Диссертация (1143999), страница 10
Текст из файла (страница 10)
Одни методыприводят к значительным погрешностям в оценке прогнозируемыхвеличин, другие из-за сложности математического аппарата не получилиширокогопримененияэлектроэнергетики.дляПоэтомурешенияпроблемапрактическихразработкизадачметодикипрогнозирования нагрузки весьма актуальна.Среди ранее разработанных методов прогнозирования можновыделить следующие подходы:•Авторегрессия. Может быть применена следующая формаавторегрессионной модели:(3.3)где:–линейныевеса,обеспечивающиекомбинацию четырех отдельных прогнозов;оптимальную– прогнознаоснове авторегрессионной модели первого порядка с задержкой 1 час;87,– то же с задержкой одни сутки, неделя и год,соответственно.Среднеквадратичныеошибкисуточногопрогнозированияэлектрической нагрузки на основе данного подхода, по данным [4] непревышают 4%.•Обобщенное экспоненциальное сглаживание. Обобщенныйметод экспоненциального сглаживания может быть применен дляпрогнозирования суммарных часовых нагрузок:(3.4)где:– это транспонированный вектор экспоненциальносглаженных весов;– вектор сглаживающих функций.Сглаживающие функции представляют собой разложения в рядФурье на периоде одной недели [10].
Однако помимо вышеупомянутыхметодов прогнозирования нагрузки, в настоящее время применяетсяновый подход, основанный на нечеткой логике и нейронных сетях,который вобрал в себя свойства присущие этим направлениям.Квыполняемымнейроннымисетямифункциямотносятсяаппроксимация, классификация, прогнозирование, оценивание [58].Предпочтение их традиционным моделям обусловлено тем, что при этомне требуется построения модели объекта, не теряется работоспособностьпри неполной входной информации.
Однако нейронные сети все жеобладают недостатками. Известно, что нейронные сети автоматическимогут приобретать, накапливать знания. Но сам процесс их обученияпроисходит достаточно медленно, а последующий анализ уже обученнойнейронной сети является сложным. Многие из этих недостатков могутбыть разрешены с помощью систем с нечеткой логикой.88Нечеткое множество – это такое множество, которое содержитсовокупность элементов произвольной природы. Причем относительноэтих элементов нельзя с полной определенностью сказать – принадлежитилинепринадлежитсовокупностиданномутотилимножеству.инойэлементИменнорассматриваемойнечеткоеуправлениеоказывается наиболее полезным, в том случае если технологическиепроцессы являются слишком сложными для анализа с помощьюобщепринятых количественных методов или когда исходная информацияинтерпретируется неточно, неопределенно.Случайный,вероятностныйхарактеризмененийнагрузкиэнергосистемы является одной из существенных особенностей процесса.Вследствие наличия случайной составляющей, естественного ростанагрузки и влияния различных факторов, строгой периодичности вграфиках нагрузки нет.
Ранее предложенные многочисленные методыпрогнозирования электрической нагрузки на практике сталкиваются сопределенными трудностями. Вследствие чего появляются новые методыдля прогнозирования нагрузки: нейронные сети и нечеткие нейронныесети. Эти новые подходы заслуживают определенного внимания. Причемс практической точки зрения важными являются вопросы точностипрогнозирования предлагаемых методов на основе минимума ошибкиобучения, времени обучения и минимальной ошибки прогнозированиябыла выбрана наилучшая нейронная сеть, которая создана с помощьюфункции создания разновидности многослойной нейронной сети собратнымраспространениемошибкиилогистическойфункцииактивации. Предложенная нейронная сеть является оптимальной дляпрогнозирования электрической нагрузки как в рабочие, так и ввыходные дни.89Нечеткая нейронная сеть является одним из видов системискусственного интеллекта, которая объединяет в себе основныесвойства присущие нейронным сетям и системам с нечеткой логикой.Практическая реализация нечетких нейронных сетей для решения задачисуточного прогнозирования электрической нагрузки выполняется впакете Fuzzy Logic Toolbox (Нечеткая логика) системы MATLAB.Сравнение методов по средней ошибке приведено в таблице 3.1.[11].Таблица 3.1 – Сравнение методов прогнозирования по среднейошибкеМетодпрогнозированияСредняя ошибка длярабочих дней, %Средняя ошибка длявыходных дней, %РегрессионнаямодельНейронная сетьНечеткаянейронная сеть3,52,92,532,11,5Выявлено, что метод, основанный на нечеткой нейронной сети,является наилучшим с точки зрения точности прогнозирования.
