По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 621.316.11

Оптимизация реактивной мощности на основе генетического алгоритма

Третьякова Е.С. инженер-энергетик, ОАО «Ангарский электролизный химический комбинат», 665804, г. Ангарск, Иркутская обл., e-mail: elena.tretyakova.1966@list.ru
Манусов В.З. д-р техн. наук, профессор, Новосибирский государственный технический университет, 630073, г. Новосибирск, пр-т К. Маркса, д. 20, e-mail: manusov36@mail.ru

Рассмотрены вопросы компенсации реактивной мощности в электрических сетях и системах электроснабжения промышленных предприятий. Проведены расчеты величины реактивной мощности и определены оптимальные точки размещения источников реактивной мощности с помощью генетических алгоритмов. Показана эффективность использования генетических алгоритмов в задачах оптимизации выбора источников реактивной мощности в сетях 10–0,4 кВ.

Литература:

1. Кочкин В.И. Реактивная мощность в электрических сетях. Технологии управляемой компенсации. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://tatgencom.ru/netcat_files/gencom/ download/rp_statia_rm_es.pdf (Дата обращения: 07.10.2014).

2. Приказ Минпромэнерго РФ «О порядке расчета значений соотношения потребления активной и реактивной мощности для отдельных энергопринимающих устройств (групп энергопринимающих устройств) потребителей электрической энергии, применяемых для определения обязательств сторон в договорах об оказании услуг по передаче электрической энергии (договорах энергоснабжения)» от 22.02.2007 № 49. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://infosait.ru/norma_doc/53/53247/ index.htm (Дата обращения: 07.10.2014).

3. Mantawy A.H., Abdel-Magid Y.L., Selim S.Z. Integrating genetic algorithms, tabu search, and simulated annealing for the unit commitment problem // IEEE Transactions on Power Systems. – 1999. – V. 14. – № 3. – Р. 829–836.

4. Paterni P., Vitet S., Bena M., Yokoyama A. Optimal location of phase shifters in the french network by genetic algorithm // IEEE Transactions on Power Systems. – 1999. – V. 14. – № 1. – Р. 37–42.

5. Da Silva E.L., Gil H.A., Areiza J.M. Transmission network expansion planning under an improved genetic algorithm // IEEE Transactions on Power Systems. – 2000. – V. 15. – № 3. – Р. 1168–1174.

6. Манусов В.З., Родыгина С.В., Жданович А.А. Использование нейросетевого алгоритма для решения задачи краткосрочного прогнозирования электрической нагрузки // Главный энергетик. – 2014. – № 7. – С. 24–29.

7. Манусов В.З., Павлюченко Д.А. Применение гибридного генетического алгоритма для оптимального распределения реактивной мощности // Электроэнергетика: Сб. науч. трудов. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2000. – С. 23–30.

8. Манусов В.З., Третьякова Е.С. Применение генетических алгоритмов для оптимального размещения источников реактивной мощности на промышленных предприятиях // Научные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока. – 2012. – № 2. – С. 329–331.

В условиях роста стоимости электроэнергии для промышленных электропотребителей актуальна проблема энергосберегающих технологий транспортировки и потребления электроэнергии. Экономия электроэнергии на предприятиях зависит от ее эффективного использования в работе отдельных промышленных систем и технологических установок. Такими стандартными системами и установками любых производственных процессов являются системы освещения, электродвигатели технологического оборудования, электронагревательные установки, сварочное оборудование, преобразователи, трансформаторы.

Среди многочисленных способов энергосбережения важное место занимает компенсация реактивной мощности (КРМ). КРМ является самым дешевым и одновременно эффективным средством улучшения технико-экономических показателей электрических систем, которое компенсирует все виды потерь и уменьшает капиталовложения в сетевые объекты. Повышение экономичности средствами КРМ происходит без вмешательства в условия и режим работы электроприемников с помощью включения в систему электроснабжения так называемых компенсирующих устройств (КУ).

Результаты исследований, приведенные в [1], показывают, что при установке КУ в сетях напряжением 0,4 кВ величина токов линии уменьшается, что позволяет увеличить передачу активной мощности на 21 %. При установке источников реактивной мощности (ИРМ) в сетях напряжением 10 кВ величина токов линии также уменьшается, и это позволяет увеличить передачу активной мощности на 8%. Таким образом, компенсация реактивной мощности необходима на всех уровнях напряжения.

Вопросы компенсации реактивной мощности и уровень компенсации нормируются приказом Минпромэнерго РФ от 22.02.2007 № 49 [2]. Этим приказом соотношение потребления активной и реактивной мощностей (tg ϕ) в точке присоединения потребителей электрической сети устанавливается для напряжения 110 кВ на уровне 0,5; для напряжения 6, 20 и 35 кВ – на уровне 0,4; для напряжения 0,4 кВ – на уровне 0,35.

При решении задачи компенсации реактивной мощности в сложных электрических системах встает вопрос максимального снижения затрат. Анализ литературы показывает, что не существует универсального метода, который позволял бы за короткое время найти решение, достаточно близкое к оптимальному. В связи с этим необходимо найти такой подход, который в лучшей степени отвечал бы требованиям, предъявляемым к решению такого рода задач в каждом конкретном случае с учетом их многомерности, мультимодальности и дискретности.

Для Цитирования:
Третьякова Е.С., Манусов В.З., Оптимизация реактивной мощности на основе генетического алгоритма. Главный энергетик. 2015;1.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: