№ 1
ИЗВЕСТИЯ АКАДЕМИИ НАУК ЭНЕРГЕТИКА
2014
УДК 621.311.1
© 2014 г. ВОРОПАЙ Н.И.13, СТЫЧИНСКИ З.А.2, КОЗЛОВА Е.В.3, СТЕПАНОВ В.С.3, СУСЛОВ К.В.3
ОПТИМИЗАЦИЯ СУТОЧНЫХ ГРАФИКОВ НАГРУЗКИ АКТИВНЫХ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ
Статья представляет методику оптимизации суточных графиков нагрузки активных потребителей, которая иллюстрируется результатами оптимизации для трех конкретных потребителей. Выполненные исследования с использованием разработанной оптимизационной модели показали эффективность оптимизации их суточных графиков нагрузки при наличии дифференцированных тарифов на электроэнергию в различные периоды суток.
Введение. Суточные графики электрических нагрузок электроэнергетических систем (ЭЭС) складываются из графиков отдельных потребителей, которые, как правило, неравномерны. При этом известно, что плотность и неравномерность графика нагрузки оказывает сильное влияние на экономические показатели ЭЭС. Изменение графиков электрических нагрузок (потребляемой мощности) потребителей дает возможность скорректировать суммарный график электрической нагрузки ЭЭС в сторону снижения потребности в генерирующих мощностях и текущих издержек на производство и передачу электроэнергии.
Выравнивание графиков электрических нагрузок путем заполнения ночных провалов и переноса нагрузок на внепиковые (дневные и ночные) часы суток может осуществляться с использованием государственных мер, внутриотраслевых мероприятий и на основе регулирования электропотребления непосредственно у потребителя, например, за счет потребителей-регуляторов, т.е. таких потребителей, в структуре которых имеется электротехнологическое оборудование, которое может работать в режиме регулирования графика нагрузки в соответствии с потребностями ЭЭС [1]. В результате эффективного использования в ЭЭС таких потребителей-регуляторов сокращаются пиковые нагрузки, капитальные и текущие затраты, повышается конкурентоспособность компании на рынке электроэнергии. У потребителя интерес к регулированию электропотребления связан со снижением платы за электроэнергию. Отсюда следует, что экономической основой режимного взаимодействия потребителей и ЭЭС служат продуманные дифференцированные тарифы на электроэнергию, стимулирующие проведение соответствующих мероприятий у потребителя по регулированию электропотребления.
В последнее время в связи с появлением современных высокоскоростных средств получения, передачи, преобразования и представления информации реализуются возможности активного поведения потребителей в управлении собственным электропотреблением в режиме реального времени. На основе анализа текущей информации о
1Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН (ИСЭМ СО РАН), г. Иркутск.
2Университет Отто-фон Герике, г. Магдебург, Германия.
3Иркутский государственный технический университет (ИрГТУ).
потреблении электроэнергии и ее стоимости принимаются оперативные решения по конкретным мероприятиям, снижающим плату за электроэнергию и мощность без ущерба для технологического процесса [2, 3].
Данная статья представляет методику оптимизации суточных графиков нагрузки активных потребителей, которая иллюстрируется результатами оптимизации для трех случаев конкретных потребителей.
История проблемы. Понятие "потребитель-регулятор" в России появилось в работе [4], под ним подразумевался потребитель, спроектированный специально для работы в режиме, согласованном с графиком нагрузки ЭЭС. Позднее в [5] было дано уточняющее определение потребителя-регулятора, который работает в основном в часы суточного или недельного (выходные дни) провалов графиков нагрузки. В соответствии с Федеральным Законом "Об электроэнергетике" [6] потребитель-регулятор осуществляет соответствующие услуги на возмездной договорной основе. За рубежом рассматриваемые направления по регулированию электропотребления получило название "управление спросом" (Demand Side Management), объединяющее техническую (потребитель-регулятор) и экономическую (спрос, управление) составляющие [7]. В ряде стран (Австралия, Великобритания, США и др.) разработаны и реализуются проекты автоматизированного управления спросом на электроэнергию для снижения пиковых нагрузок ЭЭС [8, 9].
В настоящее время проблема управления спросом решается в рамках концепции интеллектуальной энергосистемы (ИЭС) на основе договоров системы с конкретными активными потребителями, построенных на учете экономических интересов каждой стороны [10—12]. В числе регулируемых электроприемников обычно рассматриваются кондиционеры крупных жилых, коммерческих и административных зданий в городах, электрические водонагреватели, электроприводы насосов систем орошения в сельской местности и др. При этом активные потребители имеют возможности автоматизированного управления использованием электрической энергии и минимизации затрат на ее оплату. К средствам автоматизации относятся высокоинтеллектуальные системы контроля и учета электроэнергии, домашние дисплеи, аппаратура связи и т.д. [13].
