Повышение эффективности распределительных электрических сетей железных дорог на основе мультиагентного метода управления режимами
В.Т. Черемисин, Е.А. Третьяков
Вестник ИГЭУ, 2019 г. выпуск 4, сс. 54—63
Скачать PDF
Состояние вопроса. С повышением наблюдаемости и управляемости режимов все более актуальным является разработка методов управления распределенными объектами электрической сети. Основные направления исследований в интеллектуальных электрических сетях основаны на теории нечетких множеств, генетических алгоритмов, нейронной сети, стохастического управления, спектрального графа, ограничений билинейного матричного неравенства и направлены на решение многокритериальных задач оптимизации режимов электрических сетей с распределенными объектами, требуют значительных вычислительных и временных затрат. Между тем все большее распространение получают методы мультиагентного управления системой электроснабжения на основе распараллеливания информационных потоков и координации работы распределенных линейных регуляторов. Целью данного исследования является разработка методов управления режимами работы интеллектуальных распределительных электрических сетей железных дорог на основе агентного подхода для стабилизации напряжений в заданных пределах и снижения потерь электроэнергии. Для достижения указанной цели необходимо решить задачи по разработке алгоритма управления потоками мощности на основе координированной работы источников активной и реактивной мощности, принципов управления спросом активных потребителей.
Материалы и методы. Мультиагентное управление потоками мощности выполнено в программе AnyLogic, имитационное моделирование режимов электрических сетей выполнено в Matlab Simulink с допущениями линейных характеристик нагрузок по напряжению.
Результаты. Разработан метод управления режимами работы интеллектуальных распределительных электрических сетей железных дорог на основе представленного алгоритма управления потоками мощности, отличительными признаками которого является применение линеаризованных уравнений для определения управляющих воздействий в малых приращениях, что позволяет обеспечить высокую скорость анализа данных в реальном времени без расчета установившихся режимов при возмущениях.
Выводы. Полученные результаты моделирования свидетельствуют об обоснованности методов управления потоком мощности для стабилизации напряжения на основе мультиагентного управления и возможности их практической реализации на базе современного оборудования в интеллектуальных распределительных сетях железных дорог.
1. Niknam T., Zare M., Aghaei J. Scenario-based multiobjective volt/var control in distribution networks including renewable energy sources // IEEE Trans. Power Del. – 2012. – Vol. 27, no. 4. – P. 2004–2019. doi: 10.1109/TPWRD.2012.2209900.
2. Juamperez M., Yang G.Y., Kjaer S.B. Voltage regulation in LV grids by coordinated volt-var control strategies // Journal of Modern Power Systems and Clean Energy. – 2014. – No. 4(2). – P. 319–328. doi: 10.1007/s40565-014-0072-0.
3. Исмоилов С.Т., Фишов А.Г. Моделирование и анализ эффективности регулирования напряжения в электрической сети с распределенной генерацией // Научные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока. – 2014. – № 1–2. – С. 302–305.
4. Ghiani E., Pilo F. Smart inverter operation in distribution networks with high penetration of photovoltaic systems // Journal of Modern Power Systems and Clean Energy. – 2015. – No. 3(4). – P. 504–511. doi: 10.1007/s40565-015-0165-4.
5. Karbalaei F., Shahbazi H. A quick method to solve the optimal coordinated voltage control problem based on reduction of system dimensions // Electronic Power Systems Research. – 2017. – No. 142. – P. 310–319. doi: 10.3906/elk-1712-410.
6. Distributed cooperative voltage control based on curve-fitting in active distribution networks / H.B. Wu, C.Y. Huang, M. Ding, B. Zhao, P. Li // Journal of Modern Power Systems and Clean Energy. – 2017. – No. 5(5). – P. 504–511. doi: 10.1007/s40565-016-0236-1.
7. Morattab A., Akhrif O., Saad M. Decentralised coordinated secondary voltage control of multi-area power grids using model predictive control // IET Generation, Transmission & Distribution. – 2017. – No. 11. – P. 4546–4555. doi: 10.1049/iet-gtd.2016.2054.
8. A coordinated consistency voltage stability control method of active distribution grid / YE Xi, LE Jian, LIU Yongyan, ZHOU Wu, LIU Kaipei // Journal of Modern Power Systems and Clean Energy. – 2018. – No. 6(1). – P. 85–94. doi: 10.1007/s40565-017-0294-z.
9. Farag H.E., Saadany E.F., Chaar L.E. A multilayer control framework for distribution systems with high DG penetration // Proceedings of the 2011 international conference on innovations in information technology (IIT’11). Abu Dhabi, United Arab Emirates. – 2011. – P. 94–99. doi: 10.1109/INNOVATIONS.2011.5893877.
10. Alobeidli K., Moursi S. Novel coordinated secondary voltage control strategy for efficient utilisation of distributed generations // IET Renewable Power Generation. – 2013. – Vol. 8, no. 5. – P. 569–579. doi: 10.1049/iet-rpg.2013.0135.
11. Coordinated voltage control of wind-penetrated power systems via state feedback control / H. Yassami, F. Bayat, A. Jalilvand, A. Rabiee // International Journal of Electrical Power & Energy Systems. – 2017. – No. 93. – P. 384–394. doi: 10.1016/j.ijepes.2017.06.014.
12. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход; пер. с англ. – М.: Изд. дом Вильямс, 2006. – 1408 с.
13. Пат. 2587128 Российская Федерация. Способ управления системой электроснабжения железных дорог / Е.А. Третьяков; заявитель и патентообладатель Омский гос. ун-т путей сообщения. – № 2015103374/11; заявл. 02.02.2015; опубл. 10.06.2016, Бюл. № 16. − 4 с.
14. Arefi A., Abeygunawardana A., Ledwich G. A new Risk-Managed Planning of Electric Distribution Network Incorporating Customer Engagement and Temporary Solutions // IEEE Transactions on Sustainable Energy. – 2017. –No. 7 (4). – P. 1646–1661.