По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 621.311, 621.331

Моделирование провалов напряжения и частоты в системах электроснабжения нетяговых потребителей с установками распределенной генерации

Булатов Ю. Н. канд. техн. наук, доцент, зав. кафедрой, Братский государственный университет, г. Братск
Крюков А. В. д-р техн. наук, профессор, Иркутский государственный университет путей сообщения, Иркутский национальный исследовательский технический университет, г. Иркутск
Нгуен Ван Хуан аспирант, Иркутский национальный исследовательский технический университет, г. Иркутск
Чан Зюй Хынг зав. кафедрой, Военно-промышленный колледж, Социалистическая Республика Вьетнам, провинция Фу Тхо

В статье представлены результаты исследований, направленных на определение технической эффективности применения РГ и НЭ в системах электроснабжения объектов инфраструктуры магистральных железных дорог. Цель исследований состояла в изучении влияния НЭ и РГ на снижение провалов напряжения. Моделирование проводилось на основе программной системы МАТLАВ. Моделировался сетевой кластер, выполненный на основе вставки постоянного тока, которая связывает нетяговые потребители, установки РГ и накопители энергии с тяговой подстанцией.

Литература:

1. Clark W. Gellings. The Smart Grid: Enabling Energy Efficiency and Demand Response. – Published by The Fairmont Press, 2009. – P. 300.

2. Дорофеев В.Б., Макаров А.А. Активно-адаптивная сеть – новое качество ЕЭС России // Энергоэксперт. – 2009. – № 4. – С. 29–34.

3. Smart Grid Concept for Unified National Electrical Network of Russia / Yu.I. Morzhin, Yu.G. Shakaryan, Yu.N. Kucherov // CD. Preprints of proceedings of IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Europe 2011, Manchester Dec. 5–7 2011. Manchester, GB: IEEE, The University of Manchester, Panel session 5D. – P. 1–5.

4. Bernd M. Buchholz, Zbigniew A. Styczynski. Smart Grids – Fundamentals and Technologies in Electricity Networks // Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2014. – P. 396.

5. Schoenung S.M., Hassenzahl W.V. Long-vs. short-term energy storage technologies analysis: a life-cycle cost study: a study for the DOE energy storage systems program.United States: N. P. 2003. Web. doi:10.2172/918358.

6. Zhuk A., Denschikov K., Fortov V., Sheindlin A., Wilczynskiet W. Hybrid energy storage system based on supercapacitors and Li-ion batteries // Journal of Applied Electrochemistry. – 2014. – Vol. 44. – Рp. 543–550.

7. Xinwei Shen, Shouzhen Zhu, Jinghong Zheng et al. Active distribution network expansion planning integrated with centralized and distributed Energy Storage System // Power & Energy Society General Meeting. IEEE Conference Publications, 2015. – Рp. 1–5.

8. Yoshio Nishi. Lithium ion secondary batteries; past 10 years and the future // Journal of Power Sources. – 2001. –Vol. 100. – Рp. 101-106.

9. Булатов Ю.Н., Крюков A.B., Чан Зюй Хынг. Применение сетевых кластеров (microgrid) в системах электроснабжения железных дорог. – Братск: БрГУ, 2016. – 178 с.

10. Ran Wang, Ping Wang, Gaoxi Xiao. Intelligent Microgrid Management and EV Control Under Uncertainties in Smart Grid. Springer. – 2018. – P. 218.

11. Пикина Г.А. Принцип управления по прогнозу и возможность настройки систем регулирования одним параметром // Новое в российской электроэнергетике. – 2014. – № 3. – С. 5–13.

12. Булатов Ю.Н., Крюков А.В., Нгуен Ван Хуан. Методика настройки прогностических регуляторов установок распределенной генерации // Известия вузов. Проблемы энергетики. – 2016. – № 11-12. – С. 84–95.

13. Булатов Ю.Н., Крюков А.В., Нгуен Ван Хуан. Автопрогностический регулятор частоты вращения ротора генератора установки распределенной генерации // Научный вестник НГТУ. – 2017. – № 1. – Т. 66. – С. 15–25.

14. Булатов Ю.Н., Крюков А.В., Нгуен Ван Хуан. Прогностические регуляторы синхронных генераторов установок распределенной генерации // Интеллектуальные энергосистемы: труды V Международного молодежного форума. – Томск: Изд-во ТПУ, 2017. – Т. 3. – С. 40–44.

15. Булатов Ю.Н., Крюков А.В., Нгуен Ван Хуан. Управление установками распределенной генерации на основе прогностических регуляторов // Труды БрГУ. Серия: Естественные и инженерные науки. – 2017. – Т. 1. – C. 69–85.

16. Bulatov Yu. N., Kryukov A.V. Optimization of automatic regulator settings of the distributed generation plants on the basis of genetic algorithm // 2016 2nd International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM). IEEE Conference Publications, 2016. – Рp. 1–6.

17. Булатов Ю.Н., Крюков A.B. Применение вейвлет-преобразования и генетических алгоритмов для настройки автоматических регуляторов установок распределенной генерации // Научный вестник НГТУ. – 2016. – № 2. – Т. 63. – С. 7–22.

Концепция интеллектуальных электрических сетей [1–4], положенная в основу перехода российской электроэнергетики на новую технологическую платформу, предусматривает широкое применение установок распределенной генерации (РГ) и накопителей электроэнергии (НЭ) [5–7]. Перспективными устройствами для использования в интеллектуальных электроэнергетических системах (ЭЭС) являются накопители, реализуемые на базе аккумуляторных батарей большой энергоемкости и позволяющие существенно повысить надежность электроснабжения ответственных потребителей. Кроме того, эти НЭ позволяют получить следующие дополнительные эффекты:

• выравнивание графиков нагрузки на границах раздела с питающей ЭЭС;

• демпфирование колебаний мощности и частоты генераторов РГ;

• повышение устойчивости параллельной работы установок РГ с питающей ЭЭС;

• улучшение показателей качества электроэнергии по отклонениям напряжений, несимметрии и несинусоидальности;

• уменьшение глубины провалов напряжений на шинах, к которым подключены ответственные потребители объектов инфраструктуры ЖД транспорта.

В настоящее время проявляется повышенный интерес к литий-ионным батареям ввиду их преимуществ перед другими типами аккумуляторов [8].

Ниже представлены результаты компьютерных исследований, направленных на определение влияния установок РГ и НЭ на снижение провалов в системах электроснабжения нетяговых потребителей, вызванных отключением основного питания или пуском мощных асинхронных электродвигателей.

Моделирование проводилось в системе MATLAB. В качестве объекта рассматривалась система электроснабжения нетяговых потребителей железной дороги, структурная схема которой представлена на рис. 1. При этом предполагалось формирование сетевого кластера - microgrid [9, 10] на основе вставки постоянного тока. Рассматривалось два варианта подключения НЭ (рис. 1):

1) батарея аккумуляторов присоединялась к шинам 6 кВ через инвертор и трансформатор;

2) НЭ подключался к шинам постоянного тока ВПТ.

Для Цитирования:
Булатов Ю. Н., Крюков А. В., Нгуен Ван Хуан, Чан Зюй Хынг, Моделирование провалов напряжения и частоты в системах электроснабжения нетяговых потребителей с установками распределенной генерации. Оперативное управление в электроэнергетике: подготовка персонала и поддержание его квалификации. 2019;5.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: