Научный журнал
Фундаментальные исследования
ISSN 1812-7339
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,222

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА МОНИТОРИНГА И АНАЛИЗА ЭНЕРГОДАННЫХ ПОЛУНАТУРНОЙ МОДЕЛИ ЛОКАЛЬНОЙ АКТИВНО-АДАПТИВНОЙ СЕТИ

Шишкин П.П. 1 Кычкин А.В. 1
1 ФГБОУ ВПО «Пермский национальный исследовательский политехнический университет»
Приведены результаты систематизации данных о принципах построения, функционирования и применения информационной системы мониторинга и анализа энергоданных полунатурной модели локального сегмента активно-адаптивной сети. Дается краткое описание концепции мониторинга локального сегмента активно-адаптивной сети – MicroGrid. Разработаны структурные и алгоритмические решения системы мониторинга модели MicroGrid на основе кроссплатформенного программного обеспечения JEVis. Приводится техническое описание компонентов разработанной системы, включающей в себя блок MicroGrid, JEVis сервер и блок взаимодействия с клиентом. Разработаны интерфейсы информационного взаимодействия и программно-информационная среда мониторинга MicroGrid, обеспечивающая выявление условий использования электроэнергии как отдельными потребителями, так и в группах. Данные оценки могут использоваться для повышения эффективности регулирования нагрузки потребителей при развертывании реальной сети. Работа выполнена в рамках гранта Президента Российской Федерации по государственной поддержке молодых российских ученых – кандидатов наук, МК–5279.2014.8 «Синтез эффективных технологий удаленного мониторинга и управления состоянием интеллектуальной электроэнергетической системы с активно-адаптивной сетью».
мониторинг энергоданных
активно-адаптивная сеть
SmartGrid
MicroGrid
JEVis
полунатурное моделирование
1. Елтышев Д.К., Петроченков А.Б., Бочкарёв С.В. К вопросу о применении генетических методов для решения задач поддержки жизненного цикла электрооборудования // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. – 2009. – Т. 2. – С. 136–142.
2. Елтышев Д.К., Хорошев Н.И. Системный подход к формированию и реализации программ энергосбережения и повышения энергетической эффективности // Фундаментальные исследования. – 2014. – № 5–4. – С. 697–701.
3. Кычкин А.В. Модель синтеза структуры автоматизированной системы сбора и обработки данных на базе беспроводных датчиков // Автоматизация и современные технологии. – 2009. – № 1. – С. 15–20.
4. Кычкин А.В. Долгосрочный энергомониторинг на базе программной платформы OPENJEVIS // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2014. – № 1 (9). – С. 5–15.
5. Ледин С.С. Интеллектуальные сети SmartGrid – будущее российской энергетики (ЗАО ИТФ «Системы и технологии») // Автоматизация и IT в энергетике. – 2010. – № 11(16). – С. 4–8.
6. Методы определения электрических нагрузок и построение графиков электрических нагрузок промышленных предприятий/ НИМГУ имени Н.П. Огарева [Электронный ресурс] – URL: http://www.mrsu.ru/ru/i_docs/list.php?ID=13128 (дата обращения 17.09.2014).
7. Некоторые аспекты технологии эксплуатации электротехнических объектов на основе методов краткосрочного прогнозирования технического состояния / В.П. Казанцев, А.Б. Петроченков, А.В. Ромодин, Н.И. Хорошев // Электротехника. – 2011. – № 11. – С. 28–34.
8. Новиков В.В. Интеллектуальные измерения на службе энергосбережения // Энергоэксперт. – 2011. – № 3. – С. 15–20.
9. Петроченков А.Б., Франк Т., Ромодин А.В., Кычкин А.В. Полунатурное моделирование активно-адаптивной электрической сети // Электротехника. – 2013. – № 11. – С. 60–63.
10. Франк Т., Кычкин А.В., Мусихина К.Г. Государственное управление проектами в области энергосбережения как база для эффективного внедрения лучших практик // Менеджмент в России и за рубежом. – 2014. – № 3. – С. 98–104.
11. Хорошев Н.И., Елтышев Д.К., Кычкин А.В. Комплексная оценка эффективности технического обеспечения энергомониторинга // Фундаментальные исследования. – 2014. – № 5–4. – С. 716–720.

