ipolytechiPolytech JournaliPolytech Journal2782-40042782-6341Irkutsk National Research Technical University10.21285/1814-3520-2023-1-74-82ipolytech-679Research ArticleЭНЕРГЕТИКАPOWER ENGINEERINGПослеаварийная реконфигурация распределительной сети как способ восстановления электроснабжения потребителейPost-emergency reconfiguration of a distribution network as a method for restoring power supply to consumersКарповаЕ. В.KarpovaE. V.

Карпова Елена Валерьевна, аспирант

664033, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 130, Россия

Elena V. Karpova, Postgraduate Student, Melentiev Energy Systems Institute SB RAS

130 Lermontov St., Irkutsk 664033, Russia

karpova.e.v.96@yandex.ruГолубИ. И.GolubI. I.

Голуб Ирина Ивановна, д.т.н, профессор, ведущий научный сотрудник отдела электроэнергетических систем

664033, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 130, Россия

Irina I. Golub, Dr. Sci. (Eng.), Professor, Leading researcher of the Department of Electric Power Systems

130 Lermontov St., Irkutsk 664033, Russia

golub@isem.irk.ruИнститут систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАНРоссияMelentiev Energy Systems Institute SB RASRussian Federation2023080420232717482Copyright © Карпова Е.В., Голуб И.И., 20232023Карпова Е.В., Голуб И.И.Karpova E.V., Golub I.I.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/679

Цель – проведение исследований, направленных на решение проблемы использования реконфигурации и дополнительных источников реактивной мощности для восстановления питания потребителей распределительной сети среднего напряжения при аварийных отключениях связей с секционными выключателями. Проблема реконфигурации для 118-узловой тестовой распределительной сети решается с использованием быстродействующего алгоритма, заключающегося в построении на графе сети максимального покрывающего дерева и определения на его основе информации о составе ветвей и хордах независимых контуров, необходимой для восстановления питания после отключения связей. Для обеспечения допустимых уровней напряжений после восстановления питания производится установка дополнительных источников реактивной мощности в сенсорных узлах сети, определяемых методами сингулярного анализа матрицы Якоби. Для тестовой схемы проанализированы режимы при единичных отключениях отдельных секционных выключателей, в том числе и в тупиковых секциях. Показано, что оптимальная реконфигурация сети в нормальном режиме позволила уменьшить отклонения напряжений с 13 до 7%. Для режимов, вызванных отключениями отдельных секционных выключателей, которые приводят к недопустимым отклонениям напряжения, выбраны места размещения и реактивные мощности дополнительных источников. В наиболее тяжелом из рассмотренных сценариев отключения связей установка дополнительных источников обеспечила снижение отклонений напряжений с 18 до 8%. Таким образом, предлагаемые авторами методы позволяют восстановить режим тестовой сети после аварийных отключений связей и обеспечить поддержание напряжений в узлах сети в допустимых пределах, как в нормальном, так и в послеаварийном режимах.

The work is aimed at solving the problem of using reconfiguration and additional reactive power sources to restore power to consumers of the medium-voltage distribution network in the case of emergency disconnections of connections by bus section circuit breakers. The reconfiguration problem for a 118-node test distribution network is solved using a high-speed algorithm involving the construction of a maximum spanning tree on a network graph as the basis for determining information about the composition of branches and chords of independent circuits necessary to restore power following disconnection. To ensure acceptable voltage levels following power restoration, additional reactive power sources determined using singular Jacobian matrix analysis methods are installed in the sensor nodes of the network. For the test circuit, the modes for single disconnections of individual sectional switches, including in dead-end sections, are analysed. By optimally reconfiguring the network in the normal mode, it is possible to reduce voltage deviations from 13% to 7%. For the modes caused by disconnections of individual bus section circuit breakers that lead to unacceptable voltage deviations, the set-down locations and reactive power of additional sources are selected. In the most severe of the considered disconnection scenarios, the installation of additional sources provided a reduction in voltage deviations from 18 to 8%. Thus, the methods proposed by the authors make it possible to restore the test network mode following emergency disconnections and ensure that the voltages in the network nodes are maintained within acceptable limits, both in normal and in post-emergency modes.

