Размещено на http://www.allbest.ru/

НАЦІОНАЛЬНА АКАДЕМІЯ НАУК УКРАЇНИ

ІНСТИТУТ ЕЛЕКТРОДИНАМІКИ

АВТОРЕФЕРАТ

Відновлення електропостачання знеструмлених споживачів в розподільних електричних мережах

Спеціальність 05.14.02 - електричні станції, мережі і системи

Лук'яненко Лук'ян Миколайович

Київ - 2009

Дисертацією є рукопис.

Роботу виконано у відділі моделювання електроенергетичних об'єктів та систем Інституту електродинаміки НАН України, м. Київ.

Науковий керівник -

доктор технічних наук, професор

академік НАН України

Кириленко Олександр Васильович, завідувач відділу

моделювання електроенергетичних об'єктів та систем

Інституту електродинаміки НАН України.

Офіційні опоненти: -

доктор технічних наук, професор

Костерєв Микола Володимирович, професор кафедри

електричних станцій, факультету електроенергетики і автоматики Національного технічного університету України «КПІ»;

кандидат технічних наук

Гурєєв Віктор Олександрович, генеральний директор науково-виробничого товариства з обмеженою відповідальністю "Інфотех", м. Київ.

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Враховуючи перехід на нову модель ринку електричної енергії України, питання підвищення рівня керованості електроенергетичними системами та об'єктами набувають нового змісту. Це стосується усіх рівнів ієрархії керування, але, перш за все, - електричних мереж (ЕМ). Вагоме значення при цьому приділяється підвищенню ефективності керування розподільними електричними мережами. До найбільш актуальних та недостатньо розроблених задач, пов'язаних із підвищенням ефективності керування розподільними ЕМ в умовах, коли домінуючий вплив на прийняття рішень мають «економічні» чинники, належить задача відновлення електропостачання знеструмлених споживачів (ВЕС) у результаті можливих аварій в ЕМ. При цьому, погіршення фізичного стану обладнання, встановленого в розподільних ЕМ, внаслідок його тривалого використання (багато ліній працюють більше 25 років) призвело до того, що лінії електропередач досить часто виходять із ладу. Вихід з роботи ліній ЕМ супроводжується недопостачанням електроенергії споживачам, економічними збитками та зниженням показників функціонування енергопостачальних компаній. Також внаслідок складності ЕМ як об'єктів керування та стохастичної природи аварійних ситуацій, що виникають в них, неможливо наперед передбачити всі оптимальні варіанти відновлення електропостачання знеструмлених споживачів. Фактично пошук варіантів відновлення живлення електроспоживачів оперативний персонал (ОП) ЕМ значною мірою і досі виконує «вручну», спираючись на власний досвід. У той же час, рішення, які приймає ОП в таких ситуаціях, не завжди безпомилкові. Детальний аналіз статистики пошкоджень та відмов обладнання за 2007 рік показав, що з вини ОП відбулося майже 40% всіх відмов на обладнанні 35ч150 кВ. Враховуючи вищезазначене, а також передбачені «Енергетичною стратегією України на період до 2030 року» напрямки енергозбереження, задача оперативного відновлення електропостачання знеструмлених споживачів у результаті аварії в розподільних ЕМ є досить актуальною.

Основна мета задачі ВЕС формулюється як відновлення максимально можливої сумарної потужності знеструмлених споживачів у найкоротший час. За умов сьогодення вказана задача все більше набуває ознак багатокритеріальної, комбінаторної, оптимізаційної задачі. Специфіка формалізації такої задачі при існуванні альтернативних шляхів живлення електроспоживачів полягає у наявності кількох екстремумів цільової функції. Найбільшого поширення для розв'язання задачі ВЕС отримали методи та засоби штучного інтелекту, серед яких можна виділити: генетичні алгоритми (ГА), експертні системи із застосуванням міркувань на основі прецедентів, метод моделювання відпалу, табу пошук та системи мультиагентів.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Одержані в дисертації результати є складовою частиною виконаних за участю автора робіт, а також таких, що продовжують виконуватися в Інституті електродинаміки НАН України. Робота виконувалася згідно з плановими дослідженнями НАН України за темами: «Дослідження динамічних режимів та розробка наукових основ створення систем інформаційно-технічного забезпечення процесів керування електричними системами та мережами» (№ ДР 0102U002993) - 2006 р.; «Розвинути наукові основи та створити макет системи підтримки у прийнятті рішень з керування технологічними процесами електроенергетичних об'єктів» (№ ДР 01038U000645) - 2007 р.; «Розвинути теоретичні засади, розробити методи та засоби автоматизації розв'язання задач відновлення електропостачання споживачів на рівні енергопостачальної компанії з урахуванням функціонування в умовах ринку» (№ ДР 0108U001112) - 2007-2011 рр., а також відповідно до тематик грантів для молодих вчених НАН України, в яких автор приймав активну участь: «Розробка методів та програмного забезпечення для визначення стану і прогнозування надійності електроенергетичного обладнання» (№ ДР 0105U008753) - 2005-2006 рр.; «Створення методів та засобів для зменшення часу недопостачання електричної енергії шляхом підвищення ефективності управління електричними мережами» (№ ДР 0107U010038) - 2007-2008 рр.

Мета і завдання дослідження. Метою дисертаційної роботи є розробка нових методів та засобів, які забезпечують виконання автоматизованого пошуку найкращих шляхів відновлення електропостачання знеструмлених споживачів у розподільних електричних мережах за умов оперативного керування останніми. Для досягнення поставленої мети в роботі розв'язано такі основні завдання:

- розробка методу та реалізація відповідних засобів для пошуку оптимальних варіантів ВЕС в умовах оперативного керування ЕМ;

- формування показника, який дозволить порівняти ефективність знайдених варіантів ВЕС із врахуванням існуючих обмежень;

- вибір необхідного апарату для розв'язання оптимізаційної задачі ВЕС, який дасть можливість знайти глобальний оптимум - найкращий розв'язок цієї задачі;

- розробка методики, яка забезпечить виконання процедури ВЕС за різних умов роботи ЕМ;

- розробка дослідного зразка програмних засобів пошуку оптимальних варіантів ВЕС та виконання експериментально-модельних випробувань ефективності та реактивності запропонованого методу на різних схемах ЕМ;

- розробка засобів ситуаційної підтримки ОП у прийнятті рішень як при виконанні процедури ВЕС, так і в післяаварійних режимах.

Об'єкт дослідження - розподільні електричні мережі.

