Efektywne zarządzanie mocą farm wiatrowych Paweł Pijarski, Adam Rzepecki, Michał Wydra
Agenda Założenia projektowe Model logiczny Model fizyczny Wyniki badań Podsumowanie Zarządzanie Energią i Teleinformatyką 2014 2
Przeciążenie SEE jak (sprawiedliwie) usunąć? FW FW ZK 120% 140% ZK- źródło klasyczne FW farma wiatrowa 105% FW Rys.1 Przykładowy fragment przeciążonego SEE Zarządzanie Energią i Teleinformatyką 2014 3
Koncepcja SEE Teletransmisja danych Aktualizacja nastaw farm wiatrowych System SCADA Estymator stanu Optymalizacja Pomiary Zarządzanie Energią i Teleinformatyką 2014 4 Rys.2 Schemat logiczny układu regulacji mocy farm wiatrowych.
Model danych Pomiary ze SCADY Analizator topologii Test obserwowaln ości Czy jest obserwowalny Tak Obliczenia estymacyjne Dodaj Nie Format KDM Pseudopomiary Przygotuj model Aktualizuj Wyznacz nieistniejące lub usunięte dane Nie Czy wykryto błędne pomiary Optymalizacja Zarządzanie Energią i Teleinformatyką 2014 5 Tak Usuń błędy pomiarowe Rys. 3. Estymator stanu sposób pracy
Optymalizacja Uwzględnia: minimum techniczne SEE, dopuszczalne obciążalności prądowe gałęzi, saldo wymiany zagranicznej, dopuszczalne wartości napięć w węzłach sieci, bilans mocy czynnej i biernej wytwarzanej oraz pobieranej Zarządzanie Energią i Teleinformatyką 2014 6
Optymalizacja Główny cel: minimalizacja sumy ograniczeń mocy zarządzanej grupy FW Efekt: odciążenie sieci przy możliwie najmniejszych zmianach nastaw FW ΔP zmniejszenie strat mocy w liniach elektroenergetycznych Zarządzanie Energią i Teleinformatyką 2014 7
Algorytm pracy układu efektywnego zarządzania Zarządzanie Energią i Teleinformatyką 2014 8 Rys.4 Ogólny algorytm pracy układu
Praktyczna realizacja Rys.5 Układ laboratoryjny do efektywnego zarządzania farmami wiatrowymi Zarządzanie Energią i Teleinformatyką 2014 9
Wyniki badań Rys. 7. Sieć testowa CIGRE Zarządzanie Energią i Teleinformatyką 2014 10
Wyniki badań - dla modelu CIGRE Tab. 1 Lista źródeł wraz z wartościami mocy generowanej Lp. Typ źródła Pg, MW Stan bazowy Pg, MW Stan optymalny Kod 1 FW 115 107 BUJ-G1 2 FW 100 91 WAN-G1 3 FW 125 79 KOW-G1 4 FW 150 96 WOL-G1 5 FW 120 93 CHO-G1 6 FW 140 124 ZLP-G1 7 Klasyczne 0 0 B02-G1 8 Klasyczne 169 167 B3H-G1 9 Klasyczne 139 208 B07-G1 10 Klasyczne 179 213 B06-G1 11 Klasyczne 169 213 B05-G1 12 Klasyczne 199 215 B4H-G1 Zarządzanie Energią i Teleinformatyką 2014 11
Wyniki badań - dla modelu CIGRE Tab. 2 Lista elementów przeciążonych przed oraz po optymalizacji No. Kod gałęzi Węzeł początkowy Węzeł końcowy In/Sn Przed opt. Po opt. (A/MVA) % % 1 LIN20 URZ111 BUJ111 205 125 97 2 LIN23 KOW111 LAG111 205 220 95 3 LIN24 LAG111 ZLP111 205 195 96 4 LIN27 WOL111 URZ111 320 184 96 5 TRA-2 URZ211 URZ111 160 109 76 Zarządzanie Energią i Teleinformatyką 2014 12
Wyniki badań - dla modelu CIGRE Tab. 2 Lista elementów przeciążonych przed oraz po optymalizacji No. Kod gałęzi Węzeł początkowy Węzeł końcowy In/Sn Przed opt. Po opt. (A/MVA) % % 1 LIN20 URZ111 BUJ111 205 125 97 2 LIN23 KOW111 LAG111 205 220 95 3 LIN24 LAG111 ZLP111 205 195 96 4 LIN27 WOL111 URZ111 320 184 96 5 TRA-2 URZ211 URZ111 160 109 76 Zarządzanie Energią i Teleinformatyką 2014 13
Dziękuję za uwagę. Zarządzanie Energią i Teleinformatyką 2014 14
Literatura: [1] Kacejko P., Pijarski P., Miller P.: Oszacowanie wielkości mocy źródeł energii elektrycznej możliwych do przyłączenia do węzłów w Krajowym Systemie Przesyłowym. Praca wykonana na zlecenie PSE Operator S.A pod kierownictwem prof. M. Sobierajskiego. Politechnika Wrocławska 2010. [2] Kacejko P., Pijarski P., Robak S., Sobierajski M.: Ocena możliwości przyłączeniowych węzłów systemu elektroenergetycznego. Część III nieliniowa optymalizacja generacji wiatrowej. Rynek Energii 2012, nr 3 (100), vol. 100, s.44-52. [3] Kacejko P., Pijarski P.: Możliwości podziału kosztów modernizacji na jednostki wytwórcze ubiegające się o przyłączenie. Przegląd Elektrotechniczny - 2012, NR 9a, vol. 88, s. 27-31. [4] Kacejko P., Wydra M., Jędrychowski R.: Optymalne sterowanie grupy farm wiatrowych w oparciu o system WindEx i zewnętrzne moduły obliczeniowe. Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej 2013, nr 33, s. 75-78. [5] Pijarski P.: Algorytm dynamicznego dopasowania poziomu mocy generowanej do możliwości przesyłowych linii elektroenergetycznych. Rozprawa doktorska. Politechnika Lubelska 2011. [6] Abur. A, Exposito A.: Power System State Estimation. Theory and Implementation, Marcel Dekker, 2004. [7] Monticelli A.: Electric Power system State Estimation, IEEE Transactions on Power Systems. Vol. 88, NO. 2, February 2000, s. 262-282. [8] Castillo E., Conejo A., Pruneda R.: Observability Analysis in State Estimation - A Unified Numerical Approach, IEEE Transactions on Power Systems Vol. 21, NO. 2, May 2006. Zarządzanie Energią i Teleinformatyką 2014 15