Математические модели и алгоритмы оптимального управления нагрузкой электропотребителей

Один из основных путей обеспечения экономичных режимов работы энергосистем при краткосрочном планировании – выравнивание графиков нагрузок посредством оптимального управления электропотреблением. Выравнивание графиков нагрузок с целью снижения расходов можно осуществить привлечением потребителей на основе административных и экономических мер. Административные меры связаны с принудительным ограничением нагрузок потребителей в определенных интервалах периода планирования. Эти меры, с одной стороны, дают выигрыш для энергосистемы за счет выравнивания графика нагрузки, а с другой – приносят ущерб потребителям. В конечном итоге в целом для энергосистемы ущерб может оказаться больше, чем выигрыш. Поэтому их целесообразно использовать в условиях дефицита электроэнергии и мощности в энергосистеме. Оптимальное планирование краткосрочных режимов энергосистем по полученным после выравнивания жестким графикам нагрузок потребителей можно осуществить традиционными методами. Решение данной задачи первоначально следует провести в условиях нежестких графиков нагрузок, получаемых в результате директивного использования административно-экономических мер, осуществляемых за счет специально разработанных моделей. В статье предложены математическая модель задачи оптимизации графиков нагрузок регулируемых электропотребителей при оптимальном планировании краткосрочных режимов энергосистем, алгоритм оптимального планирования краткосрочного режима энергосистемы с оптимизацией графиков нагрузок регулируемых электропотребителей, а также алгоритмы учета простых и функциональных ограничений в виде равенств и неравенств при оптимизации графиков нагрузок электропотребителей. Эффективность алгоритма оптимизации краткосрочного режима энергосистемы с учетом оптимального управления нагрузкой регулируемых электропотребителей исследована на примере оптимального покрытия графика нагрузки энергосистемы, содержащей двух потребителей с регулируемыми графиками нагрузок, двумя ТЭС. На основе проведенных расчетно-экспериментальных исследований установлено, что предложенная математическая модель задачи является адекватной, разработанные алгоритмы оптимального планирования краткосрочных режимов энергосистем с оптимизацией графиков нагрузок регулируемых электропотребителей и учетом различных видов ограничений обладают высокими вычислительными качествами.

1. Руденко, Ю. Н. Автоматизация диспетчерского управления в электроэнергетике / Ю. Н. Руденко, В. А. Семенова. М.: МЭИ, 2000. 648 с.

2. Rahmonov, I. U. Analysis of Problems of Management of a Power Consumption and Ways of their Decisions / I. U. Rahmonov // Science and Innovation in the XXI century: Problems and Solutions. Collection of Conference Papers of International Scientific-Practical Conference (29.09.2015, the United Kingdom, London). London, 2015. P. 22–25.

3. Лазуренко, А. П. Определение потенциального экономического эффекта от выравнивания графика электрической нагрузки ОЭС Украины / А. П. Лазуренко, Г. И. Черкашина // Світлотехніка та електроенергетика. 2009. № 1. С. 4–12.

4. Gayibov, T. Optimization of Modes of Electrical Power Systems with the Control of Power Consumption / T. Gayibov, K. Reymov // Proceedings of the 7th International Scientific Symposium on Electrical Power Engineering, Elektroenergetika 2013, Sept., 2013. Starа Lesnа, Slovakia, 2013. Р. 83–85.

5. Аюев, Б. И. Управление электропотреблением: административные и экономические методы / Б. И. Аюев // Энергорынок. 2007. № 4. С. 12–17.

6. Gayibov, T. Sh. Optimal Planning of Short-Term Modes of Power Systems with Control of Loads of Electric Consumers and Taking into Account of Network Factor / T. Sh. Gayibov, K. M. Reymov // European Science Review. 2017. Vol. 3, No 9–10. P. 86–91.

7. Using Real-Time Control of Demand to Help Balance Generation and Load / B. A. Brooks [et al.] // IEEE Power Energy Magazine. 2010. Vol. 8, No 3. P. 20–29.

8. Management and Control of Domestic Smart Grid Technology / A. Molderink [et al.] // IEEE Trans. Smart Grid. 2010. Vol. 1, No 2. P. 109–119. https://doi.org/10.1109/tsg.2010. 2055904.

9. An Approach of DSM Techniques for Domestic Load Management Using Fuzzy Logic / P. Ravibabu [et al.] // 2009 IEEE International Conference on Fuzzy Systems. Proceedings of a Meeting held 20–24 August 2009, Jeju Island, Korea. Institute of Electrical and Electronics Engineers. 2009. P. 1303–1307. https://doi.org/10.1109/fuzzy.2009.5277401.

10. Соколов, В. К. Задачи оперативной оптимизации производства электроэнергии в условиях рыночных отношений / В. К. Соколов, А. А. Прейгель, В. Г. Васильев // Электричество. 2007. № 1. С. 2–9.