Теория и методы обоснования развития и управления режимами интеллектуальных электроэнергетических систем

Разработан метод достоверизации измерений активной мощности в распределительных сетях ЭЭС с высоким уровнем проникновения возобновляемой энергии, поддерживаемой системой сохранения энергии. Решена задача расстановки устройств синхронизированных векторных измерений (УСВИ) на вставке постоянного тока. Результаты расчетов показали, что расстановка УСВИ, обеспечивающая полную наблюдаемость схемы, что дает возможность выполнения линейного оценивания состояния и получения оценок высокой точности, что повышает эффективность мониторинга параметров ВПТН и обеспечивает своевременное извещение оперативного персонала станции и диспетчерского персонала Системного Оператора о возникших изменениях частоты. Доказана возможность использования программы расчета потокораспределения электрической сети с однолинейным моделированием для расчета режимов трехфазной трехлинейной сети с несбалансированными нагрузками путем преобразования трехпроводной модели сети в однолинейную. Показано, что эффективным способом симметрирования нагрузок, приводящим к снижению тока в нейтральном проводе и позволяющим приблизить фазные напряжения относительно нейтрального провода к фазным напряжениям относительно земли, является перемещение однофазной нагрузки наиболее нагруженной фазы в менее нагруженную фазу. Анализ факторов, определяющих возникновение и развитие с тяжелыми последствиями для системы и потребителей крупных системных аварий каскадного характера в ЕЭС России позволил выявить ряд, дал возможность сформулировать соответствующие рекомендации по направлениям исследований в части разработки необходимых методов и процедур совершенствования систем РЗ и ПА. Разработаны концепции и действующие модели автономных интеллектуальных систем управления режимами энергетических объектов (регулятор управления электроприводом синхронного двигателя) и системы (система «Искусственный диспетчер», автоматизированная система прогнозирования электропотребления) на базе методов глубокого машинного обучения. Представлен анализ современного методического и программного обеспечения для оценки ветроэнергетического потенциала и рассмотрены особенности разработанной программы Wind-MCA. Разработано программное обеспечение для анализа эффективности ветропарка и прогнозирование мощности ветроэнергетических станций на базе моделей машинного обучения. Показана взаимозависимость свойств кибербезопасности системы SCADA, WAMS и качества измерений при кибератаках. Предложен алгоритм оценки качества данных с учетом нарушений свойств кибербезопасности как предварительный этап оценивания состояния ЭЭС. Предложен алгоритм обработки синхронизированных векторных измерений на основе вейвлет-анализа и нечеткой логики, повышающий качество информации, поступающей от SCADA, WAMS. Совокупное применение вейвлет-анализа и нечеткой логики при обработке данных увеличивает степень полноты и достоверности информации, используемой при ОС ЭЭС в условиях кибератак.