Мировые энергетические системы активно развиваются в части многоуровневой автоматизации и интеллектуализации. Это создает основу новых электроэнергетических систем будущего – активно-адаптивных сетей (ААС) или SmartGrid. Такие сети отличаются широкой функциональной насыщенностью, гибкостью методов управления источниками энергии, в том числе альтернативной. ААС полностью обеспечивает запросы потребителей за счет устойчивого характера потребления [5].

Однако переход крупных энергетических сетевых сегментов отечественной энергетики на ААС сегодня затруднен. Это обуславливается высокой стоимостью технических и технологических решений, слабым развитием коммуникационной инфраструктуры многих участков электрических сетей, отсутствием механизмов интеграции энергетической и информационной инфраструктур с необходимыми требованиями, слабым развитием законодательной базы [2, 10] и др. Все это приводит к необходимости научного обоснования режимов работы отдельных элементов, сегментов и сети в целом в аспекте SmartGrid. Одним из перспективных решений такой комплексной задачи может являться подход на основе постоянного системного мониторинга энергоданных полунатурной модели локальной ААС (MicroGrid), анализе ключевых расчетных значений потребления энергии и выработке параметров эффективного управления [9]. Кроме того, статистические данные и результаты мониторинга полунатурной модели могут использоваться на других этапах жизненного цикла ААС, например при поиске оптимальных режимов работы объектов электроэнергетической системы [1, 7], выборе ее конфигураций, формировании планов потребления энергии, обосновании решений по их изменению в учетные периоды времени и т.д.

Разработка концепции мониторинга и анализа энергоданных полунатурной модели локальной активно-адаптивной сети

Мониторинг энергоданных локальной ААС должен быть построен на основе распределенных информационно-телекоммуникационных систем сбора данных, обладающих широкими возможностями развития. В рамках данного исследования предлагается использование доступного представителя таких систем – информационно-измерительного комплекса JEVis компании Envidatec GmbH (Гамбург, Германия), обеспечивающего функции автоматического энергоучета и автоматизированной обработки результатов с использованием встроенных механизмов Octave (свободно распространяемый аналог MATLAB). Практика применения кроссплатформенного инструмента JEVis в энергоменеджменте показывает его высокую эффективность [4, 11].

Организуемая система мониторинга JEGRID предоставляет возможность получения, передачи и обработки физических данных для всех компонентов ААС. Ее компонент JEGraph реализует инструменты визуализации, JEBench – сравнения и JECalc – анализа данных. Структура системы мониторинга ААС на основе JEVis, построенная согласно [3], приведена на рис. 1.

pic_56.wmf

Рис. 1. Структура системы мониторинга и анализа энергоданных полунатурной модели локальной ААС

К исследуемой полунатурной модели локальной ААС подключены серверное оборудование мониторинга JEVis Server и блок взаимодействия с пользователем – Client.

В рамках блока MicroGrid показаны генераторы Gn и потребители Cm, база данных – DB Master HIL MicroGrid, и FTP сервер, с помощью которого осуществляется передача данных в формате CSV-файлов. Связь с блоком JEVis Server производится по локальной сети – LAN.

Блок JEVis Server и Client связаны с помощью технологий глобальной сети Интернет – WAN.

Экспериментальный мониторинг и анализ энергоданных полунатурной модели ААС

Поиск, анализ и принятие решений по управлению энергосбережением в ААС выполняется с целью повышения эффективности использования энергоресурсов, а также снижения удельных расходов энергии [8]. В связи с этим повышение эффективности ААС достигается путем многовариантной оценки и своевременной реализации резервов сети с учетом минимизации потерь на выработку, передачу и преобразование энергии.

Рассмотрим приведенные составляющие мониторинга и анализа энергоданных полунатурной модели ААС более подробно.

