Сборник докладов - Электроэнергетика глазами молодежи 2010

Подождите немного. Документ загружается.

130

Результаты измерений при указанных настройках приведены на рисунке 3:

Рисунок 3 – EDCA, настройки WFA. Зависимости скорости передачи данных

и доли потерянных пакетов от количества VoIP-соединений

Из графиков на рисунке 3 видно, что при использовании рекомендованных WFA

значений параметров EDCA обеспечивается стабильная работа 18 одновременных VoIP-

соединений. При сравнении графиков на рисунках 2 и 3 заметно уменьшение величины

скорости передачи данных.

Рассмотрим работу БЛВС при настройках параметров EDCA точки доступа, реко-

мендованных Cisco для передачи голосовых данных (таблица 2).

Таблица 2 – Значения параметров EDCA, рекомендованные Cisco для передачи речи

min

max

AIFS

Точка

доступа

Оконечное

устройство

Точка

доступа

Оконечное

устройство

Точка

доступа

Оконечное

устройство

Обычный трафик 4 6 6 10 3 5

Передача речи 2 2 4 4 1 2

Результаты измерений при данных настройках приведены на рисунке 4.

Рисунок 4 – EDCA, настройки Cisco для передачи речи.

Зависимости скорости передачи данных и доли потерянных пакетов

от количества VoIP-соединений

Из графиков на рисунке 4 видно, что при использовании значений параметров

EDCA, рекомендованных Cisco для передачи речи, потери пакетов возникают при количе-

стве одновременных VoIP-соединений более 24. Однако сравнение графиков на рисун-

ках 3 и 4 показывает, что при данных настройках (по сравнению с настройками WFA)

снижается скорость передачи данных при малом количестве голосовых соединений

(меньше 12). Данный недостаток является несущественным при построении отдельных

БЛВС для телефонии и сети передачи данных (с разделением по частотным диапазонам),

однако для построения совмещенной сети необходимо произвести коррекцию

настроек

параметров EDCA. Скорректированные значения EDCA приведены в таблице 3.

131

Таблица 3 – Значения скорректированных параметров EDCA

min

max

AIFS

Точка

доступа

Оконечное

устройство

Точка

доступа

Оконечное

устройство

Точка

доступа

Оконечное

устройство

Обычный трафик 4 5 6 10 3 4

Передача речи 2 2 4 4 1 2

Результаты измерений после коррекции настроек приведены на рисунке 5.

Рисунок 5 – EDCA, скорректированные настройки. Зависимости скорости

передачи данных и доли потерянных пакетов от количества VoIP-соединений

Графики на рисунке 5 показывают, что при полученных настройках EDCA обеспе-

чивается стабильная работа большого количества (22) одновременных VoIP-соединений

при отсутствии характерного для настроек Cisco спада величины скорости передачи дан-

ных при малом

количестве соединений.

Таким образом, при построении БЛВС с совмещением сети передачи данных и те-

лефонии настройки параметров EDCA целесообразно выбирать в зависимости от требуе-

мого количества одновременных телефонных соединений:

 при количестве одновременных VoIP-соединений до 12 оптимальными являются

рекомендованные WFA и скорректированные настройки параметров EDCA;

 при количестве одновременных VoIP-соединений от 12 до 18 оптимальными яв-

ляются рекомендованные WFA настройки параметров EDCA;

 при количестве одновременных VoIP-соединений от 18 до 22 оптимальными яв-

ляются скорректированные настройки параметров EDCA;

 при количестве одновременных VoIP-соединений от 22 до 24 оптимальными яв-

ляются рекомендованные Cisco настройки параметров EDCA;

Список использованных источников

1. ITU-T Recommendation G.114. One-way transmission time.

2. Voice Quality: Deploying Tools for a Stable Infrastructure: White Paper. Cisco Systems,

2007.

3. Overcoming Barriers to High-Quality Voice over IP Deployments: White Paper. Dialogic,

2007.

4. IEEE Std 802.11-2007. Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer

(PHY) Specifications.

132

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

ПРИ ФОРМИРОВАНИИ ПРОГНОЗА ПОТРЕБЛЕНИЯ

ЭНЕРГОСИСТЕМ

П.М. Ерохин, П.А. Максимов, В.И. Порошин,

Ф.Ю. Черных, С.А. Черненко

Филиал ОАО «СО ЕЭС» ОДУ Урала.

