Оценка индекса устойчивости напряжения электрических сетей питающих зарядные станции электромобилей с применением многослойного персептрона

Обеспечение устойчивости напряжения энергетической системы является одним из ключевых проблем в планировании и эксплуатации энергосистемы. В настоящий момент в результате ряда технологических инцидентов в виде нарушения устойчивости напряжения энергосистемы были испытаны многослойные персептроны на территории различных странах

ЦЕЛЬ. Разработка интеллектуального подхода к оценке Индекса Устойчивости Напряжения нагрузки (ИУН) в энергосистеме с использованием методов вычислительного интеллекта (нейронные сети).

МЕТОДЫ. В ходе проведения данных исследований применен способ оценки ИУН, который применяется для мониторинга устойчивости напряжения в энергосистеме с помощью метода «СмартПарк».

РЕЗУЛЬТАТЫ. Получены результаты обеспечения этапа разработки, который обосновывает возможность применения Многослойного Персептрона (МСП) для оценки ИУН с высокой степенью точности.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. В ходе выполнения данных исследований авторами статьи выдвинуты следующие выводы: представлен подход, основанный на базе многослойной персептронной (МСП) нейронной сети с прямой связью; проведена оценка ИУН на примере энергосистемы с применением метода «СмартПарк»; представленный подход нейронной сети не зависит от напряжения холостого хода на определенной шине нагрузки; наличие показателей активной мощности, реактивной мощности и напряжения на шине нагрузки достаточно для проведения оценки ИУН; подход МСП позволяет точно оценить ИУН даже при изменении топологии и условий эксплуатации. Полученные показатели могут быть применены в изменении методики оценки устойчивости напряжения в электротехнических системах и комплексах и расчета их рабочих режимов.

1. P. Kundur Power System Stability and Control // California:EPRI Power System Engineering Series, McGraw-Hill, 1994. ISBN 0-07-035958-X.

2. Taylor C. W. Power System Voltage Stability // California: EPRI Power System Engineering Series, McGraw-Hill, 1993. ISBN 0-07-063164-0. G. K.

3. F. Mumtaz, M. H. Syed, M. Hosani, A Novel Approach to Solve Power Flow for Islanded Microgrids Using Modified Newton Raphson with Droop Control of DG // IEEE Transactions on Sustainable Energy. 2015. V. 7.

4. A. Mehrizi-Sani, R. Iravani, Potential-Function Based Control of a Microgrid in Islanded and Grid-Connected Modes // IEEE Transactions on power systems. 2010. V. 25. № 4.

5. R. Nuqui, A. Phadke, Phasor measurement unit placement techniques for complete and incomplete observability // IEEE Transactions on Power Delivery. 2005. V. 20, № 4. pp. 23812388.

6. R. Cardenas, R. Pena, S. Alepuz, G. Asher, Overview of Control Systems for the Operation of DFIGs in Wind Energy Applications // IEEE Transactions on Industrial Electronic. 2013. V. 60. № 7.

7. Шкитина Н.П., Анализ влияния стохастической нагрузки электромобилей на распределительную сеть // журнал электроэнергия, Т. 20. № 1. 2021. С. 40-45.

8. C.A. Canizares, Comparison of Performance Indices for Detection of Proximity to Voltage Collapse // IEEE Transactions on Power Systems. 1996. V. 11 № 3. pp. 1441-1450.

9. P. Kessel, H. Glavitsch, Estimating the Voltage Stability of a Power System // IEEE Transactions on Power Delivery. 1986. V.1. № 3. pp. 346-353.

10. Н.И. Воропай, Н.В. Томин, Комплекс Интеллектуальных Средств Раннего Выявления И Предотвращения Возникновения Системных Аварий В Энергообъединениях // Автоматика и телемеханика журнал. 2018. № 10. С. 6-25.

11. G. Weili, W. Haikun, Z. Junsheng, L. Weiling, Z. Kanjian, Application of the error function in analyzing the learning dynamics near singularities of the multilayer perceptrons // Chinese Control Conference (CCC), 2012. pp. 3240-3243.

12. В. Сидорович, Влияние электромобилей на энергосистему// [электронные ресурсы] https://cutt.us/renen-ru. Дата обращения: 24.01.2018.

13. Альзаккар А. Применение искусственных нейронных сетей для оценки устойчивости напряжения электроэнергетических систем в Сирии // Международный технико-экономический журнал. 2020. С.87-95.

14. Mestnikov N., Alzakkar A., Valeev I., Maksimov V. Assessment of the Performance of the Solar Power Plant with a Capacity 150W // International Russian Automation Conference, 2021. pp. 404-408.

15. A. Malkhandi, N. Senroy, S. Mishra, A Dynamic Model of Impedance for Online Thevenin’s Equivalent Estimation // IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs. 2022. V. 69. pp. 194-198.

16. C. B. Pronin, O. I. Maksimychev, A. V. Ostroukh, A. V. Volosova, Creating Quantum Circuits for Training Perceptron Neural Networks on the Principles of Grover's Algorithm // Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications, 2022.

17. И. М. Валеев, А. Альзаккар, Гармоники и их Влияние при Определении Метода Компенсации Реактивной Мощности в Электрических Сетях // Вестник Казанского технологического университета. 2020. № 12. С. 24-39.

18. J. Yang; J. Portilla; T. Riesgo, Smart parking service based on Wireless Sensor Networks // Annual Conference of Industrial Electronics Society. 2012. pp. 6029- 6034.

19. А.И. Федотов, Р.Э. Абдуллазянов, Р.М. Мударисов, Методики оценки устойчивости синхронных двигателей при трехфазных коротких замыканиях в системе внешнего электроснабжения // Проблемы энергетики - КГЭУ. Т. 21. № 3-4. 2019. С. 102-112.

20. T.K. Abdul Rahman and G.B. Jasmon, A New Technique for Voltage Stability Analysis in A Power System and Improved Load Flow Algorithm for Distribution Network // Energy Management and Power Delivery. V. 2 1995. P: 714–719.