АНАЛІЗ ІСНУЮЧИХ АЛГОРИТМІВ ОСТРІВКУВАННЯ - Наукові конференції
Головна
UA RU EN

Вас вітає Інтернет конференція!

Вітаємо на нашому сайті

Рік заснування видання - 2011

АНАЛІЗ ІСНУЮЧИХ АЛГОРИТМІВ ОСТРІВКУВАННЯ

30.05.2024 02:32

[1. Інформаційні системи і технології]

Автор: Базилевич Роман Петрович, доктор технічних наук, професор, Національний університет “Львівська політехніка”, м. Львів, Україна; Клюшта Олександр Володимирович, аспірант, Національний університет “Львівська політехніка”, м. Львів, Україна


ORCID: 0000-0002-7949-1353 Базилевич Р.П.

ORCID: 0009-0002-8701-962X Клюшта О.В.

Острівкування енергетичних систем є надзвичайно важливим для забезпечення їх надійності та стабільності, особливо в умовах критичних ситуацій, таких як масштабні аварії, природні катастрофи або технічні збої. Цей процес передбачає формування самостійно функціонуючих частин (островів) мережі, що здатні працювати незалежно одна від одної. Метою цієї роботи є аналіз існуючих алгоритмів острівкування енергетичних мереж та оцінка їх ефективності. 

Острівкування є ключовим елементом сучасного управління енергетичними системами, забезпечуючи їх стабільність та надійність під час автономної роботи окремих частин. Одним із інноваційних підходів є алгоритм спектральної кластеризації, який дозволяє контролювати процес острівкування шляхом розділення мережі на кластери з мінімізацією порушення потоку енергії [1]. Використовуючи моделі графів, цей алгоритм ефективно розділяє мережу на острівки, забезпечуючи згуртованість генераторів всередині кожного з них.

Переваги алгоритму спектральної кластеризації включають:

● Високу ефективність і швидкість виконання, що робить його придатним для мереж з тисячами вузлів.

● Мінімізацію порушення потоку потужності та відключення навантажень.

● Збереження згрупованості генераторів усередині кожного острівка.

Однак, цей алгоритм має також певні недоліки:

● Складність виконання для великих мереж.

● Потреба у точних даних для оптимального моделювання.

● Необхідність використання спеціалізованого програмного забезпечення, такого як CPLEX.

Ще одним підходом є алгоритм острівкування розподільчих мереж з розподіленими генераторами на основі направленого графу [2]. Цей метод дозволяє автоматизувати процес вибору та управління острівними операціями, забезпечуючи оптимізацію енергопостачання. Він враховує структурні особливості розподільчих систем і дозволяє ефективно керувати процесом острівкування.

Переваги цього підходу:

● Оптимізація енергопостачання завдяки точному керуванню розподіленими генераторами.

● Гнучкість та адаптивність до змін у структурі мережі та режимах її роботи.

● Автоматизація процесів острівкування, що спрощує оперативне втручання.

До недоліків належать:

● Складність реалізації та потреба в спеціальних знаннях для налаштування та підтримки моделі.

● Обмежене застосування у мережах з високою складністю та змінною топологією.

Двоступеневий підхід, що базується на Opposition Crow Search Optimizer (OCSO), враховує різноманітні обмеження, включаючи пропускну здатність ліній, напругу на шинах, пріоритет навантаження та керованість навантаження [3]. На першому етапі використовується задача рюкзака на деревах для ініціалізації популяції, що дозволяє значно покращити результати. На другому етапі перевіряється відповідність створених островів усім технічним вимогам системи.

Переваги двоступеневого підходу OCSO:

● Швидке знаходження оптимальних рішень завдяки опозиційному навчанню.

● Забезпечення стабільності та надійності роботи мікромереж.

● Універсальність підходу та можливість адаптації до різних конфігурацій енергосистем.

Недоліки:

● Високі обчислювальні ресурси та потреба у значному досвіді в галузі оптимізації.

● Можливість зупинки на локальних оптимумах, що потребує додаткових методів для запобігання такій ситуації.

Трьохетапний метод включає алгоритм самопристосувального спрощення графів, алгоритм пошуку розрізів ізоляції та алгоритм перевірки схем ізоляції [4]. Цей метод застосовується для виявлення розрізів з мінімальним дисбалансом навантаження-генерація або мінімальним порушенням потоків потужності, забезпечуючи при цьому відповідність умовам напруги. Він автоматично адаптується до різних умов роботи системи, забезпечуючи швидкий пошук оптимальних розрізів.

Переваги:

● Висока точність у знаходженні оптимальних розрізів із мінімальним дисбалансом навантаження-генерація.

● Здатність швидко адаптуватися до різних умов роботи системи.

● Можливість використання в реальному часі.

Недоліки:

● Значні зусилля з боку інженерів для налаштування системи під специфічні потреби.

● Високі обчислювальні ресурси для великих енергосистем.

Отже, острівкування енергетичних систем є важливим аспектом для забезпечення їх стабільності та надійності, особливо в умовах інтеграції відновлюваних джерел енергії. Сучасні методи, такі як спектральна кластеризація, моделі направлених графів, двоступеневий підхід на основі Crow Search Optimizer та трьохетапний метод, демонструють високу ефективність, але мають певні обмеження щодо масштабованості та ресурсозатратності. Подальші дослідження будуть спрямовані на оптимізацію цих алгоритмів для адаптації до складних енергетичних мереж. Впровадження інноваційних методів острівкування сприяє підвищенню стабільності енергетичних систем, зменшенню втрат енергії та покращенню надійності постачання, що є важливим у контексті глобальних змін клімату та екологічних викликів.

Література

1. Goubko, M., & Ginz, V. (2017). Improved spectral clustering for multi-objective controlled islanding of power grid. Energy Systems, 10, 59-94. https://doi.org/10.1007/S12667-017-0240-1.

2. Zheshen, H. (2015). Islanding Model of Distribution Systems with Distributed Generators Based on Directed Graph. Automation of electric power systems.

3. KarthiKumar, Kuppusamy & Kumar, V.. (2021). A new opposition crow search optimizer-based two-step approach for controlled intentional islanding in microgrids. Soft Computing. 25. 10.1007/s00500-020-05280-1.

4. XU, Shaoxiang & MIAO, Shihong. (2017). Three-stage method for intentional controlled islanding of power systems. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy. 6. 10.1007/s40565-017-0348-2.



Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Інші наукові праці даної секції

Конференції

Конференції 2025

Конференції 2024

Конференції 2023

Конференції 2022

Конференції 2021



Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукова спільнота - інтернет конференції

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення