати, отримані для режиму, який мав місце о 18.00 21 серпня 2014 р. для Києво-Святошинського району Київської області.

Таблиця 2 Оптимальний розподіл навантаження між компонентами мікромережі

Компоненти

мікромережі

Граничні значення

потужності, кВт

Розподіл

навантаження, кВт

Завантаження у відсотка від

встановленої потужності

установки

СЕС 0 ≤ PСЕСt ≤ 6,940 6,940 2,78

КУ на біомасі 0 ≤ PКУбіомt ≤ 264,9 264,9 89,5

ВЕС 0 ≤ PВЕСt ≤ 12,17 12,17 4,87

КУ на дизпаливі 0 ≤ PКУдизt ≤ 335,1 274,0 55,1

Навантаження споживачів 558,0

На рис. 8 показано добовий графік завантаження окремих джерел генерації, що є компонентами мікромережі.

Рис. 8. Завантаження у відсотках від встановленої потужності установки

16 Реалізація розробленого методу розподілу навантаження між компонентами

мікромережі підтверджує ідею, що для задоволення потреб споживачів електричною енергією, у першу чергу за відсутності обмежень, мають застосовуватися СЕС і ВЕС (у разі наявності такої можливості). А для покриття решти навантаження джерела енергії на органічному паливі – КУ на дизельному паливі та біопаливі.

ВИСНОВКИ

У дисертаційній роботі розв’язано актуальні для вітчизняної енергетики задачі оперативного оцінювання режимів роботи ЕПС із джерелами РГ та розподілу навантажень між генеруючими джерелами мікромереж за умов урахування реального рівня невизначеності початкової інформації, що передбачає розробку нових методів, практичних рекомендацій та алгоритмів, реалізація яких дає змогу знайти найбільш ефективні рішення у процесі реформування та розвитку галузі. Основні результати дисертаційної роботи полягають у наступному:

1. Виконаний аналіз можливостей та особливостей інформаційного забезпечення показав, що для прийняття рішень з побудови та розвитку інтегрованих ЕПС в умовах України, необхідно врахувати фактор невизначеності, який у контексті подібних задач трактується як відсутність, недостатність або недостовірність інформації.

2. Враховуючи чинні вітчизняні та міжнародні нормативні документи, особливості фізичних процесів, що мають місце при перетворенні енергії, розроблено методики й алгоритми визначення вихідної потужності СЕС і ВЕС, МГЕС із урахуванням невизначеності технічних характеристик обладнання, метеорологічних і гідрологічних факторів, на основі використання математичного апарата теорії нечітких множин, для забезпечення об’єктивного аналізу та прийняття адекватних рішень при формуванні та розвитку інтегрованих ЕПС.

3. Удосконалено методику визначення обсягів теплоти, яка може бути отримана за допомогою ССТ і КУ в окремі характерні періоди доби, враховуючи невизначеність, пов’язану зі складністю прогнозування температури оточуючого повітря, рівня завантаження установок, хмарності неба, кількості корисної енергії, що виділяється від спалювання палива.

4. На основі розроблених методик визначення вихідної потужності альтернативних джерел енергії, враховуючи нечіткі оцінки навантажень, розроблено універсальний підхід до розрахунку потокорозподілу в електричних мережах в умовах невизначеності інформації.

5. Розроблений евристичний алгоритм оцінювання оперативних режимів інтегрованих ЕПС дає змогу ефективно враховувати наявні дані телевимірювань, знизити рівень невизначеності параметрів режиму (значення носія нечіткої оцінки навантаження зменшено до трьох разів) і тим самим сприяє підвищенню ефективності розв’язання задач оцінювання стану та керування режимами зазначених систем.

6. Запропоновано метод визначення оптимальних режимів роботи окремих джерел енергії мікромережі, враховуючи сукупність факторів різноманітної природи, на основі використання модифікованих методів багатокритеріального розподілу ресурсів із метою підвищення ефективності використання генеруючого обладнання, сприяння сталому розвитку окремих територіальних громад.

7. Отримані результати роботи знайшли практичне застосування у ТОВ «Інжинірингова компанія «Нові енергетичні технології» (м. Київ),

17 Проблемному інституті проектування ефективних теплоенергетичних установок «Академтеплоенергопроект» Академії будівництва України (м. Київ) й у навчальному процесі кафедри електропостачання НТУУ «КПІ».

