Systems. Methods. Technologies 2 (38) 2018

Systems Methods Technologies. Yu.N. Bulatov et al. The use of energy … 2018 № 2 (38) p. 38-43 42 Рис. 6. Осциллограммы действующих значений напряжений на шинах нетягового потребителя при удаленном трехфазном КЗ: 1 — согласованно настроенные АРВ и АРЧВ турбогенератора, но без использования НЭ; 2 — согласованно настроенные АРВ и автопрогностический АРЧВ турбогенератора, но без использования НЭ; 3 — с использованием постоянно подключенных НЭ с согласованно настроенными АРВ и автопрогностическим АРЧВ турбогенератора В результате анализа представленных осциллограмм напряжений и частоты вращения ротора турбогенератора мини-ТЭЦ, а также величин провалов напряжений при отключении основного питания РЭС можно сделать вы- вод об эффективности применения прогностических ал- горитмов управления и НЭ для снижения провалов на- пряжения (см. таблицу 1). Применение автопрогностиче- ского АРЧВ по сравнению с традиционным пропорцио- нально-интегрально-дифференциальным алгоритмом управления позволяет снизить глубину провала напряже- ния, значительно уменьшить время переходного процесса и величину перерегулирования напряжения и частоты. Применение автопрогностического АРЧВ и НЭ при удаленном трехфазном КЗ (в конце ЛЭП 6 кВ) улучшает демпфирование колебаний напряжения, частоты и мощ- ности, а также снижает время переходного процесса и величину перерегулирования частоты вращения ротора турбогенератора мини-ТЭЦ. Однако при этом глубина провала напряжения практически не изменяется. Заключение Результаты компьютерного моделирования позволяют сделать следующие выводы: 1. Использование постоянно подключенных НЭ на шинах постоянного тока ВПТ позволяет значительно сни- зить глубину провала напряжения у нетягового потреби- теля при временном отключении основного питания РЭС. В рассматриваемом примере снижение максимального значения глубины провала напряжения составило 42,8 %. 2. Автопрогностический АРЧВ по сравнению с тра- диционным алгоритмом управления позволяет снизить глубину провала напряжения (максимальная глубина провала напряжения снизилась на 12,7 %), значительно уменьшить время переходного процесса и величину пере- регулирования напряжения и частоты. 3. Применение НЭ и автопрогностического АРЧВ по- зволяет снизить практически до нуля величину перерегу- лирования частоты вращения ротора генератора установ- ки РГ и время переходного процесса при временном от- ключении основного питания РЭС нетяговых потребите- лей, а также при удаленном трехфазном коротком замы- кании. 4. Накопители энергии возможно эффективно приме- нять в системах электроснабжения железных дорог с по- мощью зарядов от установок РГ, тяговых подстанций и рекуперирующего поезда. Литература 1. Clark W. Gellings The Smart Grid: Enabling Energy Effi- ciency and Demand Response. Published by The Fairmont Press, 2009. P. 300. 2. Дорофеев В.В. Макаров А.А. Активно-адаптивная сеть – новое качество ЕЭС России // Энергоэксперт. 2009. № 4. С. 29-34. 3. Morzhin Yu.I., Shakaryan Yu.G.,Kucherov Yu.N.Smart Grid Concept for Unified National Electrical Network of Russia // CD. Preprints of proceedings of IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Europe 2011, Manchester Dec. 5-7 2011. Manches- ter, GB: IEEE, The University of Manchester, Panel session 5D. P. 1-5. 4. Buchholz M., Styczynski Z. Smart Grids – Fundamentals and Technologies in Electricity Networks // Springer-Verlag Ber- lin Heidelberg, 2014. P. 396. 5. Schoenung S.M., Hassenzahl W.V. Long- vs. short-term energy storage technologies analysis: a life-cycle cost study: a study for the DOE energy storage systems program..United States: N. P. 2003. Web. doi:10.2172/918358. 6. Zhuk A., Denschikov K., Fortov V., Sheindlin A., Wilc- zynskiet W. Hybrid energy storage system based on supercapaci- tors and Li-ion batteries // Journal of Applied Electrochemistry. 2014. Vol. 44. P. 543-550. 7. Xinwei Shen, Shouzhen Zhu, Jinghong Zheng Active dis- tribution network expansion planning integrated with centralized and distributed Energy Storage System // Power & Energy Socie- ty General Meeting. IEEE Conference Publications. 2015. P. 1-5, doi: 10.1109/PESGM.2015.7286069. 8. Nishi Y. Lithium ion secondary batteries; past 10 years and the future // Journal of Power Sources. 2001. Vol. 100. P. 101-106. 9. Булатов Ю.Н., Крюков А.В., Чан Зюй Хынг. Примене- ние сетевых кластеров (microgrid) в системах электроснабже- ния железных дорог. Братск: БрГУ, 2016. 178 с. 10. Ran Wang, Ping Wang, Gaoxi Xiao. Intelligent Microgrid Management and EV Control Under Uncertainties in Smart Grid. Springer. 2018. P. 218. 11. Bulatov Yu. N., Kryukov A.V. Optimization of automatic regulator settings of the distributed generation plants on the basis