распределительная сетьотказоустойчивостьреконфигурациявосстановление электроснабженияdistribution networkresiliencereconfigurationsupply restorationReferencesLin Yanling, Bie Zhaohong. Tri-level optimal hardening plan for a resilient distribution system considering reconfiguration and DG islanding // Applied Energy. 2018. Vol. 210. P. 1266–1279. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.06.059.Lin Yanling, Bie Zhaohong. Tri-level optimal hardening plan for a resilient distribution system considering reconfiguration and DG islanding. Applied Energy. 2018;210:1266-1279. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.06.059.Ding Tao, Lin Yanling, Bie Zhaohong, Chen Chen. A resilient microgrid formation strategy for load restoration considering master-slave distributed generators and topology reconfiguration // Applied Energy. 2017. Vol. 199. P. 205–216. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.05.012.Ding Tao, Lin Yanling, Bie Zhaohong, Chen Chen. A resilient microgrid formation strategy for load restoration considering master-slave distributed generators and topology reconfiguration. Applied Energy. 2017;199:205-216. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.05.012.Zu Guoqiang, Xiao Jun, Sun Kai. Mathematical base and deduction of security region for distribution systems with DER // IEEE Transactions on Smart Grid. 2019. Vol. 10. Iss. 3. P. 2892–2903. https://doi.org/10.1109/TSG.2018.2814584.Zu Guoqiang, Xiao Jun, Sun Kai. Mathematical base and deduction of security region for distribution systems with DER. IEEE Transactions on Smart Grid. 2019;10(3):2892-2903. https://doi.org/10.1109/TSG.2018.2814584.Успенский М.И., Кызроев И.В. Методы восстановления электроснабжения в распределительных сетях. Сыктывкар: Коми научный центр УрО РАН, 2010. 120с.Uspensky M.I., Kyzrodev I.V. Power restoration methods in distribution networks. Syktyvkar: Komi Scientific Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences; 2010, 120 p. (In Russ.).Guimaraes M.A.N., Castro C.A., Romero R. Distribution systems operation optimisation through reconfiguration and capacitor allocation by a dedicated genetic algorithm // IET Generation, Transmission & Distribution. 2010. Vol. 4. Iss. 11. P. 1213–1222. https://doi.org/10.1049/ietgtd.2010.0020.Guimaraes M.A.N., Castro C.A., Romero R. Distribution systems operation optimisation through reconfiguration and capacitor allocation by a dedicated genetic algorithm. IET Generation, Transmission & Distribution. 2010;4(11):1213-1222. https://doi.org/10.1049/iet-gtd.2010.0020.Abubakar A.S., Ekundayo K.R., Olaniyan A.A. Optimal reconfiguration of radial distribution networks using improved genetic algorithm // Nigerian Journal of Technological Development. 2019. Vol. 16. Iss. 1. P. 10–16. https://doi.org/10.4314/njtd.v16i1.2.Abubakar A.S., Ekundayo K.R., Olaniyan A.A. Optimal reconfiguration of radial distribution networks using im-proved genetic algorithm. Nigerian Journal of Technological Development. 2019;16(1):10-16.Pereira B.R.J., Cossi A.M., Contreras J., Mantovani J.R.S. Multiobjective multistage distribution system planning using tabu search // IET Generation, Transmission & Distribution. 2014. Vol. 8. Iss. 1. P. 35-45. https://doi.org/10.1049/iet-gtd.2013.0115.https://doi.org/10.4314/njtd.v16i1.2.Abdelaziz A.Y., Osama R.A., El-Khodary S.M. Reconfiguration of distribution systems for loss reduction using the hyper-cube ant colony optimisation algorithm // IET Generation, Transmission & Distribution. 2012. Vol. 6. Iss. 2. P. 176–187. https://doi.org/10.1049/iet-gtd.2011.0281.Pereira B.R.J., Cossi A.M., Contreras J., Mantovani J.R.S. Multiobjective multistage distribution system planning using tabu search. IET Generation, Transmission & Distribution. 2014;8(1):35-45. https://doi.org/10.1049/iet-gtd.2013.0115.Chang Chung-Fu. Reconfiguration and capacitor placement for loss reduction of distribution systems by ant colony search algorithm // IEEE Transactions on Power System. 2008. Vol. 23. Iss. 4. P. 1747–1755. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2008.2002169.Abdelaziz A.Y., Osama R.A., El-Khodary S.M. Reconfiguration of distribution systems for loss reduction using the hyper-cube ant colony optimisation algorithm. IET Genera-tion, Transmission & Distribution. 2012;6(2):176-187. https://doi.org /10.1049/iet-gtd.2011.0281.Kavousi-Fard A., Niknam T., Khooban M.H. Intelligent stochastic framework to solve the reconfiguration problem from the reliability view // IET Science, Measurement & Technology. 