Оценка надежности систем электроснабжения при интеграции возобновляемых источников энергии

Обеспечение надежности электроснабжения потребителей было и остается важнейшей задачей. Актуальность повышения надежности электроснабжения возрастает в связи с усложнением структуры сетей, появления в них новых элементов (распределенная генерация, использование возобновляемых источников энергии) [1].

Особую актуальность приобретает проблема обеспечения бесперебойного электроснабжения на базе возобновляемых источников энергии. Решение указанной проблемы имеет большое значение для бесперебойного и качественного энергообеспечения территорий, удаленных от крупных электростанций, не охваченных электрическими сетями, испытывающих недостаток существующих мощностей. [2] В настоящее время из-за постоянного роста энергопотребления в мегаполисах и крупных промышленных регионах, происходит снижение резерва генерирующих мощностей, а в некоторых случаях растет их дефицит. Развитию систем электроснабжения на основе возобновляемых источников энергии (ВИЭ), и в частности на основе ветро-солнечной энергетик, в регионах с большим ветровым и солнечным энергопотенциалом, уделяется особое внимание. [3]

Особенностью возобновляемых источников энергии является нестабильность выходной мощности, связанная с непостоянством характеристик энергоносителя (ветра, солнца). Последствия от данных рисков заключаются в высокой вероятности нарушения электроснабжения потребителей [4].

Существуют различные методы оценки надежности электроэнергетических систем, однако они не учитывают работу СЭС совместно с возобновляемыми источниками энергии.

Актуальной остается задача разработки и совершенствования методик оценки надежности систем электроснабжения, включающих возобновляемые источники энергии обеспечивающей бесперебойное питание ответственных потребителей электрической энергией требуемого качества [5].

Как известно, отличительной особенностью возобновляемой энергетики, а именно энергия ветра и солнца, является нестабильность выходной мощности и даже ее отсутствие, это связано с непостоянством ветровой активности и отсутствием солнца в ночные часы и в период облачности. В таком случае отсутствие выходной мощности электроагрегата принимается как отказ.

МЕТОДИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ИССЛЕДОВАНИЮ И ОБЕСПЕЧЕНИЮ НАДЕЖНОСТИ СЭС

Целью работы является разработка метода оценки надежности системы электроснабжения, включающие возобновляемые энергетические установки. На данном этапе отсутствует четкого подхода к оценке надежности и ее эффективности системы, использующие ВИЭ.

Отечественный и зарубежный опыт решения задач по оценке надежности систем электроснабжения показывает, что показатели надежности в общем случае образуют три группы [2, 3]:

1. Вероятность какого-либо события, например, отказа;

2. Интенсивность событий, например, число отказов в единицу времени;

3. Средняя продолжительность события (математическое ожидание), например, средняя продолжительности времени между отказами, средняя продолжительность времени восстановления после отказа.

Для анализа надежности из существующих методов можно выделить два основных подхода. Первый-использование аналитических методов. Второй -моделирование. Преимущества аналитических методов: короткое время вычислений, меньшая затрата сил для моделирования. Методы, использующие моделирование дают практически одинаковые результаты, но требует больше времени на расчет. Энергосистему можно моделировать с большой детализацией.

Для определения вероятности отказа необходимо обработать статистику ветряной активности по часам в годовой период. Далее найденная величина вероятности используется в расчете в качестве дополнительной аварийности ВЭУ. Для этого необходимо с помощью тестового примера определить показатели надежности для схемы электроснабжения. Расчет надежности проводится одним из аналитических методов. Рассчитывается вероятность безотказной работы ветроэнергетических установок и солнечных электростанции и дизельной установки. Далее с помощью биноминального распределения определяется суммарная вероятность безотказной работы системы. Кроме этого необходимо произвести оценку экономической эффективности СЭС с возобновляемыми источниками энергии путем определения условного ущерба от недоотпуска электроэнергии потребителям.

И в завершении производится анализ критичности отказов каждого элемента система методом FMECA анализа, что подразумевает под собой выявление самого слабого звена системы с помощью параметра риска.

