ipolytechiPolytech JournaliPolytech Journal2782-40042782-6341Irkutsk National Research Technical University10.21285/1814-3520-2021-5-568-585ipolytech-525Research ArticleЭНЕРГЕТИКАPOWER ENGINEERINGГрупповые прогностические регуляторы напряжения и частоты для установок распределенной генерацииJoint voltage and frequency predictive controllers for distributed generation plantshttps://orcid.org/0000-0002-3716-5357БулатовЮ. Н.BulatovYu. N.

Булатов Юрий Николаевич, кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой энергетики

665709, г. Братск, ул. Макаренко, 40

Yuri N. Bulatov, Cand. Sci. (Eng.), Associate Professor, Head of the Department of Power Engineering

40, Makarenko St., Bratsk 665709

bulatovyura@yandex.ruБратский государственный университетРоссияBratsk State UniversityRussian Federation202109112021255568585Copyright © Булатов Ю.Н., 20212021Булатов Ю.Н.Bulatov Y.N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://ipolytech.elpub.ru/jour/article/view/525

Цель – определение влияния предлагаемых групповых прогностических регуляторов напряжения и частоты для установок распределенной генерации на показатели качества процесса управления в различных режимах работы системы электроснабжения. Использовались методы теории автоматического управления. Исследования проводились в среде MatLab с применением пакетов имитационного моделирования Simulink и SimPowerSystems. Предложен метод формирования и настройки групповых прогностических регуляторов на основе определения резонансной частоты колебаний ротора ведущего генератора. Указанный подход позволяет получить лучшие показатели качества управления напряжением и частотой в системе электроснабжения при сохранении прежних настроек регуляторов установок распределенной генерации. Установлено, что при подключении дополнительной нагрузки в изолированной системе электроснабжения в 1,75 раза снижается максимальный провал напряжения по сравнению с локальным прогностическим регулированием, а по сравнению с обычными регуляторами – в 3,5 раза. Для указанного режима использование прогностических регуляторов в 3 раза уменьшает время переходного процесса скорости вращения ротора синхронного генератора. В режиме пуска мощного электродвигателя (благодаря прогностическим регуляторам синхронных генераторов в системе электроснабжения) в 1,5 раза уменьшается провал напряжения, а после пуска в 1,4 раза снижается перенапряжение. При кратковременном трехфазном коротком замыкании по сравнению с локальным регулированием групповые прогностические регуляторы позволяют в 1,5 раза уменьшить время переходного процесса и в 2,3 раза величину перерегулирования для частоты в сети. При этом также уменьшается колебательность частоты в сети. Аналогичные эффекты наблюдаются и в других режимах работы рассматриваемых систем электроснабжения с установками распределенной генерации. Динамическое моделирование подтвердило эффективность использования групповых прогностических регуляторов напряжения и частоты для установок распределенной генерации, заключающуюся в положительном влиянии на качество процессов управления параметрами системы электроснабжения в различных режимах работы.

The paper determines the effect of proposed joint voltage and frequency predictive controllers for distributed generation (DG) plants on quality indicators characterizing the control process in different operating modes of power supply systems. The studies are conducted in the MatLab environment (Simulink and SimPowerSystems simulation packages) employing control engineering methods. It is proposed to design and adjust joint predictive controllers by determining the resonant frequency of oscillations for the master generator rotor. This approach provides better quality indicators of voltage and frequency control in power supply systems while maintaining the same settings for the controllers of DG plants. With an additional load in an isolated power supply system, the maximum voltage sag is found to be 1.75 times lower than for local predictive control and 3.5 times lower as compared to the use of conventional controllers. For the specified mode, predictive controllers enable a threefold reduction in the transient time between rotor rotational speeds in a synchronous generator. In the start mode of a powerful electric motor, the predictive controllers of synchronous generators in the power supply system enable a 1.5 times reduction in voltage sag, with a 1.4 times reduction in overvoltage following its start. In the case of a short-term three phase short-circuit, joint predictive controllers allow a 1.5 times decrease in transient time and a 2.3 times decrease in the overshoot of power line frequency as compared to local control. In addition, frequency oscillation in the power system is also reduced. Similar effects are observed in other operating modes of the considered power supply systems equipped with DG plants. The performed dynamic simulation confirms the effectiveness of using joint voltage and frequency predictive controllers for DG plants, which consists in a positive impact on the quality of processes involved in controlling the parameters of power supply systems in various operating modes.