8. У подальшому отримані результати планується використовувати при розв’язанні широкого кола різноманітних задач, пов’язаних із оптимізацією режимів інтегрованих ЕПС, визначенні найбільш ефективних умов паралельної роботи енергосистем, джерел РГ і мікромереж у процесі лібералізації ринку електроенергії.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Требования и общие принципы организации базы данных для решения задач моделирования и оптимизации режимов в современных системах электроснабжения [Текст] / А.В. Праховник, В.А. Попов, В.В. Ткаченко, Е.С. Луцько1 // Енергетика: економіка, технології, екологія. – 2010. – № 1. – С. 42–47. – ISSN 1813-5420.

2. Попов В.А. Пути рационального формирования и управление режимами интегрированных систем электроснабжения [Текст] / В.А. Попов, В.В. Ткаченко, Е.С. Луцько // Праці Інституту електродинаміки НАН України. – 2010. – Спецвип. – С. 60–65. – ISSN 1727-9895.

3. Принципы учета неопределенности исходной информации при моделировании нагрузок в распределительных сетях [Текст] / В.А. Попов, Е.С. Ярмолюк, С. Банузаде Сахрагард, А.А. Журавлев // Енергетика: економіка, технології, екологія. – 2011. – № 1. – С. 61–66. – ISSN 1813-5420.

4. К вопросу рациональной интеграции источников распределенной генерации [Текст] / В.А. Попов, Е.С. Ярмолюк, В.В. Ткаченко, С. Банузаде Сахрагард // Праці Інституту електродинаміки НАН України. – 2011. – Спецвип. Ч.1 – С. 111–121. – ISSN 1727-9895.

5. Актуализация оценок электрических нагрузок в распределительных сетях по данным телеизмерений [Текст] / В.А. Попов, Е.С. Ярмолюк, С. Банузаде Сахрагард, К.Ю. Гура // Енергетика: економіка, технології, екологія. – 2011. – № 2. – С. 36–42. – ISSN 1813-5420.

6. Попов В.А. Особенности применения интервального анализа при выборе оптимальных вариантов [Текст] / В.А. Попов, Е.С. Ярмолюк, С. Банузаде Сахрагард // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2012. – № 1 (100). – С. 171–174. – ISSN 1997-9266.

7. Перспективы и пути развития распределенной генерации в Украине [Текст] / А.В. Праховник, В.А. Попов, Е.С. Ярмолюк, М.Т. Кокорина // Енергетика: економіка, технології, екологія. – 2012. – № 2. – С. 7–14. – ISSN 1813-5420.

8. Попов В.А. Евристичний алгоритм моделювання режимів інтегрованих систем електропостачання з урахуванням невизначеності вихідної інформації [Текст] / В.А. Попов, О.С. Ярмолюк // Праці Інституту електродинаміки НАН України. – 2012. – Спецвип. – С. 40–46. – ISSN 1727-9895.

9. Ярмолюк О.С. Особливості моделювання режимів розподільних мереж з урахуванням невизначеності вихідної інформації при наявності телевимірювань у деяких вузлах навантажень [Текст] / О.С. Ярмолюк // Енергетика: економіка, технології, екологія. – 2013. – Спецвип. – С. 7–14. – ISSN 1813-5420.

1 Луцько – дівоче прізвище Ярмолюк О.С.

18 10. Попов В.А. Керування режимами роботи комплексних джерел

розосередженої генерації [Текст] / В.А. Попов, О.С. Ярмолюк // Праці Інституту електродинаміки НАН України. – 2013. – Спецвип. – С. 105–112. – ISSN 1727-9895.

11. Двухэтапный алгоритм выбора структуры и параметров микросистем с учетом фактора неопределенности [Текст] / В.А. Попов, Е.С. Ярмолюк, П.А. Замковой, И.А. Дмитренко // Енергетика: економіка, технології, екологія. – 2014. – № 1. – С. 100–108. – ISSN 1813-5420.