Формирование прогноза электропотребления (ЭП) является одной из основных за-

дач при краткосрочном планировании режима работы (сутки, неделя) единой энергетиче-

ской системы (ЕЭС), которые связаны с минимизацией затрат на производство и потреб-

ление электрической энергии, обеспечением требуемой надёжности работы ЕЭС. В на-

стоящее время прогноз ЭП осуществляется ОАО «СО ЕЭС» (СО) [1] по территориям опе-

рационных зон филиалов ОАО «СО ЕЭС» Региональных и Объединённых диспетчерских

управлений (РДУ и ОДУ) и в целом по единой энергетической системе.

Процедура формирования графиков ЭП осуществляется в соответствии с [2]. Для

составления прогнозов ЭП СО использует имеющиеся в его распоряжении статистические

и прогнозные данные:

 о конфигурации (профиле) и величинах фактического потребления активной

мощности за аналогичные дни недели текущего и прошлого годов;

 о значениях параметров, являющихся основными факторами, определившими

профиль и величины фактического потребления активной мощности (темпера-

тура окружающего воздуха, степень освещенности, долгота дня, события пере-

носов выходных и праздничных дней, события сезонных переходов с зимнего на

летнее время и обратно и т.д.);

 прогнозы погодных условий (температура окружающего воздуха, степень осве-

щённости, сила и направление ветра и т.д.);

 о планируемом (известном) состоянии других факторов, влияющих на измене-

ние потребления (долгота дня, события переносов выходных и праздничных

дней и т.д.);

 о планируемом включении/отключении

энергоемких производств.

Существенное влияние на ЭП оказывают метеорологические факторы, которые в

значительной мере определяют регулярные сезонные и суточные колебания ЭП, а также

отклонения от плановых величин. Влияние метеорологических факторов зависит от сезо-

на года и времени суток. В последние годы это влияние значительно усилилось вследст-

вие изменения структуры потребления (увеличения

доли коммунально-бытовой нагрузки;

распространение систем локального отопления и кондиционирования и т.д.).

В процессе формирования прогноза ЭП в СО широко используется программное

обеспечение (ПО) «Энергостат» [3]. Прогнозирующая математическая модель данного ПО

включает в себя ряд независимых переменных (температура окружающего воздуха, сте-

пень освещённости), принимаемых в качестве факторов, влияющих на величину потреб-

ления, по которым имеются достоверные фактические данные, а также прогнозы.

В качестве метеорологической информации для формирования прогноза ЭП ис-

пользуется официальный прогноз Государственного учреждения «Гидрометеорологиче-

ский научно-исследовательский центр Российской Федерации» (Гидрометцентр), предос-

тавляемый на договорной основе.

В процессе информационного обмена метеорологической информацией задейство-

ваны следующие организации:

133

1) Гидрометцентр;

2) СО (Исполнительный аппарат СО, ОДУ, РДУ).

Структура информационного обмена метеорологической информации приведена на

рисунке 1.

Рисунок 1 – Структура информационного обмена

Метеорологическая информация предоставляется Гидрометцентром по определен-

ным контрольным пунктам прогнозирования и содержит следующие данные:

1) фактические данные по облачности, осадкам и температуре;

2) краткосрочный метеорологический прогноз – прогноз температуры воздуха,

облачности, осадков на двое суток;

3) долгосрочный метеорологический прогноз – прогноз среднесуточной темпера-

туры на период от 3 до 9 суток.

Предоставляемая

информация содержит следующие значения:

1) температуру окружающего воздуха;

2) облачность нижнего и среднего ярусов атмосферы с указанием её интенсивно-

сти – малооблачно, переменная облачность, облачно;

3) осадки с указанием вида (без осадков, дождь, снег) и интенсивности (слабые,

умеренные, сильные).

Для Филиала ОАО «СО ЕЭС» ОДУ Урала Гидрометцентром предоставляется ме-

теорологическая информация по 23 контрольным пунктам прогнозирования, в том числе

по городам нахождения диспетчерских центров РДУ ОЭС Урала.

В зависимости от вида, величины и направления изменения погодных условий бу-

дет меняться и график ЭП.

Значение облачности оказывает безынерционное влияние на величину ЭП в свет-

лое время суток. Как показывает практика, устойчивая плотная облачность, особенно если

она сопровождается затяжным дождем или снегопадом, является причиной роста ЭП в

светлое время суток независимо от времени года за счет повышенной осветительной на-

грузки.

