Возможности сетей, построенных в соответствии с концепцией Smart Grid для индивидуализации потоков мощности от поставщиков к потребителям

В последние годы активно развиваются технологии Smart Grid. В рамках этой концепции разрабатываются методы и оборудование для быстрого компьютерного управления в основном коммутационными устройствами в электросетях с целью оптимизации направления энергопотоков от источников к потребителям. Основой подхода является развертывание специальной информационной сети, согласованной по архитектуре с электросетью, для управления устройствами последней. С помощью специальных программ анализируются состояния устройств потребления энергии и рассчитываются необходимые переключения на электросетях для получения максимальной эффективности использования энергии.

В этой области ведутся активные разработки и уже реализованы конкретные примеры в масштабах населенных пунктов, городов и целых штатов. Но Smart Grid на сегодняшний день решает, в основном, технологические задачи: снижает вероятность аварий на линиях, значительно увеличивает скорость их устранения или делает их «незаметными» для пользователя, эффективнее распределяет сгенерированную энергию и т. д. Другими словами, модернизирует энергосеть, в первую очередь, с выгодой для поставщиков и сетей передачи. Новизна работы заключается в использовании функциональных возможностей Smart Grid в интересах потребителя. Решается техническая задача своеобразного «окрашивания» мощности, поступающей в систему от разных поставщиков. Зная реальный вклад в купленный объем мощности каждого из источников, потребитель сможет производить расчеты с поставщиками напрямую. Результаты работы показывают возможность индивидуализации потоков мощности от различных поставщиков к каждому потребителю. Практическая значимость исследования заключается в возможности исключения промежуточной инстанции при расчетах на рынке электроэнергии, что значительно повлияет на ее стоимость для конечного потребителя.

Основные результаты работы доложены и обсуждены на международных научно-технических конференциях «ИСТ-2010», «ИСТ-2011», результаты исследования опубликованы в сборниках трудов данных конференций.

Целью работы является исследование возможностей сетей, построенных в соответствии с концепцией Smart Grid для индивидуализации потоков мощности от различных поставщиков к каждому из потребителей с целью изменения механизмов расчетов на рынке электроэнергии.

1. Обзор технологии Smart Grid

Smart Grids — это электрические сети, которые могут грамотно интегрировать поведение и действия всех пользователей, подключенных к ним — генераторов, потребителей и других, для того, чтобы предоставлять эффективный, экономичный и надежный сервис поставок электроэнергии. Smart Grid использует инновационные продукты и услуги в сочетании с интеллектуальным мониторингом, контролем, коммуникациями и технологиями самовосстановления в следующих целях:

обеспечение простоты подключения и эксплуатации генераторов всех размеров и технологий, предоставление потребителям возможности принимать участие в оптимизации работы системы, предоставление потребителям больше информации и возможностей для выбора источника питания, значительное сокращение воздействия на окружающую среду всей системы электроснабжения, сохранение или даже улучшение высокого уровня надежности системы, качества и надежности поставок, эффективное поддержание и улучшение существующих сервисов и услуг.

Первый пример реализации был внедрен в Италии в 2005 году. Также функционируют системы во многих штатах США, отдельных городах Канады, Польши, Германии и других странах.

Разработкой данных технологий сейчас занимаются исследовательские институты по всему миру, предлагаются технические решения для реализации функциональных возможностей интеллектуальных сетей. Остановимся подробнее на тех аспектах технологии Smart Grid, развитие которых спровоцировало проведение исследований в рамках данной работы.

2. Учет электрической мощности

Основными функциями систем учета и мониторинга является прогноз перегрузок и оценка стабильности энергосистемы, отслеживание рабочего состояния оборудования, предотвращение хищения электроэнергии, а также поддержка стратегии управления smart grid. Они реализуются с помощью следующих технологий и систем:

современные счетчики с микропроцессором (смарт-метры) и оборудование для считывания и анализа их показаний удаленно системы обширного мониторинга динамическая оценка состояния участков сети (как правило, на основе онлайн чтения с помощью волоконно-оптического измерения температуры в сочетании с системами оценки температуры в режиме реального времени (Real time thermal rating — RTTR))

ценообразование по факту потребления и в режиме реального времени усовершенствованные переключатели и кабели технология обратного рассеивания радиоволн цифровые реле защиты

2.1 Интеллектуальные счетчики (Smart Metering)

