Идентификация энергосистем на основе алгоритмов ассоциативного поиска

• Автор: Максимова, Наталья Евгеньевна
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 111 с. : ил.

Оглавление
ВВЕДЕНИЕ
Г лава 1 .Проблема оценки состояния электроэнергетической системы и анализ методов ее решения
Глава 2.Разработка модели энергосистемы для оценки участия отдельных генерирующих объектов в ОПРЧ и алгоритма вычисления коэффициентов их участия в ОПРЧ для применения в автоматизированной экспертной системе

2.1 Регулирование частоты и мощности в энергосистемах

2.2 Разработка модели оценки участия отдельных генерирующих объектов в ОПРЧ

2.2.1 Структура модели

2.2.2 Алгоритм идентификации

2.2.3. Разработка алгоритмов идентификации на базе виртуальных моделей

2.3 Вычисление коэффициентов участия агрегатов в ОПРЧ

Выводы по главе

Глава 3.Методика разработки интеллектуальной системы оценки и прогнозирования текущего состояния генерирующих мощностей на основе интеллектуального анализа технологических данных
3.1. Построение базы технологических знаний
3.1.1. Контрольные испытания. Методика и перечень регистрируемых параметров
3.1.2. Методика построения базы технологических знаний

3.1.3. Построение эквивалентных динамических моделей агрегатов при помощи алгоритмов ассоциативного поиска
3.1.4. Оценка состояния агрегата (с точки зрения его готовности к ОПРЧ) по данным реальной эксплуатации
Выводы по главе
Глава 4. Программный комплекс оценки участия отдельных генерирующих объектов в ОПРЧ, вычисления коэффициентов их участия в ОПРЧ и тестирование его работы на реальных данных
4.1. Программный комплекс обработки данных мониторинга и анализа степени участия генерирующих мощностей в ОПРЧ
4.2. Результаты обработки данных
Выводы по главе
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ
ЛИТЕРАТУРА
ПРИЛОЖЕНИЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы. Технологическую основу инновационной модернизации энергетики России должна составить интеллектуальная электроэнергетическая система России с активно-адаптивной сетью (ИЭС ААС) [1], в создании концепции которой приняли участие ведущие российские научные и проектные организации, в том числе ИПУ РАН.
По мнению как отечественных, так и зарубежных специалистов инновационное преобразование существующих энергосистем на базе интеллектуальных сетей (Smart Grid) является существенным фактором технологического, экономического и экологического прорыва [2]. Реализация такого масштабного проекта стимулирует развитие инновационных технологий, разработку высокоинтеллектуальной продукции, развитие новых рыночных отношений с привлечением в энергетику потребителей в качестве активных игроков рынка (использующих локальные генерирующие источники) [3]. Очевидна целесообразность внедрения Smart Grid в аспекте повышения качества и надежности работы энергосистем.
ИЭС ААС представляет собой не только линии электропередачи различных классов, активные устройства по преобразованию электроэнергии, коммутационные аппараты, устройства защиты и автоматики, - но и современные информационно-технологические и управляющие системы.
Основной задачей, определяющей преимущества Системы координированного адаптивного управления ЕЭС на базе активноадаптивных сетей - по отношению к традиционной концепции Smart Grid, представляемой зарубежными специалистами, является разработка и

2.2 Разработка модели оценки участия отдельных генерирующих объектов в ОПРЧ
2.2.1 Структура модели
Для формирования оценки степени участия генерирующего оборудования в ОПРЧ Системный оператор (СО) располагает архивом реализаций частоты и мощности за некоторое время до и некоторое время после значительного скачка частоты. Только такая - довольно скудная -информация, получаемая далеко не со всех единиц оборудования, может быть получена в автоматическом режиме. Поэтому для Системного оператора важно получить оценку степени участия генерирующего оборудования в ОПРЧ, которая была бы достаточно достоверной для дальнейшего экспертного анализа состояния энергосистемы.
Влияние различных элементов энергосистемы друг на друга осуществляется через общие каналы распределения энергии и выражается в статистической зависимости их выходных характеристик.
Входными данными для моделей служат реализации мощностей агрегатов. Выходом модели является реализация частоты. Т.е. при построении модели решается задача о влиянии мощностей агрегатов на частоту энергосистемы.
2.2.2 Алгоритм идентификации
Процессы, характеризующие работу энергосистемы, являются нелинейными. Для анализа работы энергосистемы по данным реального функционирования используется алгоритм идентификации с непрерывной самонастройкой в режиме реального времени на основе виртуальных моделей [88].
В любой выбранный для анализа момент времени каждый раз создается
новая модель (вместо аппроксимации реального процесса во времени). Для