установки распределенной генерациигазотурбинная установкамалая гидроэлектростанциясинхронные генераторыавтоматический регулятор скоростиавтоматический регулятор возбужденияdistributed generation plantsgas turbinesmall hydro power plantsynchronous generatorsautomatic speed regulatorautomatic excitation regulatorИсследования выполнены при финансовой поддержке по гранту государственного задания Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (проект № FZZS-2020-0039).The research was carried out with the financial support under a state assignment grant from the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation (project No. FZZS-2020-0039).ReferencesFathabad A. M., Cheng Jianqiang, Pan Kai, Qiu Feng. Data-driven planning for renewable distributed generation integration // IEEE Transactions on Power Systems. 2020. Vol. 35. Iss. 6. P. 4357–4368. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2020.3001235.Fathabad A. M., Cheng Jianqiang, Pan Kai, Qiu Feng. Data-driven planning for renewable distributed generation integration // IEEE Transactions on Power Systems. 2020. Vol. 35. Iss. 6. P. 4357–4368. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2020.3001235.Melgar-Dominguez O. D., Pourakbari-Kasmaei M., Mantovani J.R.S. Adaptive robust short-term planning of electrical distribution systems considering siting and sizing of renewable energy based DG units // IEEE Transactions on Sustainable Energy. 2019. Vol. 10. Iss. 1. P. 158–169. https://doi.org/10.1109/TSTE.2018.2828778.Melgar-Dominguez O. D., Pourakbari-Kasmaei M., Mantovani J.R.S. Adaptive robust short-term planning of electrical distribution systems considering siting and sizing of renewable energy based DG units // IEEE Transactions on Sustainable Energy. 2019. Vol. 10. Iss. 1. P. 158–169. https://doi.org/10.1109/TSTE.2018.2828778.Ehsan A., Yang Qiang. Optimal integration and planning of renewable distributed generation in the power distribution networks: a review of analytical techniques // Applied Energy. 2018. Vol. 210. P. 44–59. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.10.106.Ehsan A., Yang Qiang. Optimal integration and planning of renewable distributed generation in the power distribution networks: a review of analytical techniques // Applied Energy. 2018. Vol. 210. P. 44–59. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.10.106.Ceseña E. A. M., Capuder T., Mancarella P. Flexible distributed multienergy generation system exp ansion planning under uncertainty // IEEE Power and Energy Society General Meeting (Boston, 17 –21 July 2016). Boston: IEEE, 2016. Vol. 7. P. 348 –357. https://doi.org/10.1109/PESGM.2016.7741088.Ceseña E. A. M., Capuder T., Mancarella P. Flexible distributed multienergy generation system exp ansion planning under uncertainty // IEEE Power and Energy Society General Meeting (Boston, 17 –21 July 2016). Boston: IEEE, 2016. Vol. 7. P. 348 –357. https://doi.org/10.1109/PESGM.2016.7741088.Rezvani M. M., Mehraeen S. A new approach for steady-state analysis of a hybrid AC-DC microgrid // IEEE Texas Power and Energy Conference (TPEC) (Texas, 7–8 February 2019). Texas: IEEE, 2019. P. 1–5. https://doi.org/10.1109/TPEC.2019.8662128.Rezvani M. M., Mehraeen S. A new approach for steady-state analysis of a hybrid AC-DC microgrid // IEEE Texas Power and Energy Conference (TPEC) (Texas, 7–8 February 2019). Texas: IEEE, 2019. P. 1–5. https://doi.org/10.1109/TPEC.2019.8662128.Liere-Netheler I., Schuldt F., Maydell K., Agert C. Simulation of incidental distributed generation curtailment to maximize the integration of renewable energy generation in power systems // Energies. 2020. Vol. 13. No. 16. P. 4173. https://doi.org/10.3390/en13164173.Liere-Netheler I., Schuldt F., Maydell K., Agert C. Simulation of incidental distributed generation curtailment to maximize the integration of renewable energy generation in power systems // Energies. 2020. Vol. 13. No. 16. P. 4173. https://doi.org/10.3390/en13164173.Suslov K., Shushpanov I., Buryanina N., Ilyushin P. Flexible power distribution networks: new opportunities and applications // Proceedings of the 9th International Conference on Smart Cities and Green ICT Systems (SMARTGREENS). 2020. P. 57–64. https://doi.org/10.5220/0009393300570064.Suslov K., Shushpanov I., Buryanina N., Ilyushin P. Flexible power distribution networks: new opportunities and applications // Proceedings of the 9th International Conference on Smart Cities and Green ICT Systems (SMARTGREENS). 2020. P. 57–64. https://doi.org/10.5220/0009393300570064.Sikorski T., Rezmer J. Distributed generation and its impact on power quality in low-voltage distribution networks // Power Quality Issues in Distributed Generation. 2015. https://doi.org/10.5772/61172.Sikorski T., Rezmer J. Distributed generation and its impact on power quality in low-voltage distribution networks // Power Quality Issues in Distributed Generation. 2015. https://doi.org/10.5772/61172.Bulatov Yu. N., Kryukov A. V., Suslov K. V. Solving the flicker noise origin problem by optimally controlled units of distributed generation // 18th International Conference on Harmonics and Quality of Power. 