Средняяошибка прогнозирования этого метода для рабочих дней составила 2,5 %,а для выходных дней – 1,5 %. Наибольшей ошибкой прогнозированиясреди сравниваемых методов обладает регрессионный анализ, – 3,5 % длярабочих дней и 3,0 % для выходных дней. Для нейронной сети средняяошибка прогнозирования составила 2,9 % – рабочие дни и 2,1 % –выходные дни.Нейросетевыеметодыпрогнозированияприоперативномуправлении рассмотрены в [94].Исходяизвышесказанногооптимальным,поошибкепрогнозирования, инструментом для прогнозирования электрическихнагрузокявляетсянейроннаясетьпрямогораспространения(многослойный персептрон) или нечеткая нейронная сеть.903.5Сравнение традиционной и разработанной методикиПрименим разработанную методику к схеме, изображенной нарисунке 1.18.
Согласно методике компенсирующие устройства, в данномслучае ФКУ, располагаются в непосредственной близости от источникаискажений. Воспользуемся разработанной и представленной во второйглаве программой и определим значимые потребители.Таблица 3.2 – Входные данные для расчетаВходные данныеНаименованиеАктивнаямощность,кВтКоэффициентмощности, о.е.THD тока,о.е.ДлинаЛЭП,кмПечь № 1Печь № 2Печь № 3Печь № 4Печь № 5Печь № 6112501875560030003000112500,750,70,70,750,750,750,150,170,160,150,150,150,5111,051,050,7По результатам расчетов получены следующие результаты.Рисунок 3.7 – Проранжированные потребители по вкладу в структурупотерь активной мощностиКак видно из графика, потребители под номерами 6 и 1 вносятбольший вклад в потери мощности относительно других потребителей.91Согласно предложенной методике, именно они являются значимымипотребителями, которые необходимо компенсировать.Стоимость ФКУ без учета доставки, монтажа и эксплуатации дляуказанных потребителей, составляет 4217668 рублей, что в 1,65 разаменьше, в сравнении с традиционной методикой.
При этом потеримощности составят:Таблица 3.3 – Суммарные потери активной мощности в схемепитания дуговых сталеплавильных печей (рисунок 1.18)№п/пБезпримененияФКУ, кВт1592,3СнижениеСнижение приТрадиционная Предложеннаяприпредложеннойметодика, кВт методика, кВт традиционнойметодике, %методике, %334,3345,343,641,7Исходя из полученных результатов можно сделать вывод, чтоприменение разработанной методики позволяет добиться результатов,близких по эффективности к традиционному способу с меньшимизатратами на покупку оборудования.Таблица 3.4 – Затраты на покупку оборудованияЗатраты на ФКУ приприменении традиционнойметодики, рублейЗатраты на ФКУ припримененииразработанной методики,рублейЭкономия, %6938744421766860,7923.6Возможность применения разработанной методики дляКУ различных типовВыше рассмотрено применение разработанной методики к КУ типаФКУ, далее рассмотрена возможность применения разработаннойметодики к КУ других типов, а именно: активные фильтры (АФ) игибридные фильтры (ГФ).Трехфазные АФ выполняются на преобразователях как по схемеисточника тока (ИТ), так и источника напряжения (ИН).