Предмет дослідження - процедури відновлення електропостачання знеструмлених споживачів в результаті аварії в розподільних ЕМ.

Методи дослідження. Методи розрахунку усталених режимів електричних кіл для отримання параметрів режиму ЕМ; методи нелінійного математичного програмування та методи і засоби штучного інтелекту (генетичні алгоритми) - для розв'язання оптимізаційної задачі.

Наукова новизна одержаних результатів.

1. Вперше сформовано інтегральний «показник якості» варіантів відновлення електропостачання знеструмлених споживачів у розподільних ЕМ, який забезпечує можливість порівняння зазначених варіантів та вибору найбільш оптимального із врахуванням існуючих обмежень і критеріїв оптимізації - необхідних умов для коректних формалізації та розв'язання задачі ВЕС.

2. Вперше запропоновано метод розв'язання задачі ВЕС, що базується на використанні механізмів генетичних алгоритмів і, який, на відміну від інших методів розв'язання даної задачі, забезпечує знаходження її глобального оптимуму, одночасно задовольняючи додаткові умови: врахування рівномірності розподілу навантаження знеструмлених електроспоживачів між центрами живлення та різнотиповості комутаційного обладнання, встановленого в ЕМ.

3. Вперше запропоновано використовувати для оцінки ефективності функціонування засобів пошуку оптимальних варіантів ВЕС статистичну ймовірність знаходження глобального оптимуму даної задачі, що дозволило:

- розробити способи інформаційного подання топології ЕМ та формування початкової популяції особин-розв'язків, найбільш ефективні при пошуку варіантів ВЕС;

- визначити найбільш доцільні для розв'язання задачі ВЕС значення параметрів генетичних алгоритмів (ймовірності застосування генетичних операторів, спосіб селекції особин, методику формування наступного покоління та інші);

- запропонувати механізми автоматизованої адаптації параметрів ГА (розмірність популяції особин, значення критерію зупинки, кількість «елітних особин» в популяції та інші) до різних схем розподільних ЕМ.

Практичне значення одержаних результатів полягає у наступному:

- розроблено спеціалізовані програмні засоби пошуку оптимальних варіантів ВЕС у режимі оперативного керування ЕМ, які доцільно встановлювати в диспетчерських центрах енергопостачальних компаній та використовувати для перевірки можливих наслідків прийнятих рішень і при тренажі оперативно-диспетчерського персоналу;

- розроблено та реалізовано засоби ситуаційної підтримки ОП ЕМ у прийнятті рішень як при виконанні процедури ВЕС, так і в обтяжених режимах роботи ЕМ;

- розроблено алгоритм (на базі евристичних знань) пошуку варіантів ВЕС, який може використовуватись як для генерації множини субоптимальних розв'язків вказаної задачі, так і для пошуку варіантів ВЕС як самостійний засіб;

- розроблено методику дозованого розвантаження ліній електропередач та ЦЖ у разі неможливості виконання повної процедури ВЕС за поточних умов роботи ЕМ, що дає можливість скоригувати відповідний варіант ВЕС для уникнення переобтяжень елементів електромережі (у разі їхнього існування);

- запропоновано способи формування початкової популяції особин та адаптації її розмірності до різних схем ЕМ, які дозволяють підвищити швидкість пошуку розв'язків та ймовірність знаходження глобального оптимуму задачі ВЕС;

- на підставі проведених експериментально-модельних випробувань встановлено залежності між основними параметрами ГА та розмірностями схем ЕМ, що дало можливість автоматизувати процес їхнього коригування відповідно до поточної схеми ЕМ;

- результати дисертаційної роботи використано в учбовому процесі на факультеті електроніки Національного технічного університету України «КПІ» при підготовці лабораторних та практичних робіт, у курсовому та дипломному проектуванні, перевірено на реальних схемах ЕМ та підтверджено працездатність при дослідному впровадженні в електричних мережах ВАТ «Полтаваобленерго».

Особистий внесок здобувача. Наукові положення і теоретичні результати, викладені в дисертації і що виносяться на захист, одержано автором особисто. У друкованих працях, опублікованих у співавторстві, здобувачеві належать: [1] - створення підсистем програмного моніторингу та ситуаційної підтримки ОП у прийнятті рішень, [2] - розробка архітектури системи моніторингу та формування основних вимог до таких систем, [3] - спосіб встановлення відповідності між сутностями різних інформаційних шарів та формування сценаріїв узгодження оперативної інформації в різних БД, [7] - формування списку основних обмежень і критеріїв оптимізації задачі ВЕС.

Апробація результатів роботи. Результати роботи неодноразово доповідалися на Міжнародних конференціях «Силовая электроника и энергоэффективность» (с.м.т. Малий Маяк, Україна, 2006-2008 рр.), на 5-й Міжнародній науково-технічній конференції «Математичне моделювання в електротехніці та електроенергетиці» (м. Львів, Україна, 2007 р.), на Міжнародній науково-технічній конференції «Проблеми сучасної електротехніки» (м. Київ, Україна, 2008 р.), на нараді з питання моніторингу показників якості послуг, яка відбулася в НКРЕ України (м. Київ, Україна, 28.11.2008).

Публікації. За темою дисертації опубліковано 9 наукових праць, у наукових фахових виданнях України, з них 6 статей у періодичних журналах, 3 - у збірниках.

Структура та обсяг роботи. Дисертація складається з переліку умовних скорочень, вступу, чотирьох розділів, загальних висновків, чотирьох додатків і списку використаних джерел (134 найменування). Загальний обсяг дисертації складає 202 сторінки, у тому числі 154 сторінки основного тексту, 29 рисунків, 17 таблиць і додатки на 34 сторінках.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обґрунтовано актуальність теми, сформульовано мету та основні задачі досліджень, відображено наукову новизну та практичну цінність виконаної роботи, викладено основні положення, які виносяться на захист, а також відомості про апробацію та публікацію основних результатів роботи.

У першому розділі визначено шляхи підвищення ефективності керування ЕМ у післяаварійних ситуаціях, досліджено відомі підходи до розв'язання задачі ВЕС і вибрано та обґрунтовано найбільш ефективний підхід в аспекті отримання практичних результатів.

