СПРОС МОЩНОСТИ УЗЛА НАГРУЗКИ С ВИЭ Станислава Матюгова Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина, г. Екатеринбург Научный руководитель - Обоскалов Владислав Петрович Основной тенденцией развития систем электроснабжения в настоящее время является широкое применение устройств распределенной генерацией и систем автоматизированного управления генерацией и электропотреблением. Последние известны под названием «Smart grid» – умные сети. Умные сети электроснабжения представляют собой модернизированные сети электроснабжения, которые используют информационные и коммуникационные технологии для сбора информации об энергопроизводстве и энергопотреблении, и выработки управляющих воздействий, позволяющих автоматически повышать эффективность, надежность, экономическую выгоду, устойчивость производства и распределения электроэнергии [1]. Развитие распределенной генерации и технологии умных сетей означает также фундаментальную реорганизацию рынка услуг электроэнергетики, несмотря на то, что терминология на первый взгляд предполагает развитие только технической инфраструктуры [2]. Это характеризуется, прежде всего, тем, что неравномерность генерации электрической энергии, вызванная неравномерностью мощности первичных энергоносителей (ветер, солнце и др.) предопределяет неравномерность спроса электрической энергии из централизованных электрических сетей. Генерация энергии от возобновляемых источников энергии (ВИЭ) обладает практически нулевой себестоимостью и априори имеет приоритет при распределении нагрузки между параллельно работающими агрегатами в объединенной энергосистеме, то есть вытесняет крупные энергоагрегаты, работающие на органическом топливе. Это ставит под сомнение необходимость приоритетного развития крупных централизованных электростанций, магистральных, региональных и распределительных электрических сетей высокого напряжения, обозначает переход от централизованной системы электроснабжения на распределенную, когда производство и потребление электроэнергии в большей степени происходит в пределах локальной сети. [3] Такие сферы производства электроэнергии как ветро- и солнечная энергетика крайне непостоянны по генерируемой мощности в силу их большой зависимости от напора ветра и интенсивности светового потока (облачности). Это вызывает большую дисперсионную составляющую потоков мощности в централизованной электрической сети, увеличение потерь и рисков превышения перетоков, предельно допустимых по критериям статической устойчивости и термической стойкости элементов электрической сети. Здесь возникает потребность в более сложных системах управления, учитывающих вероятностный характер генерируемой мощности. Данный фактор должен учитываться при выработке требований подключения источников к централизованной сети с более высокой степенью управляемости электрического режима. Одно из основных преимуществ развития распределенной генерации (в том числе и ВИЭ) заключается в снижении потерь на передачу электроэнергии. Потери в электрической сети достигают 15-20%. Это значит, что почти пятая часть произведённой энергии теряется в виде тепла. Распределенная генерация позволяет исключить часть электроэнергии, передаваемой по электрическим сетям высокого напряжения, а следовательно, и снизить суммарные потери электроэнергии. При технико-экономическом обосновании сооружения устройств распределенной генерации, в том числе и ВИЭ необходима оценка расчетной мощности Ррасч электропотребления из централизованной электрической сети. Данная величина может быть определена по аналогии с расчетной мощностью в системах электроснабжения [4] через среднюю потребляемую из сети мощность Pрасч = K max Pср, где K max – коэффициент максимума активной мощности. В общем случае K max определяется через коэффициент формы графика нагрузки, коэффициент использования номинальной мощности и эквивалентное число электроприемников. В то же время в практике используются вероятностные подходы к определению коэффициента максимума [5]. Спрос мощности Pс комбинированного (с учетом распределенной генерации) узла нагрузки может рассматриваться как разность двух случайных величин – нагрузки и генерации. В частности, при наличии двух ВИЭ – ветрогенераторов с установленной мощностью Pw,max и солнечных батарей мощностью Ps,max спрос мощности Pс = Pн − Pw − Ps , где Pw , Ps текущие мощности соответственно