Smart Meter — это электрический счетчик, который записывает измерения потребления электроэнергии с интервалом в час или меньше, и сообщает данную информацию на сервер мониторинга и биллинга. Интеллектуальные счетчики предоставляют возможность двусторонней связи между прибором учета и центральной системой. Smart Meter может передавать данные о потреблении энергии практически в реальном времени, помогая потребителю принимать обоснованные решения о том, сколько энергии использовать и в какое время суток. В будущем счетчики станут отслеживать потребление энергии каждым домашним устройством и поддерживать определенные правила поведения в часы пиковой нагрузки и в другое время суток. Такой подход дает преимущества не только потребителям, но и энергетическим компаниям, которые повышают эффективность своих процессов (за счет удаленного управления счетчиками) и могут эффективнее бороться с кражами электроэнергии (сегодня 10−20 процентов потребленной энергии не оплачивается).

2.2 Phasor measurement unit

электроэнергия smart grid мощность

PMU (Phasor Measurement Unit) — высокоскоростной датчик, измеряющий комплексные величины тока и напряжения. В отличие от традиционных телеизмерений, данные от PMU синхронизированы по времени через GPS, точность их выше и поступают они в пункты сбора информации PDC (Phasor Data Concentrator) тысячами срезов в секунду, тогда как SCADA принимает один срез в несколько секунд.

Размещенные в крупных узлах энергосистемы, PMU вместе со SCADA-системой образуют — Wide Area Measurement System (WAMS). WAMS — это инфраструктура в сетевом процессе управления, сконструированная под развитие и интеграцию информации, основанной на измерениях. WAMS наращивает возможности SCADA-системы: она включает в себя сбор информации, её обработку и оперативную поддержку, и специально разработана для обновления отображения энергосистемы с целью её безопасности и надёжности.

Используя большое количество PMU и возможность сравнивать показания измерений формы переменного тока всюду по сети, реализуется механизм моментального реагирования системы управления энергоснабжения на изменение условий в сети.

Таким образом, с помощью современных приборов учета осуществляется тотальный контроль распределения и потребления электрической мощности. Существует возможность измерения перетока мощности по контролируемому сечению на любом участке сети. Результаты этих измерений точно определяют факт хищения электроэнергии, а также могут служить основой для расчетов между потребителями и поставщиками.

Информационная сеть Энергосистема на основе Smart Grid объединяет две подсистемы:

подсистема передачи электроэнергии, подсистема обмена информацией.

Рисунок 1 — Наложенная информационная сеть Технология Smart Grid предполагает развертывание информационной сети, объединяющей всех потребителей и производителей энергии на данном рынке и обеспечивающей эффективное сбалансированное и безопасное регулирование контрактов на поставку электроэнергии для всех потребителей и всех поставщиков.

Сеть представляет собой децентрализованную структуру, объединяющую в себя интеллектуальные узлы всех оконечных устройств энергосистемы, как потребителей, так и генераторов, а также узлы сервисов, необходимых для эффективного функционирования, как самой сети, так и поддержки правильного взаимодействия с внешней средой по отношению к данной энергосистеме. В такой сети используется принцип тотальной индивидуальной адресации всех узлов и обеспечивается необходимый информационный обмен между любыми узлами, т. е. сеть строится с удовлетворением принципа целостности, покрывая энергосистему полностью. Интеллектуальные узлы, ассоциированные с потребителем или поставщиком электроэнергии обеспечивают регистрацию прошедшей мощности через обслуживаемый энергоинтерфейс и имеют встроенные средства обработки информации для поддержки исполнения алгоритмов сервисов энергосети.

Сегодня для связи и передачи информации между различными объектами используются различные каналы связи. Это и связь по низковольтным проводам (низкочастотным контрольным кабелям, коаксиальным высокочастотным кабелям), по оптическим кабелям, по проводам высоковольтных линий электропередач, по направленному защищенному радиоканалу и т. д. В последнее время все шире начинают применяться и сетевые технологии Ethernet/Internet. Это связано в первую очередь с дешевизной, широкой распространенностью и повсеместной доступностью таких сетей, хорошо отработанными технологией и протоколами связи, необходимостью в будущем обмениваться огромными массивами информации с многочисленных компонентов энергосистемы, разбросанных на большой территории. Уже сегодня на рыке присутствуют всевозможные электронные датчики, трансдьюсеры, измерительные преобразователи, снабженные встроенным дешевым модемом, позволяющим подключать их к сети Ethernet/Intranet. Что касается применяемой сегодня в релейной защите оптоволоконной связи, то она считается слишком дорогой для расширенного и повсеместного применения в концепции Smart Grid. Впрочем, в этом деле много спекуляций, и различные компании, занимающие определенный сектор рынка систем связи пытаются обосновать целесообразность применения в концепции Smart Grid именно их принципов и систем передачи данных. Так, например, наряду с утверждениями о том, что будущее принадлежит исключительно стандартным сетевым приложениям Ethernet/Intranet, встречаются утверждения о том, что единственно правильным решением является широкополосная связь по проводам высоковольтных линий сети. В литературе можно встретить также вполне серьезное обсуждение перспектив применения в Smart Grid технологий современной беспроводной связи, таких как сети сотовой связи, WiMAX, Wi-Fi и других, широко применяемых в быту.