Над розв'язанням задач підвищення ефективності керування розподільними ЕМ у різні часи працювали та зробили вагомий внесок Буткевич О.Ф., Веников В.А., Зорін В.В., Кириленко О.В., Кузнецов В.Г., Кутін В.М., Любарський Ю.Я., Маркушевич Н.С., Попов В.А., Скриль В.Ф., Стогній Б.С., Тисленко В.В., Тугай Ю.І., Шполянський О.Г, Щербина Ю. В., Яндульський О.С. та багато інших вітчизняних та зарубіжних вчених. Таким чином, достатньо розробленими є питання моделювання існуючих режимів та їхньої оптимізації для розподільних ЕМ, питання пов'язані з надійністю електропостачання, обробкою та передачею телемеханічної інформації, питання створення мікропроцесорних засобів РЗА, автоматизованих систем обліку електричної енергії, діагностування стану обладнання та керування розподільних ЕМ. При цьому, однією із складових підвищення ефективності керування розподільними ЕМ, яка ще недостатньо розвинута, вважається задача відновлення електропостачання знеструмлених споживачів у розподільних ЕМ.

При виникненні аварійної ситуації в ЕМ скорочення часу вимкнення електроспоживачів доцільно виконати за рахунок раціональної організації дій ОП, який керує процесами відновлення живлення знеструмлених електроспоживачів в ЕМ. Даний аспект процесу ліквідації аварійних ситуацій в ЕМ найважливіший, бо з однієї сторони строго обмежений у часі, а з іншої: результатом можливих помилок ОП можуть бути, крім технологічних наслідків, ще й значні затримки з нормалізації електропостачання через невірні інструкції для оперативно-виїзних бригад. Особливу актуальність і ефективність при цьому набувають заходи, які не потребують значних капітальних витрат, наприклад, створення порадників ОП у прийнятті рішень.

Проаналізувавши математичні моделі, на підставі яких найчастіше виконується пошук варіантів ВЕС, встановлено, що більшість із них використовують схожий набір обмежень і критеріїв оптимізації. При цьому, їхнім основним недоліком є відсутність формалізації вказаної задачі з метою вироблення узагальненого критерія оцінки ефективності знайдених варіантів ВЕС за поточних умов роботи ЕМ.

Також на підставі проведених досліджень ефективності відомих методів та засобів для розв'язання задачі ВЕС визначено, що в аспекті отримання практичних результатів доцільним є використання генетичних алгоритмів. В той же час існуючі засоби, побудовані на основі ГА, не достатньо ефективні при розв'язанні задачі ВЕС. Вони, як правило, обмежуються пошуком тільки деякого локального оптимуму. Вказаний недолік можна виправити шляхом формування адекватного узагальненого критерія для оцінки ефективності знайдених варіантів ВЕС за поточних умов роботи ЕМ та «тонким» налагодженням параметрів генетичних алгоритмів.

Другий розділ присвячено питанням формалізації задачі ВЕС як багатокритеріальної, оптимізаційної задачі з обмеженнями та розробці алгоритмів розв'язання даної задачі за різних умов роботи ЕМ. Виконання зазначеного дозволить розробити основу для створення нового методу пошуку оптимальних варіантів ВЕС в умовах оперативного керування розподільними ЕМ.

На підставі проведеного аналізу характеристик та особливостей ЕМ в аспекті відновлення електропостачання знеструмлених споживачів визначено, що задачу ВЕС доцільно розв'язувати для радіальних ЕМ з резервуванням або замкнених, що працюють у розімкненому режимі за відсутності або недієздатності АВР. Це пов'язано з тим, що для радіальних ЕМ без резервування відновлення електропостачання можливе лише шляхом виконання ремонтних робіт, а для замкнених мереж аварійне вимкнення однієї із ліній не призводить до втрати електроживлення споживачів.

Внаслідок існування великої кількості чинників, які необхідно враховувати при пошуку варіантів ВЕС, цю задачу доцільно сформулювати як оптимізаційну задачу з обмеженнями. При цьому, кількість станів ЕМ, навіть для нескладної схеми, становить значну величину, що виключає можливість «прямого» перебору всіх варіантів та моделювання параметрів режиму ЕМ для кожного знайденого варіанту ВЕС. Основні обмеження, які пропонується враховувати при розв'язанні вказаної задачі у зазначених умовах, - це, по-перше, збереження радіальної структури ЕМ. За умови виконання цього обмеження виникає можливість не проводити «повноцінне» моделювання параметрів режиму ЕМ, а обмежитися спрощеною оцінкою потокорозподілу в гілках ЕМ. По-друге - уникнення переобтяжень елементів ЕМ, в загальному випадку розглядаються переобтяження ліній електропередач і трансформаторів, встановлених на підстанціях, та перевищення розривної потужності КА. Причому, досить важливим питанням є забезпечення допустимого рівня напруг у споживачів електричної енергії. Тому перевірка допустимості відхилень рівнів напруг виконується на останніх етапах розв'язання задачі ВЕС, для декількох найкращих - із знайдених варіантів. Також існує ряд додаткових обмежень (наприклад, технологічні обмеження із залишкового ресурсу КА), врахування яких бажано, але їхнє практичне застосування пов'язано із значними труднощами.

Ранжирування знайдених варіантів ВЕС пропонується виконувати відповідно до критеріїв оптимізації, які, за сучасних умов, повинні враховувати вплив економічних обмежень, тому запропоновано наступні критерії оптимізації:

1. Максимізація кількості відновленого навантаження характеризує ступінь досягнення основної мети задачі ВЕС - відновлення максимально можливої за поточних умов потужності знеструмлених споживачів в ЕМ.

2. Зменшення нерівномірності розподілу навантаження між ЦЖ. Зазначений критерій дозволяє зменшити нерівномірність розподілу навантаження між ЦЖ, суміжними із знеструмленим фрагментом і покращити параметри режиму ЕМ.

3. Мінімізація кількості перемикань в схемі ЕМ, забезпечує зменшення кількості комутаційних операцій при пошуку варіантів ВЕС. В умовах складності визначення залишкового електричного ресурсу вимикачів в розподільних ЕМ мінімізація перемикань набуває одного із першочергових значень.

4. Скорочення часу відновлення електропостачання враховує вплив часу застосування різних варіантів ВЕС на їхню загальну ефективність.

Із врахуванням зазначених вище обмежень та критеріїв оптимізації запропоновано інтегральний «показник якості» (ІП) варіантів ВЕС ЕМ, який дозволяє порівняти різні варіанти ВЕС між собою з урахуванням поточних умов роботи ЕМ. Основна умова, яка висувалася при формуванні узагальненого критерію, - це адекватність оцінки варіантів ВЕС, тобто чим більше його абсолютне значення, тим ефективніше повинен бути відповідний варіант ВЕС. Визначається він наступним чином:

.