Технико-экономическая оценка эффективности СЭС с учетом надежности

Для расчетного примера была взята существующая СЭС п. Батакан Забайкальского края, Читинской области. Внешнее электроснабжение поселка - автономное, работает основная электростанция на дизельном топливе через поселковую сеть 10кВ. Электростанция 2Ч200кВт установлена в центр поселка, рядом с администрацией, и работает на шины 10кВ ПС Батакан. Так же имеются 2 резервных дизель-генератора мощностью по 25кВт и котельные. При работе генераторов имеются бестоковые паузы и перерывы электроснабжения, длительность которых в течение года составляет до 1000 часов.

Для анализа надежности СЭС, имеющую в своей структуре ВИЭ, было смоделирована в программе Homer Pro 3.8.7 схема электроснабжения п. Батакан с ветро-солнечной установкой, показанной на рисунке 1.

В результате расчетов автономной электростанции, работающей на ДЭС и ВИЭ, в программе Hоmer Рrо 3.8.7 для п. Батакан, были получены следующие результаты:

Суммарная установленная мощность 1,8 МВт.

Средняя цена за 1 кВт*ч э/э равна 0.134$

Капитальные затраты на установку электростанции составили $1,7 млн.

Цена капитальных затрат - $1,8 млн.

График электрической нагрузки представлен на рисунке 2

Рисунок 2

Использование ветрогенераторов обосновано при скорости ветра свыше 3-4 м/с. использование ВГ обосновано тем, что это дает дополнительный источник энергии, следовательно увеличение надежности питания.

Как видно из графика на рисунке 3 генерация солнечной энергии примерно равномерно распределена на протяжении всего года. Это связано с повышением КПД фотоэлементов зимой, в связи с низкой температурой, а также с повышенной облачностью во 2-й половине лета и осенью, в связи с сезоном дождей.

Как видно из диаграммы (рисунок 4) наибольший процент стоимости составляют фотоэлектрические модули. Важно заметить, что если капитальная стоимость 1 кВт установленной мощности на сегодняшний день составляет 1.25$, то к 2020 году план DОE (Deраrtment оf Energу USА) состоит в том, чтобы сократить эту стоимость на 20% до 1$/кВт.

Установки на ветровых и солнечных источниках энергии работают неравномерно и отсутствие ветра и солнца принимается, как отказ. Выработка электроэнергии на данной ВЭС как видно из графика (рисунок 5) осуществляется только от 4 м/с, ниже этого значения агрегат находится в отключенном состоянии.

Согласно статистическим данным ветровой активности была просчитана выходная мощность ВЭС по часам в течение года в программе Homer Pro. Суммарное количество часов простоя оборудования ветроэнергетических установок составляет 3474 ч.

Аналогично суммарное количество бестоковых пауз фотоэлектрических элементов - 4469 ч., Следовательно, вероятность безотказной работы ветроэнергетических установок и фотоэлектрических элементов составит 0,6 и 0,8 соответственно.

Расчет надежности системы произведем биноминальным методом распределения: (p+q)n=1

По результатам решения функции определяется суммарная вероятность состояний схемы электроснабжения, при которых осуществляется бездефицитное питание потребителя, которое составит Pc= 0,7.

Произведем оценку экономической эффективности системы путем определения условного ущерба от недоотпуска электроэнергии у потребителей:

Ущерб за год представим как:

Y_t = y₀ ·Э

где y₀ -удельный ущерб руб./кВтч

Э - недоотпущенная электроэнергия

Yt =1,93*(1-0,7)* 1035*8760=5 249 561 руб.

Анализ критичности отказов FMECA-методом

FMEA представляет собой метод, позволяющий идентифицировать тяжесть последствий видов потенциальных отказов, и обеспечить меры по снижению риска. В некоторых случаях FMEA также включает в себя оценку вероятности возникновения видов отказов. Это расширяет анализ.

FMEA-анализ можно использовать на различных уровнях разделения системы и в разные моменты её жизненного цикла.

При проведении FMEA-анализа выявляются возможные виды отказов и их последствия от отдельных элементов к подсистемам и системы в целом.

Применение FMEA-анализа, а также регулирование и управление качеством поставок электроэнергетических ресурсов в логистической системе электроэнергетической системы (ЭЭС) позволят повысить надежность и качество поставок электроэнергии потребителям. Анализ вида отказов приводит также к анализу критичности. Определение критичности подразумевает использование качественной меры последствий видов отказа.

