- •Классификация режимов
- •2. Параметры установившихся режимов
- •3.Уравнения режимов. Комплексная форма.
- •4.Уравнения режимов. Действительная форма.
- •8.Численные методы решения уравнений режима.Общие положния.
- •9. Метод Зейделя
- •10. Метод Ньютона
- •11.Расчет режимов электрических сетей методом Ньютона
- •13. Алгоритмизация методов расчета режимов
- •12. Модификации метода Ньютона
- •14. Учет слабой заполненности матрицы узловых проводимостей
- •15. Существование, единственность и устойчивость решения уравнений режима
- •16. Сходимость итерационного процесса
- •17. Расчет несимметричных режимов методом фазных координат
- •18.Расчет несимметричных режимов методом симметричных сост-щих
- •19. Расчет неполнофазных режимов
- •20. Расчет несинусоидальных режимов
- •21. Оптимизация режимов. Общие положения
- •22. Методы оптимизации
- •23. Оптимизация распределения активных мощностей между электростанциями
- •24. Оптимизация режима электрической сети по напряжнию, реактивной мощности и коэффициентам трансформации
- •25. Краткая характеристика других задач оптимизации
- •26. Основы управления режимами электрических систем
23. Оптимизация распределения активных мощностей между электростанциями
Пусть система содержит m тепловых электростанций и один базисный узел. Для каждой тепловой электростанции имеется своя зависимость расхода условного топлива от вырабатываемой активной мощности Bi = f(Pген,i), которая называется расходной характеристикой. Если бы расходные характеристики были линейными и одинаковыми для всех станций, то суммарный расход условного топлива не зависел бы от распределения активных мощностей между электростанциями. В действительности эти характеристики нелинейны и различны. Поэтому изменение распределения генерируемых активных мощностей приводит к изменению расхода условного топлива. Таким образом, существует оптимальное распределение активных мощностей, соответствующее минимуму расхода условного топлива или минимуму затрат на топливо.
Выберем в качестве критерия оптимизации расход условного топлива. Соответствующая целевая функция (3.3) преобразуется к виду
,
(3.18)
где под (m + 1)-й станцией понимается базисный узел, расходная характеристика которого также считается известной.
Выше указывалось, что ограничениями-равенствами являются уравнения режима системы. В рассматриваемой задаче уравнение записывается упрощенно в форме баланса активных мощностей:
,
(3.19)
где Pi – мощность i-й нагрузки; k – число нагрузок; ΔPΣ – суммарные потери мощности в сети.
Предположим, что при любом распределении мощностей режим является допустимым. Тогда ограничения-неравенства отсутствуют. В этом случае оптимизация производится методом множителей Лагранжа.
Функция Лагранжа
(3.20)
Мощности нагрузок считаются постоянными величинами, а потери – функцией генерируемых мощностей, за исключением мощности базисного узла. Тогда система (3.15) принимает вид
(3.21)
Обозначим
,
.
(3.22)
Величина εi называется относительным приростом расхода топлива на i-й электростанции и является нелинейной функцией генерируемой мощности. Зависимости εi(Pген,i) при оптимизации режима задаются в аналитической форме.
Величина σi называется относительным приростом потерь при изменении мощности i-й станции. Зависимости σi(Pген,i) при оптимизации задаются линейными функциями, поскольку сами потери имеют квадратичную зависимость от мощностей.
С учетом этих обозначений систему (3.21) можно записать следующим образом:
(3.23)
Система (3.23) включает в себя (m+2) уравнения с неизвестными Pген,1, …, Pген,m+1, λ. Решение ее производится численными методами (поскольку уравнения нелинейны). В результате определяется оптимальные значения генерируемых мощностей Pген,1, …, Pген,m+1.
В более общем случае кроме ограничения-равенства имеются также ограничения-неравенства. При этих условиях оптимизация обычно производится градиентными методами с использованием метода штрафных функций.
24. Оптимизация режима электрической сети по напряжнию, реактивной мощности и коэффициентам трансформации
В
данной задаче активные мощности
электростанций (кроме базисных узлов)
задаются постоянными величинами. Поэтому
целевой функцией при оптимизации
текущего режима обычно являются потери
активной мощности в сети ΔP.