Проект по установке 32-х миллионов интеллектуальных счетчиков в Италии стал первым примером, демонстрирующим возможные результаты внедрения активных потребителей [14]. Результаты проекта показали, что установка интеллектуальных счетчиков и домашних дисплеев стимулировали 57% потребителей, участвующих в программе, на изменение своих привычек: 29% откладывали использование бытовых приборов на вечер; 12% старались избегать одновременного использования нескольких приборов; 7,5% отключали приборы вместо того, чтобы оставлять их в режиме ожидания; 6,6% менее интенсивно использовали крупные бытовые приборы.
В сетях электроснабжения крупных потребителей в России установлено большое количество современных счетчиков электрической энергии, которые измеряют, регистрируют и передают на диспетчерские пункты параметры режимов потребляемой электроэнергии и ее качества, имеют релейные выходы для управления режимом сети [15]. Использование интеллектуальных счетчиков у потребителей дает возможность дистанционно контролировать потребление электроэнергии, ее качество, что позволяет снизить потери и полностью автоматизировать ведение балансов электроэнергии. Интеллектуальные счетчики позволяют также, применяя переменные тарифы на электроэнергию во время периодов пиковых и непиковых нагрузок, управлять выключателями нагрузки и контролировать электропотребление.
Формализация задачи оптимизации электропотребления активного потребителя. Возможности потребителя минимизировать свои расходы на покупку электроэнергии определяются в результате минимизации критерия
f K )
min CpPmax + £ CekEnk\, (1)
^ k = 1 J
где Ср — удельная стоимость 1 кВт суточного максимума нагрузки; Сек — удельная стоимость 1 кВт • ч электроэнергии; Ртах — максимум нагрузки потребителя, кВт-ч; Епк — количество потребляемой за сутки электроэнергии, кВт • ч; К — количество интервалов, на которые разбивается суточный график потребления электроэнергии.
Критерий (1) отражает общий случай оплаты потребителем как потребляемой электроэнергии, так и максимума нагрузки, что характерно в настоящее время для промышленных потребителей [16]. Для бытовых потребителей, как правило, учитывается лишь вторая составляющая, которая интегрально учитывает и мощность, и энергию.
В качестве ограничений при минимизации критерия (1) рассматриваются следующие:
Епк ^ Епк к = 1, К; (2)
0 < Pr < Pr max. (3)
Соотношение (2) отражает возможные ограничения по потребляемой электроэнергии на интервале к суточного графика нагрузки, определяемые технологическим минимумом с учетом особенностей технологии производства (например, технологическая бронь). В случае задания подобного ограничения по мощности выражение (2) легко трансформируется на заданном интервале графика нагрузки. Неравенство (3) отражает ограничения на предельную суммарную мощность регулируемых электроприемников, перенос мощности которых в другую зону графика нагрузки не приведет к снижению производительности потребителя. При этом
I
P = V P
* r V , ri' i = 1
где Pri — мощность единичного регулируемого электроприемника; I — количество регулируемых электроприемников у потребителя.
При решении оптимизационной задачи (1)—(3) необходимо учитывать, что предельные значения регулируемой электрической нагрузки Prmax и возможности ее переноса на другие зоны графика нагрузки должны определяться эксплуатационным персоналом потребителя, знающим его технологические особенности и способность адаптироваться к изменениям электропотребления.
Оптимизационная задача (1)—(3) реализована с использованием генетического алгоритма [17]. Генетические алгоритмы в различных модификациях применяются для решения различных электроэнергетических задач [18—20]. Реализованный вариант генетического алгоритма сопоставлялся со стандартным симплекс-методом линейного программирования и продемонстрировал свою эффективность.
Минимизация затрат активных потребителей на покупку электроэнергии. В качестве объектов для исследования рассмотрены следующие потребители:
1) студгородок Иркутского государственного технического университета (ИрГТУ);
2) нефтеперерабатывающий цех;
3) медеплавильный завод.
Исследования проводились с учетом технологических особенностей потребителей. В соответствии с рекомендациями [16] были приняты тарифные зоны суток применительно к ОЭС Сибири: ночная зона — с 2300 до 700; полупиковая зона — с 900 до 1800 и с 2000 до 2300; пиковая зона — с 700 до 900 и с 1800 до 2000. Для всех исследуемых объектов введены дифференцированные по трем зонам суток тарифы на электроэнергию, причем разница в оплате по тарифным зонам суток у потребителей зависит только от уровня напряжения питающей сети. С целью сопоставимости результатов исследова-
1800 1600 1400 ^ 1200
£ 1000
о
К 800 &
£ 600
400 200
................................................................................................
2222
Время, час
0
Рис. 1. Обобщенный график потребления активной мощности студгородка ИрГТУ до (1) и после процесса оптимизации (2)
ний для всех трех потребителей в критерии оптимизации (1) учитывается лишь вторая составляющ
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.