Оптимізація управління роботою електростанцією, при керуванні частотою в системах відновлюваної енергетики

Abstract

Магістерська робота присвячена дослідженню методів і алгоритмів оптимізації управління електростанціями у сучасних енергосистемах, що характеризуються високою часткою відновлюваних джерел енергії (ВДЕ). Актуальність роботи зумовлена зростанням нестабільності генерації вітрових і сонячних електростанцій, що створює додаткові виклики для забезпечення якісного регулювання частоти та стабільності енергосистеми. Метою дослідження є розробка та обґрунтування оптимізованої системи керування роботою електростанції, яка враховує стохастичність ВДЕ та дозволяє підвищити ефективність регулювання частоти, мінімізувати відхилення частоти та забезпечувати якість електроенергії відповідно до сучасних стандартів. У роботі проаналізовано існуючі підходи до первинного, вторинного та третинного регулювання частоти, а також методи гібридного керування у системах з відновлюваними джерелами. Особливу увагу приділено математичному моделюванню процесів та розробці адаптивних алгоритмів управління з використанням прогнозних моделей генерації та навантаження.The master's work is dedicated to the development of methods and algorithms for optimizing the control of power plants in modern energy systems, which are characterized by a high frequency of renewal of energy units (ER). The relevance of the work is due to the increasing instability of the generation of wind and solar power plants, which creates additional signals to ensure accurate frequency regulation and stability of the power system. The research method is to develop and condition an optimized heating system for a robotic power plant, which reduces stochasticity WHERE it allows increasing the efficiency of frequency regulation and minimizing Enhance the frequency and ensure the power supply is consistent with current standards. The work analyzed different approaches to primary, secondary and tertiary frequency regulation, as well as methods of hybrid heating in systems with rechargeable jets. Particular attention is paid to the mathematical modeling of processes and the development of adaptive control algorithms based on predictive models of generation and generation.