Иногда вместо потерь мощности в качестве
критерия оптимума используются следующие
величины: – суммарное потребление
активной мощности от источников PΣ;–
сумма затрат на электроэнергию и
экономического ущерба от отклонений
напряжения на выводах электроприемников
в единицу времени CW+ΔU.
Если нагрузки заданы постоянными
мощностями, то минимумы функций ΔP
и PΣ
совпадают. В случае задания нагрузок
статическими характеристиками эти
минимумы различаются, причем режим,
оптимальный по критерию PΣ,
смещен относительно режима, оптимального
по критерию ΔP,
в сторону меньшего потребления мощности
нагрузками. Однако такое смещение не
всегда оправдано, так как: а) снижение
электропотребления обычно достигается
за счет уменьшения напряжения на выводах
электроприемников, что может отрицательно
сказаться на их работе; б) регулирующие
эффекты нагрузки по мощности и энергии
могут не совпадать и даже иметь
противоположные знаки [3], вследствие
чего минимизация потребляемой мощности
в каждый момент времени не приводит к
минимальному электропотреблению за
весь интервал времени. Первый из этих
недостатков можно устранить, используя
критерий CW+ΔU.
Однако, как правило, ущербы от отклонений
напряжения недостаточно хорошо известны.
Таким образом, наиболее обоснованным
критерием оптимизации текущего режима
электрической сети являются потери
активной мощности. Ограничения-равенства
представляют собой систему уравнений
режима (обычно одна из форм уравнений
узловых напряжений). Ограничениями-неравенствами
являются условия (3.7)–(3.11). Наибольшее
распространение при решении данных
задач получили градиентные методы в
сочетании с методом штрафных функций.
Метод штрафных функций состоит в
исключении ограничений-неравенств на
основе специального преобразования
целевой функции. Это преобразование
осуществляется прибавлением к исходному
выражению так называемых штрафных
функций.
Запишем ограничения-неравенства на
переменную f
следующим образом:
,(3.24)
.(3.25)
Штрафные функции для каждого из этих ограничений имеют вид
,
(3.26) где fпр
– предельное значение переменной, под
которым подразумевается fmax
или fmin;
ki
– коэффициент, представляющий собой
некоторое положительное число, если
соответствующее ограничение-неравенство
не выполняется, и равный нулю при
выполнении неравенства. Если исходной
целевой функцией являются потери
мощности ΔP,
то преобразованная целевая функция
принимает вид
,(3.27)
где n – общее число ограничений-неравенств, каждое из которых записывается в виде (3.24) или (3.25).
Основной
частью алгоритма градиентных методов
оптимизации является вычисление
производных функции Ψ по оптимизируемым
переменным yi.
При этом данная функция в общем случае
зависит от yi
как явным образом,
так и опосредованно
через зависимые переменные xj,
которые являются неявными функциями
yi.
Поэтому зависимость Ψ от yi
можно записать следующим образом:
,(3.28)гдеn
– число зависимых переменных.
Тогда
искомые производные вычисляются по
выражению
,(3.29)
где
– производная, определяемая только из
явной зависимости Ψ отyi.
Естественными зависимыми переменными
xj
являются модули и фазы напряжений в
узлах сети Ui,
δi
(если используются уравнения узловых
напряжений). Однако на практике более
удобным оказалось использование величин
Wj,
соответствующих записи уравнений режима
в форме (2.38). Тогда выражение (3.29) принимает
вид
.
(3.30) Если Ψ рассматривается как функция
величин Wj,
а под xj
подразумеваются модули и фазы напряжений
Ui,
δi,
то можно записать
.
(3.31) Производные
и
легко определяются непосредственным
дифференцированием соответствующих
функций. После этого на основе (3.31)
составляется система линейных уравнений:
.
(3.32)
Путем
решения этой системы вычисляются
значения производных
.
Производные
определяются простым дифференцированием
уравнений режима, поскольку переменные
yi
являются коэффициентами в этих уравнениях
или входят в выражения для коэффициентов.
После этого по формуле (3.30) вычисляются
искомые производные целевой функции
по оптимизируемым переменным.