2018. https://doi.org/10.1109/ICHQP.2018.8378834.Bulatov Yu. N., Kryukov A. V., Suslov K. V. Solving the flicker noise origin problem by optimally controlled units of distributed generation // 18th International Conference on Harmonics and Quality of Power. 2018. https://doi.org/10.1109/ICHQP.2018.8378834.Saad M. S., Jamaluddin H., Darus I. Z. M. Implementation of PID controller tuning using differential evolution and genetic algorithms // International Journal of Innovate Computing, Information and Control. 2012. Vol. 8 . No. 11. P. 7761–7779.Saad M. S., Jamaluddin H., Darus I. Z. M. Implementation of PID controller tuning using differential evolution and genetic algorithms // International Journal of Innovate Computing, Information and Control. 2012. Vol. 8 . No. 11. P. 7761–7779.Chen Ying, Ma Yong-jie, Yun Wen-xia. Application of Improved genetic algorithm in PID controller parameters optimization // Telkomnika. 2013. Vol. 11. No. 3. P. 1524-1530. https://doi.org/10.11591/telkomnika.v11i3.2301.Chen Ying, Ma Yong-jie, Yun Wen-xia. Application of Improved genetic algorithm in PID controller parameters optimization // Telkomnika. 2013. Vol. 11. No. 3. P. 1524-1530. https://doi.org/10.11591/telkomnika.v11i3.2301.Bulatov Yu. N., Kryukov A. V. Optimization of automatic regulator settings of the distributed generation plants on the basis of genetic algorithm // 2nd International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM). 2016. https://doi.org/10.1109/ICIEAM.2016.7911456.Bulatov Yu. N., Kryukov A. V. Optimization of automatic regulator settings of the distributed generation plants on the basis of genetic algorithm // 2nd International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM). 2016. https://doi.org/10.1109/ICIEAM.2016.7911456.Пикина Г. А. Принцип управления по прогнозу и возможность настройки систем регулирования одним параметром // Новое в российской электроэнергетике. 2014. № 3. С. 3–13.Pikina G. A. The principle of predictive control and the ability to configure control systems with one parameter. Novoye v rossiyskoy elektroenergetike. 2014;3:5–13. (In Russ.).Pikina G. A., Pashchenko F. F., Pashchenko A. F. Synthesis, research and comparative analysis of predictive control algorithms // International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon). 2020. https://doi.org/10.1109/FarEastCon50210.2020.9271646.Pikina G. A., Pashchenko F. F., Pashchenko A. F. Synthesis, research and comparative analysis of predictive control algorithms // International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon). 2020. https://doi.org/10.1109/FarEastCon50210.2020.9271646.Bulatov Yu. N., Kryukov A. V., Nguen Van Huan. Simulation of gas turbine power plants with voltage and speed prognostic regulators // International Russian A utomation Conference (RusAutoCon). 2020. https://doi.org/10.1109/RusAutoCon49822.2020.9208114.Bulatov Yu. N., Kryukov A. V., Nguen Van Huan. Simulation of gas turbine power plants with voltage and speed prognostic regulators // International Russian A utomation Conference (RusAutoCon). 2020. https://doi.org/10.1109/RusAutoCon49822.2020.9208114.Bulatov Yu. N., Kryukov A. V., Nguyen Van Huan. Automatic prognostic regulators of distributed generators // International Multi -Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon). 2018. https://doi.org/10.1109/FarEastCon.2018.8602718.Bulatov Yu. N., Kryukov A. V., Nguyen Van Huan. Automatic prognostic regulators of distributed generators // International Multi -Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon). 2018. https://doi.org/10.1109/FarEastCon.2018.8602718.Pashchenko F., Pikina G., Rodomanova Yu. Universal searchless method for parametric optimization of predictive algorithms // 13th IEEE International Conference on Control & Automation (Ohrid, 3–6 July 2017). Ohrid: IEEE, 2017. P. 952 –957. https://doi.org/10.1109/ICCA.2017.8003189.Pashchenko F., Pikina G., Rodomanova Yu. Universal searchless method for parametric optimization of predictive algorithms // 13th IEEE International Conference on Control & Automation (Ohrid, 3–6 July 2017). Ohrid: IEEE, 2017. P. 952 –957. https://doi.org/10.1109/ICCA.2017.8003189.Бушуев В. В., Лизалек Н. Н., Новиков Н. Л. Дин амические свойства энергосистем. М.: Энергоатомиздат, 1995. 320 с.Бушуев В. В., Лизалек Н. Н., Новиков Н. Л. Дин амические свойства энергосистем. М.: Энергоатомиздат, 1995. 320 с.Vittal V., McCalley J. D., Anderson P. M., Fouad A. A. Power system control and stability. 3rd Edition. Hoboken: Wiley-IEEE Press, 2019. 832 p.Vittal V., McCalley J. D., Anderson P. M., Fouad A. A. Power system control and stability. 3rd Edition. Hoboken: Wiley-IEEE Press, 2019. 832 p.Меркурьев Г.В., Шаргин Ю.М. Устойчивость энергосистем. В 2-х т., т. 2. СПб.: НОУ «Центр подготовки кадров энергетики», 2008. 376 с.Merkuriev G. V., Shargin Yu. M. Stability of power systems. In 2 vol., vol. 2. Saint Petersburg: Non-state educational private institution of additional professional education Center for training energy personnel; 2008, 376 p. (In Russ.).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.