На рисунке 2 приведен пример для летнего периода, когда при формировании пла-

нового графика ЭП энергосистемы не была учтена плотная облачность, что привело к от-

134

клонению от фактического графика на величину 0,8–1,5 %. Указанное отклонение зафик-

сировано во временном интервале с 11 по 21 часы.

Рисунок 2 – Влияние облачности на график ЭП

Температурные изменения оказывают, как правило, инерционное влияние на вели-

чину ЭП и зависят от периода года и включения централизованного отопления.

В зимний период (отопительный сезон) понижение температуры приводит к росту

ЭП, причем связь между температурой и ЭП существенная. При небольшом понижении

температуры данная зависимость линейна, а при большом снижении температуры (более

10ºС) связь становится нелинейной. Для крупных энергосистем влияние температуры на

величину ЭП составляет 0,3–0,5 % на один градус. Инерция влияния температуры на ЭП в

январе 2010 года для ОЭС Урала составила 10–14 часов.

В переходный весенний и осенний периоды следует отметить существенное влия-

ние температуры на величину ЭП. При отключенном централизованном отоплении и сни-

жении температуры ниже 10ºС влияние температуры на ЭП резко возрастает и их связь

становится нелинейной – начиная с +8ºС каждый градус снижения температуры сопрово-

ждается все большим приростом электропотребления. Инерция влияния температуры на

ЭП в мае 2010 года для ОЭС Урала составляла 4–8 часов.

Дополнительно следует отметить, что в последние годы происходит существенный

рост коммунально-бытовой нагрузки, связанный с широким распространением локальных

систем отопления и кондиционирования. Это оказывает существенное влияние на график

ЭП при отклонении температуры окружающего воздуха за пределы диапазона [–20; +25] ºС.

На рисунке 3 приведена графическая оценка зависимости величины ЭП от темпе-

ратуры окружающего воздуха для Тюменской энергосистемы в 2009–2010 годах. Форма

этого графика может меняться, в зависимости от структуры потребления энергосистем, и

различна для каждого года. Точка 1 характеризуется минимальным воздействием темпе-

ратуры на график ЭП. Отрезки 1–2 и 4–5 имеют линейный характер и связаны с включе-

нием локальных систем кондиционирования и отопления из-за естественного прогре-

ва/промерзания зданий и сооружений, а также с ростом промышленной нагрузки. Отрезки

1–3 и 3–4 обусловлены соответственно использованием локальных систем отопления и

включением систем централизованного отопления. Отрезок 5–6 характеризует незначи-

тельный рост ЭП при дальнейшем снижении температуры окружающего воздуха.

Для энергосистем с большой долей промышленной нагрузки влияние температуры

на величину ЭП может быть иным. Например, при достаточно низких температурах окру-

жающего воздуха на отдельных предприятиях отмечается снижение ЭП в связи с остано-

вом технологических процессов (стройки, карьеры и т.д.).

135

На рисунке 4 приведён пример влияния температуры окружающего воздуха на

график ЭП ОЭС Урала для весеннего периода при отключенном централизованном ото-

плении, когда при формировании планового графика ЭП не было учтено увеличение тем-

пературы окружающего воздуха на 9ºС (см. рисунки 4, 5). Указанный рост температуры

повлиял на характер фактического графика ЭП с 10 часов и привел к отклонению факти-

ческого графика ЭП от планового на величину 1,8–3,2 %.

Рисунок 3 – Зависимость ЭП от температуры окружающего воздуха

Рисунок 4 – Влияние температуры окружающего воздуха на график ЭП

Рисунок 5 – Изменение температуры окружающего воздуха

136

При внутрисуточном формировании прогноза ЭП в СО дополнительно использует-

ся прогнозная информация о наступлении неблагоприятных погодных условий. Информа-

ция о неблагоприятных и опасных метеорологических явлениях (штормовых предупреж-

дениях) предоставляется филиалами Гидрометцентра в филиалы СО.

К опасным метеорологическим явлениям (ОЯ) относятся явления погоды, которые

интенсивностью, продолжительностью и временем возникновения представляют угрозу

безопасности людей, а также могут нанести значительный ущерб отраслям экономики.

Прогнозы по ОЯ предоставляются на безвозмездной основе.

К неблагоприятным метеорологическим явлениям относятся те, что по своим ха-

рактеристикам (интенсивности, продолжительности) не достигают критериев ОЯ, но зна-

чительно затрудняют деятельность отдельных отраслей экономики.