12. Ярмолюк О.С. Моделювання параметрів джерел розподіленої генерації в інтегрованих електропостачальних системах із урахуванням невизначеності інформації [Текст] / О.С. Ярмолюк // Технічна електродинаміка. – 2012. – № 3. – С. 57–58. – ISSN 1607-7970.

13. Попов В.А. Алгоритм многокритериального управления режимами работы микросетей [Текст] / В.А. Попов, Е.С. Ярмолюк, П.А. Замковой // Східноєвро- пейський журнал передових технологій. – 2014. – № 2. – С. 61–68. – ISSN 1729-3774.

14. Свідоцтво про реєстрацію авторського права на твір «Врахування фактору невизначеності при моделюванні вихідної потужності вітрових електростанцій» / А.Ф. Жаркін, В.А. Попов, О.С. Ярмолюк. – № 52665; заявл. 21.10.2013; зареєстр. 19.12.2013.

15. Свідоцтво про реєстрацію авторського права на твір «Алгоритм розрахунку вихідних характеристик мікро- та міні- гідроелектростанцій за умов обмеженості гідрологічних даних» / А.Ф. Жаркін, В.А. Попов, О.С. Ярмолюк. – № 52667; заявл. 21.10.2013; зареєстр. 19.12.2013.

16. Свідоцтво про реєстрацію авторського права на твір «Модель визначення вихідної потужності сонячної електростанції з урахуванням метеорологічних і географічних факторів» / А.Ф. Жаркін, В.А. Попов, О.С. Ярмолюк. – № 52666; заявл. 21.10.2013; зареєстр. 19.12.2013.

17. Луцько О.С. Підвищення ефективності використання інформаційно-вимірювальних засобів при керуванні режимами розподільчих мереж у сучасних умовах [Текст] : Зб. тез допов. міжнарод. наук.-техн. конф. [«Приладобудування: стан і перспективи»], (27–28 квітня 2010 р., м. Київ) / О.С. Луцько, В.А. Попов / НТУУ «КПІ». – 2010. – С. 250–251.

18. Ярмолюк О.С. Розрахунок вихідної потужності сонячної панелі з урахуванням невизначеності інформації [Електронний ресурс] / О.С. Ярмолюк, П.О. Замковий // Енергетика. Екологія. Людина. Наукові праці НТУУ «КПІ», ІЕЕ / Зб. тез доповідей. – 2013. – С. 411–418. – Режим доступу до журн. : http://en.iee.kpi.ua/files/2013/konference2013.pdf.

19. Застосування алгоритму нелокального пошуку для вирішення задач багатокритеріального розподілу ресурсів [Текст] : Зб. тез допов. міжнар. наук.-практ. конф. [«Енергетичний менеджмент: стан та перспективи розвитку – 2014)»], (27–29 травня 2014 р., м. Київ) / В.А. Попов, О.С. Ярмолюк, П.О. Замковий, В.В. Віннічук / НТУУ «КПІ». – 2014. – С. 51.

АНОТАЦІЇ

Ярмолюк О.С. Оцінювання режимів роботи інтегрованих енергопостачальних систем при невизначеності інформації. – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.14.01 – енергетичні системи та комплекси. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут», Київ, 2015.

19 Робота присвячена розробленню методів, практичних рекомендацій та

алгоритмів для реалізації задач оперативного моделювання режимів роботи ЕПС із джерелами РГ (у тому числі й комплексними) та розподілу навантажень між генеруючими джерелами мікромереж за умов урахування реального рівня невизначеності початкової інформації. Розроблено теоретичне підґрунтя та сформовано практичні підходи до визначення вихідних характеристик широкого спектра відновлюваних джерел енергії в умовах експлуатації з урахуванням характеру наявної інформації та фактичного рівня її невизначеності. Розроблено універсальний підхід до розрахунку потокорозподілу у розподільних мережах за різних обсягів інформаційного забезпечення, у тому числі за наявності нечітких оцінок електричних навантажень і потужностей джерел РГ. Удосконалено механізм оперативного багатокритеріального розподілу навантаження між компонентами автономної мікромережі, враховуючи сукупність факторів різноманітного характеру, з метою найбільш ефективного використання обладнання та його енергетичного потенціалу.

Ключові слова: інтегровані енергопостачальні системи, альтернативні джерела енергії, розосереджена генерація, невизначеність інформації, мікромережа, оптимізація режимів.

