Виділення ділянок стаціонарності графіків сумарних електричних навантажень трансформаторних підстанцій 10/0,4 кB, розташованих в сельбищних зонах
DOI:
https://doi.org/10.20998/2413-4295.2021.03.02Ключові слова:
трансформаторна підстанція, графік навантаження, закон розподілу, параметричні тести, математичне очікування, дисперсія, критерій Пірсона, F-критерій Фішера, t-критерій Стьюдента, автокореляційна функціяАнотація
Підвищення ефективності регулювання параметрів режимів розподільних електричних мереж є актуальним завданням для енергетики, що вимагає детального аналізу характеру графіків сумарних електричних навантажень трансформаторних підстанцій 10/0,4 кВ. Складність даної проблеми обумовлена тим, що зміна навантаження трансформаторних підстанцій 10/0,4 кВ сельбищних зон відбувається випадковим чином, що обумовлено значною кількістю, широкою номенклатурою і імовірнісним характером режимів роботи підключених споживачів, а також відсутністю детермінованих зв'язків між споживачами електричної енергії. Досліджувана функція сумарного навантаження трансформаторних підстанцій 10/0,4 кВ на добовому інтервалі є нестаціонарною, в зв'язку з чим виникла необхідність виділення ділянок стаціонарності для коригування процесу регулювання параметрів режимів електричної мережі. Для вирішення цього завдання були побудовані сумарні графіки навантаження для трансформаторних підстанцій 10/0,4 кВ, розташованих в сельбищній зоні, на підставі експериментальних вимірювань величини активного і реактивного навантаження. Використання побудованих залежностей дозволило виконати аналіз закону розподілу для активної і реактивної потужності сумарного навантаження трансформаторних підстанцій 10/0,4 кВ, зміна яких у часі носить стохастичний характер. Для достовірного опису процесу зміни навантаження трансформаторних підстанцій 10/0,4 кВ було обґрунтовано застосування ймовірнісно-статистичного методу моделювання. Була підтверджена гіпотеза про нормальний закон розподілу досліджуваних функцій і виконані параметричні тести. Для підтвердження гіпотези про постійність дисперсій застосовувався F-критерій Фішера, а для підтвердження гіпотези про постійність математичного очікування – t-критерій Стьюдента. Використовуючи факт постійності дисперсій і математичних очікувань досліджуваних параметрів режиму, були визначені коефіцієнти автокореляції досліджуваних випадкових функцій і побудовані графіки автокореляційних функцій. З метою апроксимації досліджуваних функції були визначені коефіцієнти автокореляційних функцій, для чого використаний метод найменших квадратів, а також проведено аналіз на загасання автокореляційної функції. Проведені розрахунки дозволили виділити на сумарних графіках навантаження трансформаторних підстанцій 10/0,4 кВ ділянки стаціонарності. Дані ділянки стаціонарності можуть використовуватися для подальшого моделювання графіків навантаження і формування керуючих впливів для коректування навантаження споживачів-регуляторів з метою вирівнювання загального графіка електричного навантаження, а також для засобів регулювання напруги, що сприятиме забезпеченню необхідних режимів роботи розподільних електричних мереж.
Посилання
Voltage characteristics of general purpose electricity supply systems (EN 50160:2010, IDT), Ministry of Economic Development and Trade of Ukraine, DSTU EN 50160:2014, 2014.
Handbook of power supply and electrical equipment of industrial enterprises and public buildings. Under the general editorship. professors MEI (TU) S.I. Gamazina, B.I. Kudrina, S.A. Tsyruka. M.: MEI Publishing House, 2010.
Myers W., Ye M. Probability and Statistics for Engineers and Scientists. 2012. P. 813. Available at: http://www.elcom-hu.com/Mshtrk/Statstics/9th%20txt%20book.pdf
Herman R., Gaunt C. T. A Practical Probabilistic Design Procedure for LV Residential Distribution Systems. IEEE Transactions on Power Deliver, Oct. 2008, Vol. 23, Is. 4.
