Інформаційна система розподільної електричної мережі на базі концепції Smart metering із застосуванням типових графіків навантаження

Автор(и)

  • Юрій Васильович Томашевський ПАТ «Вінницяобленерго», Ukraine https://orcid.org/0000-0002-1688-8740
  • Олександр Борисович Бурикін Вінницький національний технічний університет, Ukraine https://orcid.org/0000-0002-0067-3630
  • Володимир Володимирович Кулик Вінницький національний технічний університет, Ukraine https://orcid.org/0000-0002-7594-5661
  • Юлія Володимирівна Малогулко Вінницький національний технічний університет, Ukraine https://orcid.org/0000-0002-6637-7391
  • Владислав Анатолійович Гриник Вінницький національний технічний університет, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.25140/2411-5363-2020-3(21)-229-241

Ключові слова:

розподільна електрична мережа, баланс електроенергії, втрати електроенергії, відновлення параметрів режиму, типовий графік навантаження, оцінювання стану

Анотація

Актуальність теми дослідження. Використання інформаційних систем та баз даних стає невід’ємною складовою діяльності енергетичних компаній. Інформація про виробництво та споживання електроенергії зберігається в агрегованому вигляді. Це не дає змоги визначати складові балансових витрат електроенергії методом поелементних розрахунків та аналізувати їх структуру. Таким чином, вдосконалення математичного та програмного забезпечення інформаційних систем обліку електроенергії з метою підвищення адекватності визначення втрат електроенергії у розподільних мережах є актуальним завданням. 

Постановка проблеми. Оснащення розподільних електричних мереж засобами моніторингу їхніх параметрів часто виявляється недостатнім для розв’язування задач планування та ведення режимів. Тому метою дослідження є аналіз можливості застосування системного підходу до створення інформаційних систем РЕМ з використанням даних автоматизованих систем комерційного обліку електроенергії та інших наявних джерел інформації для підвищення точності моделювання характерних режимів мереж та складових балансу електроенергії.

Аналіз останніх досліджень і публікацій. Нині використовуються декілька підходів для перевірки та відновлення даних щодо електричних навантажень у системах АСКОЕ та Smart Metering: 1) технологія великих даних (Big Data Technology – data management); 2) глобальне обчислення на основі не втрачених даних; 3) статистичні методи; 4) штучні нейронні мережі; 5) кластерний аналіз; 6) застосування методів оцінювання стану; 7) використання типових графіків електричних навантажень. Наведені підходи можуть комбінуватися для отримання додаткових переваг. 

Виділення недосліджених частин загальної проблеми. Необхідною умовою для використання наявних підходів є наявність невтрачених даних. Це робить принципово неможливим застосування відомих підходів для дослідження режимних параметрів РЕМ з прийнятною точністю. 

Постановка завдання. Отже, основним завданням є дослідження можливості використання системного підходу до побудови інформаційних систем РЕМ із застосуванням технології Smart Metering, а також методів та алгоритмів, які використовуючи наявну інформацію, агреговану за часовими періодами, дадуть змогу визначати режимні параметри РЕМ з необхідною точністю.

Виклад основного матеріалу. Для розгортання агрегованих даних у графіки навантаження та генерування, у роботі запропоновано використовувати типові графіки енергообміну споживачів та місцевих джерел енергії. Для узгодження виміряних параметрів режиму та псевдовимірювань, розрахованих за типовими графіками, запропоновано використовувати алгоритм на основі методу найменших квадратів. Оцінювання точності проводилося шляхом зіставлення втрат електроенергії для цілком спостережної мережі з результатами імітаційних розрахунків.

Висновки відповідно до статті. Встановлено, що застосування типових графіків навантаження та генерування дає змогу відновлювати графіки енергообміну споживачів та місцевих джерел енергії з прийнятною точністю. Використання типових графіків навантаження та генерування (псевдовимірювань) дає змогу зменшити вартість систем моніторингу розподільних мереж. 

Біографії авторів

Юрій Васильович Томашевський, ПАТ «Вінницяобленерго»

директор з інформаційних технологій

Олександр Борисович Бурикін, Вінницький національний технічний університет

кандидат технічних наук, доцент

Володимир Володимирович Кулик, Вінницький національний технічний університет

доктор технічних наук, доцент, професор

Юлія Володимирівна Малогулко, Вінницький національний технічний університет

кандидат технічних наук, доцент

Владислав Анатолійович Гриник, Вінницький національний технічний університет

інженер

Посилання

A. von Meier, Stewart E., McEachern A., Andersen M. and Mehrmanesh L. Precision MicroSynchrophasors for Distribution Systems: A Summary of Applications. IEEE Transactions on Smart Grid, Nov. 2017. Vol. 8, no. 6. Р. 2926-2936. DOI: 10.1109/TSG.2017.2720543.

Majumdar A., Agalgaonkar Y. P., Pal B. C. and Gottschalg R. Centralized Volt–Var Optimization Strategy Considering Malicious Attack on Distributed Energy Resources Control. IEEE Transactions on Sustainable Energy, Jan. 2018. Vol. 9, no. 1. Р. 148-156. DOI: 10.1109/TSTE.2017.2706965.