При формуванні інтегрального «показника якості» варіантів ВЕС для спрощення його виразу не відображено відповідні вагові коефіцієнти. Останні помножуються на складові ІП (, , , ) і тим самим визначають їхню пріоритетність за поточних умов роботи ЕМ. Визначення значень вагових коефіцієнтів - це експертна задача, що, як правило, розв'язується ОП ЕМ, але для ефективного її розв'язання передбачено відповідний механізм, який полегшує вибір (розрахунок) значень вагових коефіцієнтів. Зазначений механізм дозволяє просто і швидко виконувати встановлення значень вагових коефіцієнтів відповідно до поточного складу та пріоритету критеріїв оптимізації.

Значення запропонованого ІП, в першу чергу, залежить від коефіцієнтів, які представлено у відносних одиницях і відображають різні критерії оптимізації ( і ), режимних обмежень ( і ) та наступного штрафного коефіцієнту:

.

Штрафний коефіцієнт відображає вплив топологічних обмежень та ступеня досягнення основної мети задачі ВЕС на значення ІП, подібно до методу штрафних функцій. Тут - аргумент ІП, представляє собою вектор станів КА.

,

де - коефіцієнт нерівномірності розподілу навантаження знеструмлених електроспоживачів між працездатними ЦЖ після виконання процедури ВЕС; та - відповідно, мінімальна та максимальна ступені завантаженості ЦЖ, які використовуються для ВЕС.

, де ;

- коефіцієнт кількості комутацій - відображає вплив кількості комутаційних операцій, які треба виконати, щоб застосувати поточний варіант ВЕС на значення ІП; - кількість комутацій, яка необхідна для застосування варіанту ВЕС; - загальна кількість КА (тут і далі враховуються КА, що розташовані у знеструмленому фрагменті та суміжних з ним фрагментах ЕМ); - величина «штрафу» за КА, що не обладнані дистанційним приводом, дозволяє непрямо порівнювати швидкості застосування різних варіантів ВЕС, що безпосередньо впливає на час нормалізації схеми ЕМ та недовідпуск електричної енергії; - кількість КА, не обладнаних дистанційним приводом в поточному варіанті ВЕС; - ваговий коефіцієнт, який «регулює» вплив типу приводу КА на значення . Дослідження показали, що його оптимальне значенням знаходиться в діапазоні 0,1ч0,2. Це мотивується тим, що варіанти ВЕС, однакові за всіма іншими параметрами, не повинні суттєво різнитись.

та ,

де () - коефіцієнт відновлення живлення електроспоживачів («пріоритетних» споживачів), відображає вплив кількості відновленої потужності після застосування поточного варіанту ВЕС на значення ІП; та - потужності знеструмлених споживачів («пріоритетних» споживачів) до виконання процедури ВЕС; та - «залишкова» потужність знеструмлених споживачів («пріоритетних» споживачів) після ВЕС ЕМ.

Оскільки розглядаються розподільні ЕМ радіального типу (або замкнені мережі, що працюють в розімкненому режимі), то поява в таких мережах контурів чи фрагментів ЕМ із кількома ЦЖ після виконання процедури ВЕС суперечить умовам їхньої експлуатації. Тому для врахування (в ІП) таких ситуацій використовується коефіцієнт топологічних обмежень (), який визначається так:

де - кількість ЦЖ в поточному фрагменті.

Для формування адекватного поточній ситуації інтегрального «показника якості» варіантів ВЕС необхідно враховувати режимні обмеження електромережі, серед яких розглядаються переобтяження елементів ЕМ. Останні умовно поділені на перевищення «пропускної спроможності» ЦЖ () та переобтяження ліній електропередач (). Відповідні їм коефіцієнти мають «обернену» залежність, тобто: максимального значення набувають при відсутності будь-яких переобтяжень, а мінімального - при значних порушеннях режимних обмежень ЕМ. При цьому, оскільки задача ВЕС розв'язується в режимі оперативного керування ЕМ і має велику кількість можливих розв'язків, то проблематично виконати моделювання параметрів режиму для всіх варіантів ВЕС. В такій ситуації, при розрахунках струмів в лініях електропередач та потужностей ЦЖ застосовується спрощений спосіб оцінки потокорозподілу для розподільних ЕМ.

Обмеження, що накладаються на «пропускну спроможність» ЦЖ, визначаються обмеженнями їхніх складових елементів, серед яких найбільший вплив спричиняють переобтяження силових трансформаторів, перевищення розривної потужності КА та обмеження щодо видачі потужності зі сторони системи. Враховуючи, що визначення струмів КЗ для варіантів ВЕС в оперативному режимі пов'язане із значними труднощами і те, що обмеження зі сторони системи заздалегідь не піддаються врахуванню (як правило, встановлюються ОП), то переобтяження ЦЖ визначаються, в основному, переобтяженнями силових трансформаторів:

, де ,

де - коефіцієнт переобтяження i-го ЦЖ, який визначається максимально переобтяженим елементом на даному ЦЖ; - коефіцієнт переобтяження j-го трансформатора; - тривало допустима (номінальна) потужність j-го трансформатора, - поточне навантаження j-го трансформатора; - значення «штрафу» за аварійне переобтяження трансформатора, який, враховуючи типовість задавання переобтяжень трансформаторів, встановлюється для кожної градації (кратності) переобтяження трансформаторів.

Слід відзначити, що використання переобтяжених режимів роботи обладнання доцільно тільки при існуванні можливості повернутися до нормального режиму роботи протягом допустимого часу аварійного переобтяження.

Основним фактором, який визначає переобтяження ліній ЕМ, є термічна стійкість останніх. Причому в деяких випадках дозволяється перевищення допустимих (по нагріву) струмів в лініях ЕМ, проте час роботи в таких режимах обмежений. В загальному випадку переобтяження ліній визначається так:

, де ,

де - загальний коефіцієнт переобтяження ліній ЕМ визначається, в основному, найбільш переобтяженою лінією, тобто, враховуючи його обернену залежність, дорівнює мінімальному значенню його складових; - коефіцієнт переобтяження i-ої лінії; - тривало допустиме навантаження i-ої лінії; - поточне навантаження i-ої лінії; - значення «штрафу» за обмежений час роботи в режимі аварійного переобтяження. При визначенні величини «штрафів» за переобтяження елементів ЕМ (, ) враховувалось, що «переобтяжені» варіанти ВЕС не повинні зовсім виключатися із подальшого розгляду, бо нерідко існує можливість виконати розвантаження ЕМ. Тому, значення «штрафів» вибирались, враховуючи те, щоб варіанти ВЕС із незначними переобтяженнями елементів ЕМ залишалися для подальшого розгляду, а варіанти із суттєвими порушеннями режимних параметрів вилучалися із множини можливих претендентів на остаточний розв'язок вказаної задачі.

