Устранение фликера в сетях с установками распределенной генерации с помощью групповых прогностических регуляторов напряжения и частоты

   Цель – определение эффективности управления и возможности устранения фликера в электроэнергетических системах и системах электроснабжения с установками распределенной генерации с помощью групповых прогностических регуляторов напряжения и частоты. В качестве установки распределенной генерации рассматривалась малая тепловая электростанция, имеющая трансформаторную связь с электроэнергетической системой и состоящая из трех турбогенераторов мощностью 2,5 МВ·А каждый и напряжением 6 кВ. Также рассматривалась изолированная система электроснабжения с тремя газотурбинными установками мощностью 2,5 МВ·А каждая, работающими на статическую и двигательную нагрузки. Применялись методы теории автоматического управления. Исследования проводились в системе MatLab с помощью пакетов моделирования Simulink и SimPowerSystems. Полученные результаты моделирования показали, что при временном включении мощной нагрузки в узле присоединения установки распределенной генерации и использовании несогласованно настроенных регуляторов возникают колебания скорости вращения ротора и напряжения турбогенераторов, анализ которых свидетельствует о наличии фликера. К такому же эффекту может приводить и внезапное изменение времени прогноза для отдельных прогностических регуляторов скорости. Показано, что после отключения короткого замыкания длительностью 0,4 с вблизи газотурбинной установки возникает фликер напряжения. А при использовании локальных или групповых прогностических регуляторов удается решить проблему возникновения фликера. Применение групповых прогностических регуляторов позволяет более эффективно устранить фликер: уменьшается время переходного процесса в 1,7 раза для скорости вращения ротора генератора и в 2,7 раза – для напряжения; для напряжения практически устраняется перерегулирование. Результаты компьютерного моделирования подтвердили, что устранение фликера возможно путем применения группового управления прогностическими регуляторами скорости турбогенераторов. Аналогично для системы электроснабжения с газотурбинными установками использование прогностических алгоритмов управления позволило устранить фликер без решения задачи настройки регуляторов; при этом групповые прогностические регуляторы более эффективно устраняют фликер, улучшая показатели качества процесса управления.

1. Voropai N. I., Stychinsky Z. A. Renewable energy sources: theoretical foundations, technologies, technical characteristics, economics. Magdeburg: Otto-von-Guericke-Universität, 2010. 223 p.

2. Sheryazov S. K., Shelubaev M. V., Obukhov S. G. Renewable sources in system distributed generation // International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing. 2017. https://doi.org/10.1109/ICIEAM.2017.8076247.

3. Blaabjerg Frede, Yang Yongheng, Yang Dongsheng, Wang Xiongfei. Distributed power-generation systems and protection // Proceedings of the IEEE. 2017. Vol. 105. Iss. 7. P. 1311–1331. https://doi.org/10.1109/JPROC.2017.2696878.

4. Venkataraman S., Ziesler C., Johnson P., Van Kempen S. Integrated wind, solar, and energy storage: designing plants with a better generation profile and lower overall cost // IEEE Power and Energy Magazine. 2018. Vol. 16. Iss. 3. P. 74–83. https://doi.org/10.1109/MPE.2018.2793478.

5. Rhia R. Al., Daghrour H., Alsamara M. Optimal location of distributed generation and its impacts on voltage stability // 12th International Renewable Engineering Conference. 2021. https://doi.org/10.1109/IREC51415.2021.9427838.

6. Verma R., Kashyap M. DG Penetration in distribution networks: a review // 7th International Conference on Advanced Computing and Communication Systems. 2021. P. 1144–1147. https://doi.org/10.1109/ICACCS51430.2021.9441813.

7. Bulatov Yu. N., Kryukov A. V., Nguen V. H. Effect of distributed generation plants' automatic controllers on power quality factors // Energy Systems Research 2019: International Conference of Young Scientists. E3S Web of Conferences. 2019. Vol. 114. Iss. 2. Р. 04004. https://doi.org/10.1051/e3sconf/201911404004.

8. Sikorski T., Rezmer J. Distributed generation and its impact on power quality in low-voltage distribution networks // Power Quality Issues in Distributed Generation. 2015. Vol. 1. Iss. 6. Р. 34–41. https://doi.org/10.15199/48.2015.06.05.

9. Barker P. P., De Mello R. W. Determining the impact of distributed generation on power systems. I. Radial distribution systems // Power Engineering Society Summer Meeting (Seattle, 16–20 July 2000). Seattle: IEEE, 2000. Vol. 3. P. 222–233. https://doi.org/10.1109/PESS.2000.868775.

10. Jenkins N., Allan R., Grossley P., Kirschen D., Strbac G. Embedded Generation. London; IEEЕ, 2000, 273 p.

11. 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.

12. Bulatov Yu., Kryukov A., Nguyen Van Huan. Flicker control in mains with distributed generation plants // ENERGY-21 – Sustainable Development & Smart Management: E3S Web of Conferences. 2020. Vol. 209. P. 07001. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202020907001.

13. 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.

14. Bulatov Yu. N., Kryukov A. V., Nguyen Van Huan. Automatic predictive controllers of distributed generators // International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies. 2018. https://doi.org/10.1109/FarEastCon.2018.8602718.

15. 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. 2020. https://doi.org/10.1109/FarEastCon50210.2020.9271646.

16. Vittal V., McCalley J. D., Anderson P. M., Fouad A. A. Power system control and stability. 3rd Edition. Hoboken: Wiley-IEEE Press, 2002. 832 p.

17. Бушуев В. В. Динамические свойства энергосистем / В. В. Бушуев, Н. Н. Лизалек, Н. Л. Новиков. – М.: Энергоатомиздат, 1995. – 320 с.

18. 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. 2016. https://doi.org/10.1109/ICIEAM.2016.7911456.

19. Castaniе F. Digital spectral analysis: parametric, non-parametric, and advanced methods. ISTE Ltd, 2006. 400 p. https://doi.org/10.1002/9781118601877.

20. Voss R. F. 1/f (flicker) noise: a brief review // 33rd Annual Symposium on Frequency Control (Atlantic City, 30 May – 1 June 1979). Atlantic City: IEEE, 1979. P. 40–46. https://doi.org/10.1109/FREQ.1979.200297.

21. Gorban I. I. Statistically instable processes: connection with flicker, nonequilibrium, fractal and colored noise // Radioelectronics and Communications Systems. 2012. Vol. 55. P. 99–114. https://doi.org/10.3103/S0735272712030016.

22. Меркурьев Г. В. Устойчивость энергосистем : В 2-х т. / Г. В. Меркурьев, Ю. М. Шаргин. – Т. 2. – СПб.: НОУ «Центр подготовки кадров энергетики», 2008. – 376 с.