Govorov P. P. Control of modes of distributive electric networks of cities on the basis of flexible systems: dis. … Dr. Tech. Science: 05.14.02 / Nat. Lviv Polytechnic University. Lviv, 2001, 457 p.
Dovgalyuk O. N. Accounting for the influence of the probabilistic nature of the loads of electrical networks on the value of indicators of the quality of electricity. Bulletin of the National Technical University "KhPI", 2003, No. 11, pp. 41-52.
Liu W., Liu Y., Niu S., Liu Z. Assessment Method for Substation Capacity Credit of Generalized Power Source Considering Grid Structure. Sustainability, 2017, 9, p. 928, doi: 10.3390/su9060928.
Micu D. D., Rusina A. G., Naumov O. V., Gorlov A. N. Calculation of loading ability of power transformers taking into account electromechanical characteristics. International Scientific and Technical Conference Smart Energy Systems 2019 (SES-2019), 2019, Vol. 124, p. 02006, doi: 10.1051/e3sconf/201912402006.
Adesina L. M., Abdulkareem A., Ogunbiyi O., Ibrahim O. On-load measurement method for the reliability of distribution transformers. MethodsX, 2020, Vol. 7, p. 101089, doi: 10.1016/j.mex.2020.101089.
Syahputra R., Arrozak L. F. Power Transformer Loading Analysis in order to improve the Reliability of a Substation. Journal of Electrical Technology UMY (JET-UMY), 2017, Vol. 1, No. 4, pp. 165-175.
Rong H., Leon F. Load Estimation of Complex Power Networks from Transformer Measurements and Forecasted Loads. Complexit, 2020, Vol. 2020, p. 2941809, doi: 10.1155/2020/2941809.
Zhao J., Zhang G., Das K. et al. Power system real-time monitoring by using PMU-based robust state estimation method. IEEE Transactions on Smart Grid, 2016, Vol. 7, No. 1, pp. 300–309.
Liu B., Nowotarski J., Hong T., Weron R. Probabilistic load forecasting via quantile regression averaging on sister forecasts. IEEE Transactions on Smart Grid, 2017, Vol. 8, No. 2, pp. 730–737.
Kong W., Dong Z. Y., Hill D. J., Luo F., Xu Y. Short-term residential load forecasting based on resident behaviour learning. IEEE Transactions on Power Systems, 2018, Vol. 33, No. 1, pp. 1087-1088.
Ziegler F., Seim S., Verwiebe P., Müller-Kirchenbauer J. A Probabilistic Modelling Approach for Residential Load Profiles. Energie und Ressourcen, pp. 1-28, doi: 10.5281/zenodo.3689339.
Fedorov A.A. Fundamentals of power supply of industrial enterprises. Moscow. Energy, 1972. 312 p.
Sarantakos I., Greenwood D. M., Zografou-Barredo N-M., Vahidinasab V., Taylor P.C. A probabilistic method to quantify the capacity value of load transfer. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2020, Vol. 123, pp. 1-12.
Kramer G. Mathematical methods of statistics. Moscow. Mir, 1975. 648 p.
Kolomiets S. V. Theory of random processes. Sumy: DVNZ «UABS NBU», 2011. 80 p.
Bilak N.V., Sklyar O.O. Approximate spectral analysis of random process. Problems of informatization and management, 2015, 2, pp. 26-31.
Veprik Yu. N. Complex modeling of electrical systems in stationary modes. Bulletin of Kharkiv State Polytechnic University. Kharkiv: KhGPU, 2000, 112, pp. 22–27.
Zhezhelenko I. V., Saenko Yu. L., Stepanov V. P. Methods of probabilistic modeling in calculations of characteristics of electric loads of consumers. Moscow. Energoatomizdat, 1990. 128 p.
Shcherbak I. Mathematical model of consumer regulators management for alignment of electric load graphs of transformer substation 10/0.4 kV. Lighting engineering and electric power, 2019, 3, c. 125–129.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Журнал публікує статті згідно з ліцензією Creative Commons Attribution International CC-BY.