Неблагоприятными и опасными погодными условиями являются:

 сильный ветер;

 сильный снегопад;

 сход снежных лавин;

 сильный гололед и изморозь;

 налипание мокрого снега на проводах;

 комплекс неблагоприятных явлений (например, сильные дожди с градом и уси-

лением ветра);

 грозы;

 очень сильный дождь;

 резкое изменение температуры окружающего воздуха с переходом ее значения

через 0° С.

Информация о неблагоприятных и опасных метеорологических явлениях использу-

ется при внутрисуточном формировании графиков ЭП, а также при разрешении диспет-

черских заявок на ремонты сетевого и генерирующего оборудования.

Краткосрочные прогнозы потребления являются основой для формирования дис-

петчерских графиков и определения необходимых объемов и размещения резервов мощ-

ности в ЕЭС. Метеорологические факторы оказывают

существенное влияние на величину

ЭП. При прогнозировании ЭП используются краткосрочные и долгосрочные метеороло-

гические прогнозы, а также информация о неблагоприятных и опасных метеорологиче-

ских явлениях. Учет метеорологических прогнозов при формировании графика ЭП позво-

ляет снижать ошибки прогнозирования в среднем на 1–2 %, а учет штормовых предупре-

ждений – на 3–4 %.

Список использованных источников

1. Регламент

актуализации расчетной модели. М: НП «Совет рынка», 2010. 33 с.

2. Методика прогнозирования графиков электропотребления для технологий краткосроч-

ного планирования. http://br.so-cdu.ru, 2007. 10 с.

3. Макоклюев Б.И. Анализ и планирование электропотребления. М: Энергоатомиздат,

2008. 295 с.

137

ИССЛЕДОВАНИЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РЕГИСТРАТОРОВ

ПЕРЕХОДНЫХ ПРОЦЕССОВ В ЗАДАЧЕ ОЦЕНИВАНИЯ

СОСТОЯНИЯ ЭНЕРГОСИСТЕМЫ

П.М. Ерохин, Ю.П. Захаров, А.В. Юдин

Филиал ОАО «СО ЕЭС» ОДУ Урала

Задача оценивания состояния занимает особое место в комплексе оперативно-дис-

петчерского управления: формируемая в результате ее решения модель установившегося

режима создает основу для проведения имитационных расчетов, связанных с проверкой

различных прогнозируемых ситуаций, для оптимизации режимов, контроля надежности и

устойчивости. От качества оценивания во многом зависит эффективность решения задач,

базирующихся на

его результатах. Этим объясняются высокие требования к алгоритмам

оценивания по надежности и точности [4].

В результате оценивания режима решаются такие задачи как:

 анализ наблюдаемости режима модели энергосистемы;

 отбраковка ошибок в телеизмерениях;

 замещение недостоверной основной телеинформации резервными телеизмере-

ниями (ТИ);

 анализ связности расчетной схемы с выделением состава узлов и

ветвей отдель-

ных подсистем;

 расчет сбалансированного электрического режима по общей совокупности изме-

рений в соответствии с принятым критерием. [1]

В настоящее время в результате технического прогресса в области транспортной

навигации, средств вычислительной техники и передачи информации существует реаль-

ная возможность в любой территориальной точке страны отсчитывать астрономическое

время с точностью до нескольких миллисекунд. Это позволило создать систему монито-

ринга режимов ЭЭС – СМПР. Система состоит из устройств векторных измерений (phasor

measurement unit – PMU), определяющих действующие значения и фазы векторов тока и

напряжения, а также частоту. Эти измерения синхронизируются с помощью спутниковых

систем навигации (GPS, ГЛОНАС). Информация передается по телекоммуникационным

сетям в диспетчерские центры и может дополнять информационную базу ОИК (SCADA/EMS).

С использованием технологий векторного измерения параметров в реальном вре-

мени возникают возможности:

 определения фактических запасов статической устойчивости энергосистем и ус-

ловий приближения их режимов к границам областей статической устойчивости

(по контролю периода колебаний частоты и характера демпфирования возни-

кающих низкочастотных колебаний взаимных углов генераторов);

 выявления начальной стадии возникновения двухмашинного или многомашин-

ного асинхронного режима в энергосистеме для упреждающего ввода противо-

аварийных управлений и осуществления превентивного деления сети для его

ликвидации;

 осуществления комплексного противоаварийного управления для предотвраще-

ния нарушения динамической устойчивости энергосистем при каскадных авари-

ях на основе сочетания программных и замкнутых принципов управления;

 подготовки условий для автоматической синхронизации разделившихся частей

энергосистемы в ее послеаварийном режиме;

 стабилизации качаний в энергосистемах для локализации аварийных возмуще-

ний, демпфирования волны частоты и предотвращения неконтролируемых на-

138

бросов мощности на межсистемные связи при действии регуляторов скорости

турбин и АРВ генераторов в случае возникновения небалансов мощности в

энергосистемах (для координации действия ПА и АРЧМ).

