Русская версия English version
Главная / 2025 г. выпуск 4 / Модификация методики определения предельных значений пропускной способности сетевых элементов

Модификация методики определения предельных значений пропускной способности сетевых элементов

И.С. Екимов, А.А. Шувалова, В.И. Полищук

Вестник ИГЭУ, 2025 г. выпуск 4, сс. 44—49

Скачать PDF

Аннотация на русском языке: 

Состояние вопроса. Развитие цифровых технологий и внедрение в систему оперативно-диспетчерского менеджмента интеллектуальных методов управления энергосистемой значительно повышает эффективность управления электроэнергетическими режимами. В то же время новые технологии ужесточают требования к качеству, скорости получения и обработки информации, в особенности в предаварийных, аварийных, послеаварийных и вынужденных режимах работы энергетической системы. Так, для эффективного управления в вынужденном режиме, т.е. при нагрузке выше номинальных параметров, но ниже предельно допустимых, необходимы актуальные данные о фактическом значении диапазона пропускной способности линии электропередачи с учетом имеющихся для конкретного времени ограничений. Цель исследования состоит в апробации искусственной нейронной сети для быстродействующей методики актуализации данных о значении предельной пропускной способности сетевых элементов.

Материалы и методы. Исследование выполнено с использованием методов оптимизации, имитационного моделирования режимов работы электрических сетей, искусственных нейронных сетей и методов оценки состояния электрической системы.

Результаты. Разработана методика адаптивной оценки пропускной способности сетевых элементов. Синтезирована система автоматизированного управления перетоками мощности в вынужденном режиме. Установлено, что применение искусственной нейронной сети значительно повышает быстродействие расчета фактического значения пропускной способности за счет использования измерений на текущий момент времени. Точность определения допустимого перетока приемлема и корректируется путем настройки весовых коэффициентов нейронной сети.

Выводы. Методика определения фактического значения пропускной способности сетевого элемента на базе искусственной нейронной сети является эффективным средством точного расчета пропускной способности в текущий момент времени.

Список литературы на русском языке: 
  1. Silva B.N., Khan M., Han K. Футуристическое устойчивое управление энергией в интеллектуальных средах: обзор стратегий снижения пиковой нагрузки и реагирования на спрос, проблем и возможностей // Sustainability. – 2020. – Vol. 12, No. 14. – P. 5561. DOI: 10.3390/su1214556. – EDN OZXEPM.
  2. Шувалова А.А., Полищук В.И. Синтез интеллектуальной системы автоматизированного управления перетоком активной мощности по электросетевым элементам в пределах заданной пропускной способности. – Барнаул: Алтайский гос. техн. ун-т им. И.И. Ползунова, 2023. – 94 с. – EDN DHZPBQ.
  3. Aghaebrahimi M.R., Golkhandan R.K., Ahmadnia S. Probabilistic calculation of total transfer capability (TTC) for power systems with wind farms using evolutionary algorithms // 9th International Conference on Power Electronics-ECCE Asia 63 Convention Center, Seoul, 1–5 June 2015. – Seoul (Korea), 2015. P. 2135–2140.
  4. Audomvongseree K., Yokoyama A. Consideration of an appropriate TTC by probabilistic approach // IEEE Transactions on Power Systems. – February 2004. – Vol. 19, Issue 1.
  5. Li W., Wang P., Guo Z. Определение оптимальной суммарной пропускной способности с использованием вероятностного подхода // IEEE Transactions on Power Systems. – 2006. – Vol. 21, Issue 2.
  6. Обоскалов В.П., Герасименко А.А. Определение предела мощности, передаваемой по линии электропередачи, при оценке балансовой надежности электроэнергетических систем // Электричество. – 2023. – № 7. – С. 6–19. DOI: 10.24160/0013-5380-2023-7-6-19. – EDN XAJHES.
  7. Волков А.В. Анализ реализованных в программном обеспечении подходов к автоматизации расчета МДП/АДП. Применение программного обеспечения и необходимость его развития // Электроэнергетика глазами молодежи: труды VI Междунар. науч.-техн. конф., Иваново, 09–13 ноября 2015 г. – Иваново, 2015. – Т. 1. – С. 79–82. – EDN VJZSIN.
  8. Interpretable Neighborhood Deep Models for Online Total Transfer Capability Evaluation of Power Systems / Zh. Wang, Ya. Zhou, Q. Guo, H. Sun // IEEE Transactions on Power Systems. – 2022. – Vol. 37, No. 1. – P. 260–271. DOI: 10.1109/tpwrs.2021.3091710. – EDN CZRKKC.
  9. Glazunova A.M., Aksaeva E.S. A method for total transfer capability estimation for generation of a trade-off solution on using available transfer capability of the controlled cutsets // Energy Systems Research. – 2018. – Vol. 1, No. 2(2). – P. 5–12. DOI: 10.25729/esr.2018.02.0001. – EDN YODPCX.
  10. Киселев А.Ю., Львов А.П., Васильев П.Ф. Актуальные проблемы эксплуатации и способы повышения пропускной способности объектов электроэнергетики Республики Саха (Якутия) // Электроэнергия. Передача и распределение. – 2024. – № 2(83). – С. 48–61. – EDN AEAXAC.
  11. Бацева Н.Л., Сухоруков В.А. Определение допустимых перетоков мощности на основе адаптивной траектории утяжеления // Вестник МЭИ. – 2021. – № 6. – С. 20–30. DOI: 10.24160/1993-6982-2021-6-20-30.
  12. Glazunova A. Development of a Day-Ahead Demand Side Management Strategy to Improve the Microgrid Efficiency // IFAC-PapersOnLine. – 2022. – Vol. 55, No. 9. – P. 256–261. DOI: 10.1016/j.ifacol.2022.07.045. – EDN HHOZOZ.
  13. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021617730 Российская Федерация. Сопоставление и анализ статических характеристик нагрузки: № 2021616764: заявл. 28.04.2021: опубл. 19.05.2021 / В.И. Полищук, А.В. Панкратов, Н.Л. Бацева, А.А. Шувалова; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Алтайский государственный технический университет им. И.И. Ползунова».
  14. Аксаева Е.С. Методика оценивания максимально допустимого перетока активной мощности в режиме реального времени // Системные исследования в энергетике: труды молодых ученых ИСЭМ СО РАН. Вып. 47. – Иркутск: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева Сибирского отделения Российской академии наук, 2017. – С. 7–14. – EDN QHYQBF
  15. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2021681429 Российская Федерация. Система управления перетоком активной мощности по линии электропередачи в режиме перегрузки: № 2021680502: заявл. 10.12.2021: опубл. 21.12.2021 / В.И. Полищук, К.Ю. Постоянкова, А.В. Панкратов, А.А. Шувалова.
Ключевые слова на русском языке: 
пропускная способность сетевых элементов, искусственная нейронная сеть, методы оптимизации, допустимый переток мощности, оперативное диспетчерское управление, вынужденный режим работы энергосистемы, имитационное моделирование
Ключевые слова на английском языке: 
transfer capability of network elements, artificial neural network, optimization methods, permissible power flow, operational dispatch control, forced mode of operation of the power system, simulation
Индекс DOI: 
10.17588/2072-2672.2025.4.044-049
Количество скачиваний: 
3