Запропонований ІП і спосіб розрахунку його основних складових дозволяють враховувати при розв'язанні задачі ВЕС топологічні та режимні обмеження за умов оперативного керування ЕМ. Також розглянутий ІП дозволяє ранжирувати варіанти ВЕС відповідно до поточного складу та пріоритетності критеріїв оптимізації і відповідає вимогам ГА до формування «функції пристосованості».

В деяких випадках повне відновлення потужності знеструмлених споживачів неможливо через значні переобтяження елементів ЕМ. У таких ситуаціях, як правило, виконується розвантаження ЕМ. Вибір конкретних електроспоживачів, які будуть знеструмлені внаслідок розвантаження ЕМ, досить не проста задача і потребує формування критеріїв та методики дозованого відмикання споживачів електроенергії для автоматизації цього процесу. Запропоновані критерії представлено нижче:

1. Пріоритетність електроспоживачів. Пріоритетність електроспоживачів - це комплексне поняття, яке охоплює велику кількість чинників. В першу чергу, при розвантаженні ЕМ враховується категорійність електроспоживачів (у випадку існування в знеструмленому фрагменті електроспоживачів декількох категорій). Визначальними факторами при виборі певного електроспоживача - кандидата на відмикання, також можуть бути заборгованість перед енергопостачальною компанією, не виконання ним оговорених правил споживання електроенергії та інші чинники, що як правило, задаються ОП.

2. Мінімізація потужності, що відмикається. У разі необхідності розвантажити ЕМ потрібно виконати відмикання мінімально достатньої кількості електроспоживачів за сумарною потужністю.

3. Область знаходження електроспоживачів. Більш доцільно, за інших рівних умов, «відмикати» споживачів електроенергії в уже знеструмленому фрагменті ЕМ, тобто не включати їх до поточного варіанту ВЕС.

4. Мінімум комутаційних операцій. Розвантаження ЕМ, за інших рівних умов, слід виконати за мінімально необхідну кількість комутаційних операцій.

Із врахуванням зазначеного було розроблено алгоритм дозованого розвантаження ЕМ. Вказаний алгоритм успішно реалізовано в програмних засобах розв'язання задачі ВЕС у вигляді відповідної процедури.

Третій розділ присвячено розробці модифікації ГА, ефективної саме для розв'язання задачі ВЕС в умовах оперативного керування ЕМ.

Застосування механізмів ГА для розв'язання оптимізаційної задачі ВЕС вимагає представлення її основних параметрів (стани КА) за допомогою генів (виконання процедури кодування). Як гени для зазначеної задачі доцільно використати двійкові числа, через те, що комутаційне обладнання має лише два фактичні стани ввімкнено і вимкнено. При цьому, розв'язки задачі ВЕС в термінах ГА представляються особинами, які складаються із набору генів. Враховуючи, що спосіб подання топології ЕМ впливає на ефективність розв'язання задачі ВЕС, було розроблено відповідний спосіб інформаційного представлення комутаційного обладнання ЕМ.

Основною характеристикою особини є її пристосованість до розв'язання задачі ВЕС, яка визначається за допомогою функції пристосованості (ФП). Остання часто представляється як деякий пристрій (чорна скриня), який на вхід отримує набір генів (тобто набір закодованих параметрів задачі), а на вихід - виводить певні чисельні значення, що характеризують ефективність поточного розв'язку задачі. За допомогою ФП (використовується ІП, визначений раніше) найбільш пристосовані особини (більш придатні розв'язки задачі ВЕС) отримують можливість схрещуватися і давати потомство (нові розв'язки), а непристосовані (погані розв'язки) - вилучаються із популяції. Генетичні алгоритми, як правило, «працюють» із сукупністю розв'язків (особин), яка в термінах ГА називається популяцією особин. електропостачання знеструмлений споживач персонал

Пошук оптимальних розв'язків за допомогою ГА починається із генерації початкового покоління і оцінки пристосованості отриманих особин, як зображено на загальній схемі функціонування генетичних алгоритмів.

На кожній ітерації ГА виконується відбір найкращих особин, які отримують право розмножуватись (створювати нові розв'язки). Найчастіше використовується підхід, коли імовірність селекції певної особини прямо пропорційна її пристосованості. Такий відбір називається пропорційним і, як правило, реалізується «методом рулетки». Експериментальні дослідження ефективності різних способів селекції особин, а також інших параметрів ГА, наведено нижче. Створення нових розв'язків в ГА базується на застосуванні генетичних операторів; отримані при цьому особини-нащадки формують нове покоління, і процес репродукції розв'язків повторюється, поки не «спрацює» критерій закінчення розрахунків. Основні механізми ГА саме для задачі ВЕС більш детально розглядаються нижче.

Для ефективного розв'язання задачі ВЕС важливо правильно визначити розмірність популяції (кількість особин в ній) та методику формування початкової популяції особин. Початкова популяція - це аналог початкових наближень у термінах математичного моделювання. Враховуючи особливості ЕМ, запропоновано задавати розмірність популяції, пропорційно кількості КА. Для кожної задачі існує оптимальна кількість особин у популяції, що забезпечує достатню різноманітність розв'язків та можливості відслідковувати параметри розрахунків (наприклад, критерій зупинки).

У роботі розроблено спосіб формування початкової популяції особин для задачі ВЕС, який полягає в наступному: початкова популяція розбивається на дві рівні частини, для формування кожної з яких запропоновано свій алгоритм генерації початкових розв'язків. Перша половина початкової популяції формується шляхом генерації випадкових значень, для формування другої половини використовується спеціалізований алгоритм (на базі евристичних знань) генерації субоптимальних розв'язків, розроблений у роботі.

Створення нових розв'язків реалізується за допомогою генетичних операторів, основними з яких є кроссовер (crossover) та мутація (mutation). Оператор кроссовера моделює процес схрещування особин популяції. При цьому, дві особини обмінюються частинами своїх генів. Ці частини задаються початком, кінцем особини та точками кроссоверу (точки розриву), які визначаються випадково усередині особини. Виконання тільки оператора кроссовера часто приводить до передчасної збіжності популяції особин до точки локального оптимуму. Для усунення цього недоліку використовується механізм мутації особин, який полягає у зміні генів, визначених шляхом генерації випадкових значень. Таким чином, кроссовер дозволяє поступово підвищувати пристосованість нащадків, тоді як мутація вносить в особини істотні зміни та слугує в ГА засобом розширення простору пошуку можливих розв'язків, механізмом «вибивання» ГА із локального оптимуму і захистом від передчасної збіжності популяції.