Получение высокоточных синхронизированных измерений мгновенных значений

напряжений и токов посредством использования системы мониторинга переходных ре-

жимов открывает новые перспективы для решения задачи оценивания режимов электро-

энергетической системы (ЭЭС) – появляется возможность использования в качестве изме-

ряемых параметров фаз напряжений в различных точках ЭЭС. При этом расширение со-

става измеряемых параметров за счет фаз напряжений дает следующие преимущества [3]:

 наличие дополнительных измерений увеличивает надежность системы при отка-

зах отдельных измерительных каналов;

 возрастает обоснованность решений в процессе отбраковки измерений, содер-

жащих грубые ошибки;

 повышается вероятность выработки правильных рекомендаций при проверке со-

стояния топологии сети;

 наличие прямых измерений независимых переменных, к которым относятся мо-

дули и фазы напряжений узлов, повышает устойчивость вычислительного про-

цесса (за счет улучшения свойств матриц Якоби);

 более высокая точность дополнительных измерений способствует повышению

точности оценки режима в целом, что приводит к повышению надежности рабо-

ты ЭЭС.

Размещение регистраторов. Для размещения регистраторов при решении задачи

оценивания состояния используют аналитические подходы. При установке регистратора

необходимо учитывать ряд ограничений, обусловленных экономическими и техническими

требованиями. Экономические ограничения заключаются в нехватке финансовых вложе-

ний. Технические ограничения продиктованы невозможностью установки регистраторов

на энергообъектах, отсутствием необходимых каналов связи. Особенно жесткими являют-

ся требования, предъявляемые к поддержке и обработке потока данных, полученных с

PMU, – необходимы эффективная телекоммуникационная структура и сложные информа-

ционно-управляемые системы [5]. Решение задачи минимизации количества регистрато-

ров направлено на достижение прямого наблюдения и вычисления параметров отдельных

шин. Расчет параметров выполняется с использованием закона Ома по данным измерений

линейных токов с помощью PMU. Необходимо также учитывать, что расположение реги-

страторов, обеспечивающее полную наблюдаемость, во многом зависит от структуры сети

– потеря канала передачи может привести к потере телеинформации. Распределение реги-

страторов с учетом резервирования приведет к необходимости установки значительно

большего числа PMU в измерительной системе, чем требуется для решения задачи оцени-

вания. Также важно принимать во внимание тот факт, что часть пунктов размещения ре-

гистраторов уже жестко определена. Чтобы ослабить требование полной наблюдаемости,

предлагаются методы, учитывающие «степень глубины ненаблюдаемости», то есть коли-

чество соседних ненаблюдаемых шин, окруженных контролируемыми шинами. Сущест-

вует возможность уменьшения количества регистраторов в случае использования их для

получения неполной наблюдаемости энергосистемы. Задача заключается в установке ре-

гистраторов таким образом, чтобы сделать топологическое расстояние от наблюдаемых

шин до ненаблюдаемых шин оптимальным.

Линейное оценивание состояния энергосистемы с использованием PMU. Один

регистратор переходных процессов может измерить как вектор напряжения, так и вектор

тока. Вектор состояния и измерений может быть выражен в прямоугольных координатах.

Так, напряжение 



θ может быть представлено в виде , а ток – в виде

 [2] .

139

Рисунок 1 – Схема замещения сети с измерениями, поступающими

только от регистраторов

На рисунке 1: 







– продольное сопротивление линии, а 







– попереч-

ное сопротивление линии. Ток в линии может быть выражен как линейная зависимость

напряжений













   



 



























































(1)

Рассмотрим двухузловую схему, изображенную на рисунке 2.

Рисунок 2 – Двухузловая схема

Согласно выражению (1) вектор тока 



может быть выражен следующим образом:





















, (2)

где 



и 



– комплексные постоянные величины.

У вектора измерений  есть две входных величины: 



и 























  





  . (3)

В прямоугольных координатах:









































  









,

(4)

где 











; 











; 











; 











Вектор измерений – равен







































10 0 0

















00 1 0





















































. (5)

В итоге  рассчитывается следующим образом:

 





























































Узел 1 Узел 2

PMU1