Модули намощных транзисторах IGBT больше подходят для схемы ИН, в схемахИТ применяются в основном GTO-тиристоры [2].Большим недостатком АФ является их высокая стоимость,определяемая большой мгновенной мощностью, необходимой дляфильтрации. АФ должны выдавать полную мощность нелинейнойнагрузки по максимальным величинам токов и напряжений. Чтобыснизить затраты на АФ комбинируют АФ с ФКУ, в результате получаетсяГФ.АФ подключаются:•последовательно;•параллельно;Последовательноепоследовательногармоническиестоки,подключение.искажающейАФ,нагрузкой,генерируемые нагрузкой,подключенныйкомпенсируеттак иискажениенапряжения, уже присутствующее в напряжении (рисунок 3.6.1).Рисунок 3.5 – Последовательно подключение АФкак93Параллельное подключение.
АФ подключенный параллельно,также называется шунтирующим, компенсирует только гармоническиеискажениятоковотнелинейнойнагрузки(рисунок3.6).АФподключенный параллельно искажающей нагрузке постоянно генерируетгармонические токи, которые точно соответствуют гармоническимкомпонентам, генерируемым нагрузкой. В результате ток, которыйпоставляется источником, остается синусоидальным. Если гармоническиетоки, генерируемые нагрузкой, превышают максимальное номинальноезначение АФ, изделие автоматически ограничивает ток компенсации посвоему максимальному номинальному значению: фильтр не можетперегружаться и будет продолжать коррекцию до максимальногономинального значения тока, а любой превосходящий гармонический токвернется в систему электропитания.Рисунок 3.6 – Параллельное подключение АФГФ также подключается либо последовательно, либо параллельно.АФ могут быть установлены в различных токах распределительныхсетей:•в центре, в точке общего соединения для общей компенсациигармонических токов;•частичная компенсация гармонических токов;94•вблизи искажающих нагрузок с целью обеспечить местнуюкомпенсацию гармонических составляющих.Следует отметить, что фильтр реагирует только на гармоническиеискажения после точки подключения.Как и в случае со всеми фильтрами гармоник, сторона нагрузки всеравно остается зараженной гармоническими токами.
Очищается толькосторона электропитания цепи.Из вышесказанного можно сделать вывод, что КУ разных типовотличаются по типу искажений, которые они компенсируют, принципудействия, элементной базе и стоимости. Разработанная в диссертацииметодика определения точек подключения КУ не учитывает тип КУ, аследовательно, может быть применена для любых типов КУ.953.7Вывод по главе 3В третьей главе был проведен:1.Анализграфиковнагрузкиразличныхотраслейпромышленности.Знание графиков нагрузки позволяет определять величину сеченийпроводов и жил кабелей, оценивать потери напряжения, выбиратьмощностигенераторовэлектроснабженияэлектростанций,проектируемыхрассчитыватьпредприятий,решатьсистемывопросытехнико-экономического характера и др.Большое влияние на энергоэффективность предприятия оказываетрегулированиесуточногографиканагрузкиэлектротехническогокомплекса предприятия. В случае его выравнивания происходитснижение удельного расхода топлива на выработку электроэнергии,снижение требуемой на покрытие пиковых нагрузок установленноймощности электростанций, снижение потерь энергии в электрическихсетях [24].
В отдельную группу, характерную для подавляющегобольшинства предприятий, можно выделить потери энергии при еёпередаче.Анализ графиков нагрузки показал, что на разных предприятияхразное как потребление, так и соотношение активной и реактивноймощностей. Наблюдаются периоды, когда реактивная мощность наминимальном уровне и компенсировать ее может быть нецелесообразно сэкономической точки зрения.2.Определен способ выбора емкости КБ ФКУ.При выборе емкости конденсаторной батареи следует определитьсяс количеством контуров и необходимым уровнем генерируемойреактивнойгенерируемуюмощностиФКУ.реактивнуюДалеемощностьнеобходимоФКУмеждураспределитьотдельными96контурами, пропорционально току гармоники, на которую настроенконтур.Рациональноераспределениетакоймощностиявляетсяоптимизационной задачей, критериями оптимальности могут бытьстоимость, масса и т.п.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