Анализ и оценка общей эффективности энергопотребления ААС. В этом случае требуется расчет удельных расходов энергии сети на единицу выпускаемой продукции, оказываемых услуг, площади или объема здания, одного работающего и т.д. [6]. Одним из способов оценки общей эффективности использования ресурсов в ААС является сравнение фактического удельного расхода для каждого потребителя (рис. 2) с нормативным значением, полученным в результате решения оптимизационной задачи для математической модели сети.

pic_57.tif

Рис. 2. Визуализация электрических нагрузок, характеризующих эффективность работы исследуемого потребителя C1 полунатурной модели локальной ААС

На нижней части рисунка приводится дискретное отображение состояния потребления выбранного потребителя в интервале времени с 01.02.2014 по 01.06.2014. На средней части представлен энергетический профиль нагрузки потребителя в выбранное время. На верхней части показан график удельного расхода электроэнергии. Цифрой 1 обозначен режим простоя, когда потребитель находится в выключенном состоянии, 2 – режим потребления.

Зная индивидуальные графики нагрузки потребителей, можно получить групповой. Для построения суммарного суточного графика нагрузки необходимо подсчитать нагрузки потребителей и учесть потери (рис. 3). На рис. 3 обозначены: 1 – график группового энергопотребления, 2 – переменные потери, 3 – постоянные потери.

Анализ и оценка динамики энергопотребления ААС. Данный анализ выполняется для оценки характера изменения технико-экономических показателей, выявления отклонений от сложившихся тенденций и прогноза возможных изменений в будущем (рис. 4).

pic_58.tif

Рис. 3. Потери электроэнергии в потребителях C1–C6

На рис. 4 обозначены: 1 – потребляемая или генерируемая электроэнергия, 2 – стоимость электроэнергии за киловатт указанием минимальных и максимальных цен, 3 – прогноз цен оплаты, учитывая нынешнее потребление или генерацию.

pic_59.tif

Рис. 4. Динамика изменения стоимости электроэнергии в ААС

Определение резерва и потенциала энергосбережения. При проведении энергетического мониторинга полунатурной модели ААС были выявлены резервы снижения энергозатрат и потенциал возможного снижения (рис. 5). На рис. 5 обозначены: 1 – потребляемая или производимая электроэнергия; 2 – потенциал для снижения потребления энергии; 3 – резерв снижения потребления электроэнергии.

pic_60.tif

Рис. 5. Определение резервов и потенциала экономии энергии

Анализ и оценка структуры потребления энергоресурсов. Такой анализ выполняется с целью определения распределения потребляемых энергоресурсов по стоимости, энергетической ценности, процессам, территориям, цехам и т.д. Данный анализ имеет большое значение для выбора направлений и поиска резервов энергосбережения и представляется перспективным.

Выводы

В результате мониторинга и анализа энергоданных полунатурной модели ААС с помощью информационной системы на базе продукта JEVis были выявлены условия использования электроэнергии как отдельными потребителями, так и в группах. Данные оценки могут использоваться для повышения эффективности регулирования нагрузки потребителей при развертывании реальной сети. Регулирование потоков мощности активных элементов ААС на основании результатов анализа энергоданных и применения развитой сетевой инфраструктуры JEVis приводит к формированию гибких локальных энергетических систем на основе поиска оптимального режима работы энергетической инфраструктуры. Несмотря на то, что характеристики сети постоянно изменяются во времени в зависимости от режимов работы энергосистемы, система мониторинга позволяет эти изменения фиксировать и обеспечивать каждый раз расчет целевых показателей эффективности распределения и потребления электроэнергии на основе встроенных механизмов математических расчетов, тем самым формируя предпосылки для постоянного поиска энергоэффективных конфигураций.

Рецензенты:

Щербинин А.Г., д.т.н., профессор кафедры «Конструирование и технологии в электротехнике», ФГБОУ ВПО «Пермский национальный исследовательский политехнический университет», г. Пермь;

Кавалеров Б.В., д.т.н., доцент, заведующий кафедрой «Электротехника и электромеханика», ФГБОУ ВПО «Пермский национальный исследовательский политехнический университет», г. Пермь.

Работа поступила в редакцию 06.11.2014.


Библиографическая ссылка

Шишкин П.П., Кычкин А.В. ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА МОНИТОРИНГА И АНАЛИЗА ЭНЕРГОДАННЫХ ПОЛУНАТУРНОЙ МОДЕЛИ ЛОКАЛЬНОЙ АКТИВНО-АДАПТИВНОЙ СЕТИ // Фундаментальные исследования. – 2014. – № 11-7. – С. 1536-1540;
URL: http://www.fundamental-research.ru/ru/article/view?id=35802 (дата обращения: 17.07.2019).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.252