2014. Vol. 8. Iss. 5. P. 245–259. https://doi.org/10.1049/iet-smt.2013.0106.Chang Chung-Fu. Reconfiguration and capacitor placement for loss reduction of distribution systems by ant colony search algorithm. IEEE Transactions on Power System. 2008;23(4):1747-1755. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2008.2002169.Wu Wu-Chang, Tsai Men-Shen. Application of enhanced integer coded particle swarm optimization for distribution system feeder reconfiguration // IEEE Transactions on Power Systems. 2011. Vol. 26. Iss. 3. P. 1591–1599. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2010.2094212.Kavousi-Fard A., Niknam T., Khooban M.H. Intelligent stochastic framework to solve the reconfiguration problem from the reliability view. IET Science, Measurement & Technology. 2014;8(5):245-259. https://doi.org/10.1049/iet-smt.2013.0106.Minieka E., Dekker M. Optimization algorithms for networks and graphs. New York: John Wiley & Song, 1979. 356 c.Wu Wu-Chang, Tsai Men-Shen. Application of enhanced integer coded particle swarm optimization for distribution system feeder reconfiguration. IEEE Transactions on Power Systems. 2011;26(3):1591-1599. https://doi.org/ 10.1109/TPWRS.2010.2094212.Голуб И.И., Войтов О.Н., Болоев Е.В., Семенова Л.В. Алгоритм реконфигурации городской распределительной сети // Известия Российской академии наук. Энергетика. 2020. № 5. C. 3–12. https://doi.org/10.31857/S0002331020050052.Minieka E., Dekker M. Optimization algorithms for net-works and graphs. New York: John Wiley & Song; 1979, 356 р.Голуб И.И., Войтов О.Н., Болоев Е.В., Семенова Л.В. Выбор краткосрочной фиксированной конфигурации распределительной сети // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. 2018. T. 20. № 9-10. С. 39–51. https://doi.org/10.30724/1998-9903-2018-20-9-10-39-51.Golub I.I., Vojtov O.N., Boloev E.V., Semenova L.V. Urban distribution network reconfiguration algorithm. Izvestiya Rossijskoj akademii nauk. Energetika = Thermal Engineering. 2020;5:3-12. (In Russ.). https://doi.org/10.31857/S0002331020050052.Zhang Dong, Fu Zhengcai, Zhang Liuchun. An improved TS algorithm for loss-minimum reconfiguration in large-scale distribution systems // Electric Power Systems Research. 2007. Vol. 77. Iss. 5-6. P. 685–694. https://doi.org/10.1016/j.epsr.2006.06.005.Golub I.I., Voitov O.N., Boloev E.V., Semenova L.V. Choice of short-term constant configuration of the distribution network. Izvestiâ vysših učebnyh zavedenij. Problemy ènergetiki = Power engineering: research, equipment, tech-nology. 2018;20(9-10):39-51. (In Russ.). https://doi.org/10.30724/1998-9903-2018-20-9-10-39-51.Гамм А.З., Голуб И.И. Сенсоры и слабые места в электроэнергетических системах. Иркутск: СЭИ СО РАН, 1996. 99 с.Zhang Dong, Fu Zhengcai, Zhang Liuchun. An im-proved TS algorithm for loss-minimum reconfiguration in large-scale distribution systems. Electric Power Systems Research. 2007;77(5-6):685-694. https://doi.org/10.1016/j.epsr.2006.06.005.Войтов О.Н., Воропай Н.И., Гамм А.З., Голуб И.И., Ефимов Д.Н. Анализ неоднородностей электроэнергетических систем. Новосибирск: Наука, 256 с.Gamm A.Z., Golub I.I. Sensors and weak places in electric power systems. Irkutsk: Melentiev Energy Systems Institute SB RAS; 1996, 99 p. (In Russ.).Агарков О.А., Войтов О.Н., Воропай Н.И., Гамм А.З., Голуб И.И. Два подхода к анализу слабых мест электроэнергетических систем. М.: Высшая школа, 1985. 536 с.Voitov O.N., Voropai N.I., Gamm A.Z., Golub I.I., Efimov D.N. Analysis of heterogeneities of electric power systems. Novosibirsk: Nauka; 256 p. (In Russ.).Белов Е.И. Исследование влияния параметров узлов и ветвей на сенсорность элементов электроэнергетической системы // Известия НТЦ Единой энергетической системы. 2018. № 2. C. 88–95.Agarkov О.А., Voitov O.N., Voropai N.I., Gamm A.Z., Golub I.I. Two approaches to the analysis of weak points of electric power systems. Moscow: Vysshaya shkola; 1985, 536 p. (In Russ.).Белов Е.И., Латманизова Ю.Н., Сорокин Е.В. Применение сингулярного анализа для определения сенсорных по току ветвей в электроэнергетических системах // Электроэнергия. Передача и распределение. 2018. № 4. C. 48–52.Belov E.I. Influence of nodes’ and branches’ parameters on the sensitivity of a power system’s elements. Izvestiya NTTS Edinoi ehnergeticheskoi sistemy. 2018;2:88-95. (In Russ.).Belov E.I., Latmanizova Yu.N., Sorokin E.V. Singular analysis application for determining sensory branches in electric power systems. Ehlektroehnergiya. Peredacha i raspredelenie. 2018;4:48-52. (In Russ.).Belov E.I., Latmanizova Yu.N., Sorokin E.V. Singular analysis application for determining sensory branches in electric power systems. Ehlektroehnergiya. Peredacha i raspredelenie. 2018;4:48-52. (In Russ.).

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