Grigoras G., Cartina G., Bobric E. C. and Barbulescu C. Missing data treatment of the load profiles in distribution networks. 2009 IEEE Bucharest PowerTech. Bucharest, 2009. Р. 1-5. DOI: 10.1109/PTC.2009.5282021.

Rubanenko O., Hunko I., Rubanenko O., Rassõlkin A. Influence of Solar Power Plants on 0.4 kV Consumers. 2019 IEEE 60th International Scientific Conference on Power and Electrical Engineering of Riga Technical University (RTUCON), Riga, Latvia, 2019. Р. 1-5. DOI: 10.1109/RTUCON48111.2019.8982257.

Zhichao L., Yuping Z. Research on Distribution Network Operation and Control Technology Based on Big Data Analysis. 2018 China International Conference on Electricity Distribution (CICED). Tianjin, 2018. Р. 1158-1161. DOI: 10.1109/CICED.2018.8592531.

Cheng C., Gao H., An Y., Cheng X., Yang J. Calculation method and analysis of power flow for distribution network with distributed generation. 2015 5th International Conference on Electric Utility Deregulation and Restructuring and Power Technologies (DRPT). Changsha, 2015. Р. 2020-2024. DOI: 10.1109/DRPT.2015.7432571.

Brockmeier L., Kromrey J., Hogart K. No randomly Missing Data in Multiple Regression Analysis: An Empirical Comparison of Ten Missing Data Treatments. Multiple Linear Regression Viewpoints. 2003. .Vol. 29. Р. 8–29.

Acuna, Edgar & Rodriguez, Caroline. (2004). The Treatment of Missing Values and its Effect on Classifier Accuracy. 10.1007/978-3-642-17103-1_60.

Kim Y., Shin J., Song J., Yang I. Customer clustering and TDLP (typical daily load profile) generation using the clustering algorithm. 2009 Transmission & Distribution Conference & Exposition: Asia and Pacific. Seoul, 2009. Р. 1-4. DOI: 10.1109/TD-ASIA.2009.5356926.

Alimardani A., Therrien F., Atanackovic D., Jatskevich J., Vaahedi E. Distribution System State Estimation Based on Nonsynchronized Smart Meters. IEEE Transactions on Smart Grid. Nov. 2015. vol. 6, no. 6. Р. 2919–2928. DOI: 10.1109/TSG.2015.2429640.

Panapakidis I. P., Papagiannis G. K. Application of the load profiling methodology In ShortTerm Bus Load Forecasting. MedPower 2014. Athens, 2014. Р. 1–8. DOI: 10.1049/cp.2014.1694.

Буславець О. А., Квицинський А. О., Кудацький Л. Н., Меженний С. Я., Мойсеєнко Л. В. Типові графіки електричних навантажень у 3D зображенні. Енергетика та електрифікація. 2016. № 2. С. 2–12.

Концепція побудови автоматизованих систем комерційного обліку електроенергії в умовах енергоринку : затверджена спільним наказом Мінпаливенерго, НКРЕ, Держкоменергозбереження, Держстандарту, Держбуду, Держпромполітики № 32/28/28/276/75/54 від 17 квітня 2000 р. URL: http://search.ligazakon.ua/l_doc2.nsf/link1/FIN4936.html.

Кочнева Е. С., Паздерин А. В., Самойленко В. О. Использование методических подходов теории оценивания состояния для расчета и достоверизации потоков электрической энергии в сетях. Электричество. 2014. № 10. С. 12–21.

Tarafdar Hagh M., Mahaei S. M., Zare K. Improving bad data detection in state estimation of power system. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE). 2011. Vol. 1, № 2. P. 85–92.

Mili L., Phaniraj V., Rousseuw P. J. Least median of squares estimation in power systems. IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems. 1991. Vol. 6, № 2. P. 325–339.

Оценивание состояния в электроэнергетике / А. З. Гамм, Л. Н. Герасимов, И. И. Голуб и др. Москва : Наука, 1983. 302 с.

Electric energy systems : analysis and operation / editors: Antonio Gomez-Exposito, Antonio J. Conejo, Claudio Canizares. p. cm. (The electric power engineering series) Includes bibliographical references and index. ISBN 978-0-8493-7365-7 (hardback : alk. paper) 1. Electric power systems. I. Gomez Exposito, Antonio. II. Conejo, Antonio J. III. Canizares, Claudio.

##submission.downloads##

Опубліковано

2020-09-30

Як цитувати

Томашевський, Ю. В., Бурикін, О. Б., Кулик, В. В., Малогулко, Ю. В., & Гриник, В. А. (2020). Інформаційна система розподільної електричної мережі на базі концепції Smart metering із застосуванням типових графіків навантаження. Технічні науки та технології, (3(21), 229–241. https://doi.org/10.25140/2411-5363-2020-3(21)-229-241