Критичность имеет множество определений и способов измерения, большинству из которых присущ близкий смысл: воздействие или значимость вида отказа, который необходимо устранить или смягчить его последствия.

Цель анализа критичности состоит в качественном определении относительной величины каждого последствия отказа. Значения этой величины используют для установления приоритетности действий по устранению отказов или снижению их последствий на основе комбинаций критичности отказов и тяжести их последствий.

Группы факторов, влияющих на компоненты электроэнергетических систем:

1. факторы окружающей среды, включающие интенсивность грозовой и ветровой деятельности, гололедные отложения, обложные дожди, мокрый снег, густой туман, изморозь, роса, солнечную радиацию и другие.

2. эксплуатационные факторы, включающие перегрузки элементов электроустановок, токи коротких замыканий (сверхтоки), различные виды перенапряжений (дуговые, коммутационные, резонансные и др.).

3. факторы, косвенно влияющие на надежность работы электроустановок, включающие ошибки проектирования и монтажа: несоблюдение руководящих материалов при проектировании, неучет требований надежности, неучет величины емкостных токов в сетях, некачественное изготовление элементов электроустановок, дефекты монтажа и др.

4. случайные факторы: наезд транспорта и сельскохозяйственных машин на опоры, перекрытие на движущийся транспорт под проводами ВЛ, обрыв провода и т.п.

Анализ производится с использованием приоритетного коэффициента риска

К =S*O*D,

S - коэффициент, учитывающий значение последствий отказов (тяжесть последствий проявления причин отказов) для потребителя. При анализе процесса потребителем считают того, кто принимает результат предыдущего этапа (и, в конце концов, конечного потребителя).

O - коэффициент, учитывающий вероятность Рн, с которой отказ или его причина не могут быть обнаружены до возникновения последствий непосредственно у потребителя. Нужно отметить, что вероятность пропуска (необнаружения) причины численно равна среднему выходному уровню дефектности.

D - коэффициент, учитывающий вероятность Ро отказа. При определении Ро исходят из того, что отказ не обнаружится до тех пор, пока не подключится первый потребитель.

В результате наиболее «слабым» элементов системы являются ВЭС.

Анализ причин и последствий отказов позволяет выявить именно те дефекты, которые обуславливают наибольший риск потребителя, определить их потенциальные причины и выработать корректирующие действия по их устранению еще до того, как эти дефекты проявятся и, таким образом, предупредить затраты на их исправление.

В работе составлен алгоритм методики оценки надежности и экономической эффективности системы электроснабжения, имеющую в своем составе ВИЭ.

Представлена апробация данной методики на основе данных системы электроснабжения п. Батакан. Было выполнено моделирование и оптимизация энергосистемы с ВИЭ в программе Homer Pro 3.8.7. Произведена оценка надежности СЭС, в результате суммарная вероятность безотказной работы системы составила 0.7. Для сглаживания пиков нагрузки в энергосистемах и регулирования частоты напряжения применятся литий-ионные аккумуляторы. Годовой ущерб от недоотпуска энергии составил 5, 2 млн руб./год. электрический сеть математический

Был производен анализ критичности отказов каждого элемента система методом FMECA анализа, что подразумевает под собой выявление самого слабого звена системы с помощью параметра риска. Наиболее слабым элементом системы являются ВЭС.

Список литературы

1. Энергетическая стратегия России до 2030 г.

2. Шушпанов И.Н., Суслов К.В., Воропай Н.И. Математическая модель и топологический метод расчета надежности распределительной электрической сети. Вестник Иркутского государственного технического университета. 2012. № 6 (65). С. 137-141.

3. Солонина Н.Н., Степанов В.С., Суслов К.В. Информационные технологии в интеллектуальных электрических сетях: монография - Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2014.

4. Полуботко А. А. Надежность и качество поставок электроэнергии категории эффективности логистической системы // Вестник Томского государственного университета. 2009. №321. С.142-146

5. ГОСТ Р 51901.12-2007. Менеджмент риска. Метод анализа видов и последствий отказов

Размещено на Allbest.ru