В «канонічному» ГА на кожній ітерації виконується заміщення батьківських особин їхніми нащадками, які отримані в результаті генетичних перетворень, але нащадки можуть виявитися гіршими за батьківські особини, що призведе до втрати уже знайдених гарних розв'язків задачі ВЕС. Для подолання вказаного недоліку використовується «стратегія елітизму» (elitist strategy), суть якої полягає в гарантованому переведенні до наступного покоління певного числа найкращих особин. Кількість «елітних» особин пропонується задавати пропорційно розмірності популяції особин. Використання «стратегії елітизму» дозволяє суттєво покращити ефективність пошукового процесу ВЕС та захистити його від випадкової втрати гарних розв'язків з причини імовірнісного характеру генетичних операторів.

Для розв'язання задачі ВЕС за допомогою ГА як критерій закінчення розрахунків (КЗР) запропоновано використовувати два параметри. По-перше, це - число поколінь з моменту початку розрахунків; цей параметр використовується для «аварійного» завершення розрахунків, якщо перевищено гранично допустимий час, який виділяється на розв'язання задачі ВЕС. По-друге, основним КЗР, за допомогою якого можна зробити висновок як про високу якість отриманого розв'язку, так і про наближення процесу оптимізації до точки глобального оптимуму, є незмінність найкращого варіанту ВЕС серед популяції особин-розв'язків, виражена в кількості поколінь ГА з моменту його появи. Враховуючи, що розмірності схем ЕМ, як правило, різняться, а ефективність знаходження глобального оптимуму задачі ВЕС бажано зберегти на одному, достатньо високому рівні, було запропоновано значення основного КЗР встановлювати пропорційно кількості КА в ЕМ. Аналізуючи процес розв'язання задачі ВЕС, можна відзначити, що на пошук глобального оптимуму даної задачі в більшості випадків витрачається приблизно 10ч15% часу роботи алгоритма, а інші 85ч90% розрахункового часу витрачаються на те, щоб довести, що отриманий розв'язок дійсно є глобальним оптимумом.

Таким чином, спираючись на проведені дослідження та запропоновану модифікацію генетичних алгоритмів, розроблено новий метод пошуку оптимальних варіантів ВЕС, утворений складовими, які забезпечують:

1. Виконання пошуку варіантів ВЕС з використанням механізмів генетичних алгоритмів, відповідну модифікацію яких запропоновано в даному розділі.

2. Порівняння знайдених варіантів ВЕС в режимі «on-line» із залученням сформованого інтегрального «показника якості».

3. Перевірку допустимості відхилень рівнів напруг у споживачів електричної енергії, яка виконується на останніх етапах розв'язання задачі ВЕС, коли вже знайдено найбільш оптимальні розв'язки даної задачі.

4. Виконання розвантаження ЕМ, тобто відмикання (не вмикання) певних споживачів електроенергії у разі неможливості відновлення всього навантаження знеструмленого фрагменту через значні порушення обмежень даної задачі, згідно з запропонованим алгоритмом.

Характерною рисою запропонованого методу є забезпечення знаходження глобального оптимуму (розв'язку) даної задачі, що базується на особливостях механізмів генетичних алгоритмів.

Четвертий розділ присвячено розробці засобів пошуку оптимальних варіантів ВЕС та виконанню їхніх експериментально-модельних випробувань з метою оцінки ефективності та реактивності розроблених засобів для пошуку глобального оптимуму задачі ВЕС.

Застосування механізмів ГА для ефективного розв'язання задачі ВЕС в умовах оперативного керування ЕМ потребує додаткових досліджень. При цьому для оцінки ефективності розроблених засобів ВЕС запропоновано використовувати статистичну імовірність () знаходження глобального оптимуму вказаної задачі при обмеженнях у часі (1-2 хвилини). Для її розрахунку запропоновано наступну методику:

1. За допомогою спеціалізованої підпрограми (шляхом перебору та порівняння всіх можливих варіантів) визначається глобальний оптимум задачі ВЕС для тестових схем ЕМ. Ця процедура звичайно триває десятки годин.

2. Виконується серія випробувань для тестових схем і підраховується частота, з якою розроблені засоби на базі ГА із поточними параметрами знаходили глобальний оптимум задачі ВЕС.

3. Змінюються відповідні параметри розроблених засобів і експериментальні дослідження (етап 2) повторюються.

Для виконання випробувань застосовувалося кілька тестових схем ЕМ з різною кількістю КА, одну із них (схема «SX2») зображено на рис. 2,а.

В роботі досліджувався вплив різних параметрів ГА (розмірності популяції особин та спосіб її формування, імовірності застосування генетичних операторів, критерія закінчення розрахунків тощо) на ефективність розв'язання задачі ВЕС. У результаті виконання експериментів визначено, що оптимальною розмірністю популяції особин є значення, яке дорівнює кількості КА, збільшеній у 5 разів. При подальшому збільшенні зазначеного коефіцієнта (наприклад, до 7), ефективність ГА зростає на 19% для «SX2», а час обчислень - на 41%. При зменшенні даного коефіцієнта (допустимо до 3) ефективність ГА відразу падає на 90%.

Слід зазначити, що досить вагомий вплив на ефективність пошуку варіантів ВЕС, крім кількості особин в популяції, має спосіб її формування. В роботі було експериментально перевірено три способи формування початкової популяції: формування початкової популяції особин шляхом генерації випадкових значень, повністю субоптимальними значеннями (генеруються за допомогою спеціального алгоритму) та формування початкової популяції відповідно до запропонованого вище способу. Останній значно підвищив ефективність розв'язання задачі ВЕС: після його застосування імовірність знаходження глобального оптимуму (для наведеної схеми) збільшилася з 0,31 до 0,61 (на 97%) у порівнянні із формуванням початкової популяції особин шляхом генерації випадкових значень.

Виконання генетичних операторів суттєво впливає на ефективність пошуку варіантів ВЕС. Тому було проведено серію експериментальних випробувань, на підставі яких визначено, що із збільшенням кількості точок розриву оператора кроссовера, збільшується вірогідність спотворення особин-розв'язків. Причому, кроссовер із кількістю точок розриву більше 2, частіше «погіршує» особини-розв'язки, ніж приносить користь. Також визначено, що розроблені засоби пошуку оптимальних варіантів ВЕС з використанням механізмів ГА досягають найбільшої ефективності при імовірності застосування оператора кроссовера, що дорівнює 0,2, а мутації - 0,7.