ветрогенераторов и солнечных батарей. Известно, что мощность ветрогенераторов, как и солнечных батарей во многом зависит от имеющих вероятностную природу метеорологических условий, в частности, солнце бывает только днем, а скорость ветра может меняться в течение дня, в том числе и ночью, в достаточно широком диапазоне. Отсюда суточный период должен быть разбит, по крайней мере, на два характерных полупериода (день, ночь), а между световой и ветровой активностью необходимо учитывать корреляционную зависимость. Рассматривая отдельно задачу определения на рассматриваемом периоде выработки электроэнергии отдельным ВЭИ как функцию среднестатистических метеорологических условий в районе сооружения ВИЭ, можно определить математические ожидания ̅ Pwe , ̅ Pse и дисперсии σ2we , σ2se выработки электроэнергии (мощности) каждым работающим агрегатом ВЭИ. Как правило, средние мощности определяются через номинальные через коэффициенты использования ̅ Pk = Pн,k K И,k , k ∈ {w, s}. В общем случае при определении вероятностных характеристик системы генерации необходимо учесть состояния неготовности генерирующих агрегатов (характеризуется коэффициентом готовности K г или неготовности K н = 1 − K г , при этом K н можно рассматривать как вероятность состояния отказа). Считая распределение числа отключенных генераторов биномиальным, можно получить математическое ожидание и дисперсию располагаемой мощности генерирующей группы из n агрегатов единичной мощности Pбл . ̅расп = nK г Pбл . P С учетом метеорологических условий ̅ Pk = ̅ Pрасп K И,k = nK г Pбл K И,k , σ2k = (nK г )2 σ2ke , k ∈ {w, s}; k ∈ {w, s}; Принимая во внимание превалирующий характер нагрузки можно считать, что Pс описывается нормальным распределением с математическим ожиданием ̅ Pс = ̅ Pн − ̅ Pw − ̅ Ps и дисперсией σ2c = σ2н + σ2w + σ2s +2cov(Pw , Ps ). Расчетная мощность определяется через квантиль вероятности допустимого уровня значимости 1-α (здесь α можно трактовать как допустимую вероятность превышения спроса мощности над расчетной мощностью): Pрасч = N−1 (1 − α; ̅ Pс ; σc ), где N(x; ̅ Pс ; σc ) – функция нормального распределения с математическим ожиданием ̅ Pс 2 ̅ и дисперсией σc . В частности, при α=2,5% Pрасч = Pс + 1,96σc . С целью апробации математической модели и определения качественной характеристики зависимости спроса мощности от загрузки ВЭИ был выполнен расчетный эксперимент. Был рассмотрен узел нагрузки с ̅ Pн = 4,5 МВт, σн = 0,45 МВт. В узле установлены три ветрогенератора мощностью 0,66 МВт, K н = 0,05 и 10 солнечных батарей единичной мощностью 0,28 МВт, K н = 0,08. Результаты расчетов для различных сочетаний коэффициентов использования K и𝑤 , 𝐾и𝑠 представлены на рис.1. Нетрудно видеть, что спрос мощности практически линейно зависит от коэффициентов использования возобновляемых источников энергии. Рис. 1. Зависимость спроса мощности от коэффициента использования энергоносителя Выводы 1. Заявляемая в электросетевой компании мощность электропотребления узла нагрузки с возобновляемыми источниками энергии определяется вероятностными характеристиками нагрузки и генерации. 2. Спрос мощности практически линейно зависит от коэффициентов использования возобновляемых источников энергии. 3. Использование ВИЭ резко увеличивает неравномерность суммарного графика электропотребления и, в частности, дисперсионную составляющую потребляемой мощности за счет неравномерности генерации ВЭИ. Литература 1. http://energy.gov/oe/technology-development/smart-grid. 2. Demand Side Management for the European Supergrid: Occupancy variances of European single-person households http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0301421512000651. 3. Application of smart power grid in developing http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp/arnumber=6564586 [25.3.2014]. countries 4. А. А. Федоров. Основы электроснабжения промышленных предприятий. / А.А.Федоров, В.В. Каменева– М.: Энергоатомиздат, 1984. 472 с. 5. Кирпикова И. Л. Использование вероятностных методов для определения расчетных нагрузок в системе электроснабжения промышленных предприятий. проблемы и достижения в промышленной энергетике / И. Л. Кирпикова, Н. В. Машенина. В. П. Обоскалов, Е. П. Шалина: Сб. докладов VI н. практ. конф. в рамках выставки " Энергетика и электротехника. Светотехника" – Екатеринбург: Уральские выставки, 2006. с. 51-52.