Розробка алгоритму адаптивного управління енергоблоком для режиму роботи під час нестабільності мережі та аварійних ситуацій

Abstract

Метою роботи є розробка та обґрунтування алгоритму адаптивного управління енергоблоком, здатного оптимізувати його роботу під час нестабільності електричної мережі та в умовах аварійних ситуацій. Це дозволить підвищити надійність енергопостачання та забезпечити ефективніше реагування на зміни в режимі роботи енергосистеми. Об'єкт дослідження – процеси адаптивного управління енергоблоками під час аварійних ситуацій та в умовах змінної стабільності енергосистеми, а також розробка алгоритмів, що оптимізують їх роботу в таких режимах. Предмет дослідження – енергоблоки теплових та атомних електростанцій, що функціонують в умовах нестабільності мережі та аварійних ситуацій. Задачі дослідження включають: аналіз існуючих методів управління енергоблоками під час аварійних ситуацій; розробка адаптивного алгоритму, який враховує зміни в параметрах енергосистеми; моделювання та тестування запропонованого алгоритму на реальних сценаріях аварій та нестабільності мережі.

The aim of the work is to develop and substantiate an adaptive control algorithm for a power unit that can optimize its operation during electrical grid instability and emergency situations. This will enhance the reliability of power supply and ensure more effective responses to changes in the operating conditions of the energy system. The object of the study is the processes of adaptive control of power units during emergency situations and in conditions of varying stability of the energy system, as well as the development of algorithms that optimize their operation under such conditions. The subject of the study is the power units of thermal and nuclear power plants operating under conditions of network instability and emergency situations. The research tasks include: analysis of existing methods for controlling power units during emergency situations; development of an adaptive algorithm that accounts for changes in energy system parameters; modeling and testing the proposed algorithm in real-world emergency and network instability scenarios.