Виконання попередніх експериментів виявило, що ефективність застосування того чи іншого способу селекції особин залежить від вибору певної стратегії формування нового покоління особин. Отже, із врахуванням попередніх досліджень було сформовано чотири основні варіанти комбінацій зазначених параметрів:

I варіант: селекція особин виконується «методом рулетки», нащадки заміщують батьківські особини, кількість «елітних» особин змінюється від 0% (тобто «стратегія елітизму» не використовується) до 100%;

II варіант відрізняється від першого тим, що нащадки «змагаються» із батьківськими особинами і найкращі особини переходять до наступного покоління (локальні змагання між батьківськими особами та особами-нащадками);

III варіант відрізняється від першого застосуванням турнірного методу селекції особин та локальних змагань між батьківськими особами та особами-нащадками;

IV варіант відрізняється від першого тільки застосуванням турнірного методу селекції особин.

На підставі виконаних експериментальних випробувань (рис. 2, б) встановлено, що найбільшої ефективності при розв'язання задачі ВЕС генетичні алгоритми досягають при використанні першого варіанту і відносній кількості «елітних» особин, встановленій у діапазоні 15%ч20% від загальної розмірності популяції.

Враховуючи, що в роботі основний КЗР запропоновано встановлювати пропорційно кількості КА, збільшеній на певний коефіцієнт, то для визначення останнього проведено серію досліджень, рис. 3, (а, б).

На першому графіку (рис. 3, а) зображено залежність імовірності знаходження глобального оптимуму задачі ВЕС від значень «коефіцієнта збільшення» КЗР (відносно кількості КА). На другому (рис. 3, б) - зміну часу обчислень в залежності від зміни значення КЗР для різних тестових схем ЕМ. На підставі отриманих даних можна зробити висновок, що для впевненого знаходження найкращого розв'язку задачі ВЕС (глобального оптимуму) «коефіцієнт збільшення» бажано встановити в діапазоні 2ч3. Подальше підвищення цього коефіцієнта призводить до значного збільшення обчислювальних затрат (рис. 3, б) при незначному підвищенні ефективності розроблених засобів з використанням механізмів ГА (на 1ч2%).

Також, для посилення «інтелектуальних» можливостей ОП, в першу чергу, при виконанні процедури ВЕС запропоновано та розроблено засоби ситуаційної підтримки ОП ЕМ у прийнятті рішень. Зазначені засоби виконують формування ознак анормальних ситуацій в електротехнічному обладнанні ЕМ та формування відповідних інструкцій для ОП стосовно ліквідації таких аварійних ситуацій. Використання цих засобів дозволить під час аварійної ситуації в ЕМ вивільнити час на прийняття рішень ОП за рахунок надання йому ситуаційно залежних інструкційно-довідкових матеріалів.

В додатках наведено повні результати експериментальних досліджень, які підтверджують теоретичні положення дисертації, вибрані тексти програмної реалізації запропонованих положень, а також документи, що підтверджують впровадження розробок у виробництво та в учбовий процес.

ВИСНОВКИ

У дисертаційній роботі розв'язано актуальну науково-технічну задачу пошуку шляхів відновлення електропостачання знеструмлених споживачів у результаті аварії в розподільних ЕМ з використанням засобів штучного інтелекту - генетичних алгоритмів. Це дозволило знайти глобальний оптимум вказаної задачі в умовах оперативного керування ЕМ. Основні наукові та практичні результати, одержані у дисертаційній роботі наступні:

1. Проведений аналіз процесу ліквідації аварійних ситуацій в ЕМ показав, що скорочення часу недовідпуску електричної енергії, перш за все, доцільно виконати за рахунок раціональної організації дій ОП, який керує процесами відновлення електропостачання знеструмлених споживачів, при цьому, зазначена задача розв'язується для радіальних мереж з резервуванням або замкнених ЕМ, що працюють у розімкненому режимі, за відсутності або недієздатності АВР.

2. На підставі проведених досліджень ефективності відомих методів та засобів розв'язання задачі ВЕС визначено, що в аспекті отримання практичних результатів доцільним буде використати генетичні алгоритми, бо існуючі засоби, побудовані на їхній основі (зарубіжні аналоги), не достатньо ефективні при розв'язанні задачі ВЕС. Вони, як правило, обмежуються пошуком тільки деякого локального оптимуму. Вказаний недолік можна виправити шляхом формування адекватного узагальненого критерія для оцінки ефективності знайдених варіантів ВЕС за поточних умов роботи ЕМ та «тонким» налагодженням параметрів генетичних алгоритмів.

3. Визначено набір обмежень та критеріїв оптимізації, який є необхідним для забезпечення коректних формалізації та розв'язання задачі ВЕС в умовах оперативного керування ЕМ, при цьому, перевірку допустимості відхилень рівнів напруг запропоновано застосовувати на останніх етапах виконання процедури ВЕС, для декількох найкращих - із знайдених варіантів. На підставі вищезазначеного, вперше сформовано інтегральний «показник якості» варіантів ВЕС, який забезпечує можливості порівняння знайдених варіантів та вибору найбільш оптимального із врахуванням існуючих обмежень.

4. Сформовано методику дозованого розвантаження ліній та центрів живлення ЕМ у разі неможливості відновлення всього навантаження знеструмлених споживачів за поточних умов роботи ЕМ, що дозволяє скоригувати відповідний варіант ВЕС для уникнення переобтяжень елементів електромережі (у разі їхнього існування).

5. Вперше запропоновано метод розв'язання задачі ВЕС, що базується на використанні механізмів генетичних алгоритмів і, який, на відміну від інших методів розв'язання даної задачі, забезпечує знаходження її глобального оптимуму, одночасно задовольняючи додаткові умови: врахування рівномірності розподілу навантаження знеструмлених електроспоживачів між центрами живлення та різнотиповості комутаційного обладнання, встановленого в ЕМ.

6 Вперше запропоновано використовувати для оцінки ефективності функціонування засобів пошуку оптимальних варіантів ВЕС статистичну ймовірність знаходження глобального оптимуму даної задачі, що дозволило:

- розробити способи інформаційного подання топології ЕМ та формування початкової популяції особин-розв'язків, найбільш ефективні при пошуку варіантів ВЕС;

- визначити найбільш доцільні для розв'язання задачі ВЕС значення параметрів ГА (ймовірності застосування генетичних операторів, спосіб селекції особин-розв'язків, методику формування наступного покоління тощо);

- запропонувати механізми автоматизованої адаптації параметрів ГА (розмірність популяції особин, значення критерія зупинки, кількість «елітних особин» у популяції та інші) до різних схем розподільних ЕМ.