Ярмолюк Е.С. Оценивание режимов работы интегрированных систем

энергоснабжения при неопределенности информации. – Рукопись. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по

специальности 05.14.01 – энергетические системы и комплексы. – Национальный технический университет Украины «Киевский политехнический институт», Киев, 2015.

Работа посвящена разработке методов, практических рекомендаций и алгоритмов для реализации задач оперативного моделирования режимов работы систем энергоснабжения с источниками распределенной генерации (в том числе и комплексными) и распределения нагрузок между генерирующими источниками микросети при учете реального уровня неопределенности исходной информации.

Разработаны теоретические основы и сформированы практические подходы к определению исходных характеристик широкого спектра нетрадиционных источников энергии в условиях эксплуатации с учетом фактического уровня неопределенности и характера имеющейся информации. Учитывая действующие отечественные и международные нормативные документы, особенности физических процессов, имеющих место при преобразовании энергии, разработаны методики и алгоритмы определения мощности на выходе солнечных и ветровых электростанций, микро- и мини- гидроэлектростанций с учетом неопределенности принципиальных технических характеристик оборудования, метеорологических и гидрологических факторов, на основе использования математического аппарата теории нечетких множеств. Усовершенствована методика определения объемов теплоты, которая может быть получена с помощью систем солнечного теплоснабжения и когенерации в отдельные характерные периоды суток, учитывая неопределенность, связанную со сложностью прогнозирования температуры окружающего воздуха и уровня загрузки установок.

Разработан универсальный подход к расчету потокораспределения в распределительных сетях при различных объемах информационного обеспечения, в том числе при наличии нечетких оценок электрических нагрузок и мощностей

20 источников распределенной генерации. Сформированы методические основы определения параметров режимов интегрированных систем электроснабжения в квазиреальном времени на основании привлечения ограниченных результатов телеизмерений в отдельных узлах или на участках системы, которые дают возможность в дальнейшем реализовать оптимальное оперативное управление работой систем электроснабжения.

Усовершенствован механизм оперативного многокритериального распределения нагрузки между компонентами автономной микросети, учитывая совокупность факторов различного характера (технического, экономического, социального, экологического), с целью наиболее эффективного использования оборудования и его энергетического потенциала. Разработан метод многокритериального оперативного распределения нагрузки между отдельными источниками автономной микросети на основе совместного использования модифицированного алгоритма нелокального поиска, предложенного И.М. Гельфандом и М.Л. Цетлиным, и подхода Беллмана-Заде. Указанный метод позволит реализовать объективное оценивание состояния и управление режимами роботы микросетей с целью обеспечения эффективного использования первичных источников, потенциала энергетического оборудования, повышения надежности электроснабжения, минимизации использования органического топлива и эмиссии СО2, способствовать устойчивому развитию отдельных территориальных образований.

Ключевые слова: интегрированные системы энергоснабжения, альтернативные источники энергии, распределенная генерация, неопределенность информации, микросеть, оптимизация режимов.

O. Iarmoliuk. Estimation the integrated distribution system modes of operation

with uncertainty information. – Manuscript. Dissertation on the competition of graduate degree of candidate of technical sciences

on the specialty 05.14.01 – energy systems and complexes. – National Technical University of Ukraine «Kyiv Polytechnic Institute», Kyiv, 2015.

The thesis is devoted to the developing methodologies, practical recommendations and algorithms of operational simulation of modes of operation of power supply systems with sources of distributed generation (including complex) and load distribution between generating sources of microgrid considering the real level of initial information uncertainty. The theoretical basis has been devised and practical approaches have been formed to determine the operational output characteristics of a wide range of renewable energy sources. The developed method allows one to take into consideration the nature and the actual level of available information uncertainty. The universal approach to determine the load flow in distribution networks with different levels of information uncertainty, including fuzzy estimates of electrical loads and output capacity of distributed generation sources is developed. The improved mechanism of multiobjective load distribution between the components of microgrid, taking into account a set of factors of different nature, for the most efficient use of equipment and its energy potential is proposed.

Key words: integrated distribution systems, alternative energy sources, distributed generation, information uncertainty, microgrid, optimization modes.