У результаті виконаних удосконалень запропонований метод пошуку варіантів ВЕС забезпечив високу ймовірність (0,95ч0,99) знаходження глобального оптимуму даної задачі за час, прийнятний для оперативного керування ЕМ.

7. Розроблено засоби ситуаційної підтримки оперативного персоналу ЕМ у прийнятті рішень при виконанні процедури ВЕС, що дозволяють вивільнити час на формування керуючих рішень ОП та унеможливити їхні помилки в процесі керування ЕМ.

8. Теоретичні та практичні результати, отримані у дисертаційній роботі, використано в учбовому процесі на факультеті електроніки Національного технічного університету України «КПІ» при підготовці лабораторних та практичних робіт, у курсовому та дипломному проектуванні, перевірено на реальних схемах ЕМ та підтверджено працездатність при дослідному впровадженні в електричних мережах ВАТ «Полтаваобленерго». Подальше використання отриманих результатів передбачається шляхом їхнього впровадження у промислову експлуатацію, крім «Полтаваобленерго», в інших енергопостачальних компаніях.

ОСНОВНІ ПУБЛІКАЦІЇ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Кириленко О. В. Системи підтримки прийняття рішень оперативним персоналом електроенергетичних об'єктів / О. В. Кириленко, О. Ф. Буткевич, Л. М. Лук'яненко, Е. В. Парус // Техн. електродинаміка. - 2008. - № 3. - С. 59-65.

2. Кириленко О. В. Системи моніторингу електроенергетичних об'єктів / О. В. Кириленко, Л. М. Лук'яненко, І. В. Блінов // Техн. електродинаміка. - 2006. - Ч. 2. - C. 77-82. (Тем. вип.: Силова електроніка та енергоефективність).

3. Лукьяненко Л. Н. Адаптация систем информационной поддержки к реальному электроэнергетическому объекту / Л. Н. Лукьяненко, Е. В. Парус, И. В. Блинов // Праці ІЕД НАНУ. - 2006. - № 2(14). - С. 28-32.

4. Лук'яненко Л. М. Відновлення електропостачання знеструмлених споживачів в електромережах за допомогою генетичних алгоритмів / Л. М. Лук'яненко // Техн. електродинаміка. - 2008. - Ч. 2. - С. 41-44. (Тем. вип.: Проблеми сучасної електротехніки).

5. Лук'яненко Л. М. Евристичний алгоритм пошуку оптимальних варіантів відновлення електропостачання знеструмлених споживачів в електромережах / Л. М. Лук'яненко // Вісник НУ «Львівська політехніка». - 2007. - № 597. - С. 43-47.

6. Лук'яненко Л. М. Інтегральний «показник якості» варіантів відновлення електропостачання знеструмлених споживачів /Л. М. Лук'яненко // Техн. електродинаміка. - 2008. - Ч. 2. - С. 88-91. (Тем. вип.: Силова електроніка та енергоефективність).

7. Лук'яненко Л. М. Особливості задачі відновлення живлення знеструмлених споживачів в електромережах / Л. М. Лук'яненко, І. В. Блінов // Праці ІЕД НАНУ. - 2008. - Вип. 19. - С. 36-41.

8. Лук'яненко Л. М. Пошук варіантів відновлення електропостачання споживачів знеструмлених в результаті аварії в електричних мережах / Л. М. Лук'яненко // Праці ІЕД НАНУ. - 2008. - Вип. 20. - С. 30.

9. Лук'яненко Л. М. Сучасні методи та засоби розв'язання задачі відновлення електропостачання знеструмлених споживачів в електромережах / Л. М. Лук'яненко // Техн. електродинаміка. - 2007. - Ч. 5. - С. 89-92. (Тем. вип.: Силова електроніка та енергоефективність).

АНОТАЦІЇ

Лук'яненко Л. М. Відновлення електропостачання знеструмлених споживачів в розподільних електричних мережах. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.14.02 - електричні станції, мережі і системи. - Інститут електродинаміки НАН України, Київ, 2009.

В дисертаційній роботі розв'язано актуальну науково-технічну задачу відновлення електропостачання знеструмлених споживачів (ВЕС) в розподільних електричних мережах (ЕМ). Для цього сформовано інтегральний «показник якості» варіантів ВЕС ЕМ, який забезпечує можливість порівняння зазначених варіантів та вибору найбільш оптимального із врахуванням існуючих обмежень. У роботі запропоновано новий метод розв'язання задачі ВЕС, що базується на використанні механізмів генетичних алгоритмів і, який, на відміну від інших методів розв'язання даної задачі, забезпечує знаходження її глобального оптимуму. Також, вперше запропоновано критерій оцінки ефективності функціонування розроблених засобів пошуку оптимальних варіантів ВЕС, що дозволив виконати їхнє «тонке» налагодження. Розроблені засоби передбачається встановлювати в диспетчерських центрах енергопостачальних компаній.

Ключові слова: електричні мережі, відновлення електропостачання, оперативно-диспетчерське керування, генетичні алгоритми, оптимізація.

Лукьяненко Л. Н. Восстановление электроснабжения обесточенных потребителей в распределительных электрических сетях. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.14.02 - электрические станции, сети и системы. - Институт электродинамики НАН Украины, Киев, 2009.

В диссертационной работе решена актуальная научно-техническая задача восстановления электроснабжения обесточенных потребителей (ВЭП) в результате возможных аварий в распределительных электрических сетях (ЭС). Актуальность этой работы обусловлена ухудшением физического состояния оборудования, установленного в распределительных сетях, в результате длительного его использования, что часто приводит к выходу из работы линий электропередач. При этом, вследствие сложности ЭС как объектов управления и стохастической природы аварийных ситуаций невозможно наперед определить наиболее подходящие варианты ВЭП с учетом существующих ограничений. В современных условиях (развитие вычислительной техники и средств телеметрии ЭС) указанная задача все больше приобретает черты многокритериальной, комбинаторной, оптимизационной задачи. Специфика формализации такой задачи при существовании альтернативных путей электроснабжения потребителей в ЭС заключается в наличии нескольких оптимумов целевой функции. Основная цель задачи ВЭП ЭС состоит в восстановлении максимально возможной суммарной мощности обесточенных электропотребителей в кратчайшие сроки.

...