2.3 Системы генерации электроэнергии

Проблемы изменения климата на Земле и прогнозируемый дефицит органических видов топлива стимулирует развитие альтернативных источников электроэнергии, в первую очередь таких, как ветрогенераторы, солнечные фотоэлектрические системы, генераторы, работающие на биотопливе, приливные и волновые генераторы, генераторы, использующие тепло недр планеты и т. д. Новое развитие получат и гидроаккумулирующие станции, позволяющие более эффективно использовать уже выработанную электроэнергию.

Электрическая сеть всегда строилась как система односторонней передачи. Она состояла из одной или нескольких очень мощных генерирующих станций, связанных с потребителями энергии. Переход к возобновляемым источникам энергии и появление новых интеллектуальных устройств требуют иного подхода — строительства интеллектуальной одноранговой сети. Это значит, что энергия и информация должна идти не только к потребителям, но и в обратном направлении. Пользователи смогут играть роль не только потребителей, но и поставщиков в системе: избытки энергии от частных генераторов будут поставляться в общую энергосеть.

Ожидается, что в будущем количество таких источников будет неуклонно расти и подключаться к общей электрической сети они будут в различных точках сети. То есть генерирующие мощности в будущей системе электроснабжения будут больше распределенными, чем концентрированными, как сейчас. Характерной особенностью таких источников является их относительно небольшая мощность и нестабильность параметров генерируемой мощности. Очевидно, что для стабилизации параметров таких источников и их автоматической синхронизации с сетью необходимо достаточно «интеллектуальное» управляющее устройство. Разработка принципиально новых и повышение технико-экономической эффективности уже существующих систем генерации электроэнергии, устройств автоматического управления ими, систем связи, обеспечивающих информационный обмен таких источников с другими элементами энергосистемы, является одним из направлений концепции Smart Grid.

2.4 Интеллектуальные микрогриды

Так называемые микрогриды — это современные уменьшенные версии централизованной системы электроснабжения, организуемые в пределах населенного пункта или микрорайона. Пользователями в таких сетях являются как обычные потребители, так и обладающие системами генерации электроэнергии (частный ветрогенератор, блок солнечных батарей и т. д.). При реализации этих сетей локально достигаются такие цели, как надежность, сокращение выбросов углерода, диверсификация источников энергии, и, в итоге, сокращение расходов на электроэнергию для населенного пункта. По аналогии с глобальной энергосистемой, функциями интеллектуальных микрогридов являются генерирование, распространение и регулирование потока электроэнергии, но выполняются они локально. Smart microgrids являются идеальным способом для интеграции возобновляемых ресурсов на окружном уровне и позволяют потребителю участвовать в процессе продажи электроэнергии.

Рисунок 2 — Схема реализации Smart microgrid

Таким образом, потребитель имеет возможность выбора степени своего участия на рынке электроэнергии, вместо того, чтобы следовать поведению, определенному для него единственным поставщиком. Каждый клиент будет выбирать системы и услуги, которые идеально подходят для него.

Эти умные системы «местного» распределения электроэнергии могут расти и самоорганизовываться в ответ на индивидуальные потребности пользователей, тем самым повышая уровень потребительской ценности. Разработанные и реализованные предпринимателями, интеллектуальные микрогриды предназначены для работы в сотрудничестве с местными энергосетями, которые по-прежнему остаются основным источником энергии. В будущем, договор на оказание коммунальных услуг, скорее всего, будет представлять собой свод правил, стимулирующих компании поддерживать надежность сети и минимизировать вредное воздействие на окружающую среду, а не просто доставлять «немую» электроэнергию. И в то время как преобразование может привести к некоторому дискомфорту и даже вызвать сопротивление, понятно, что глобальным энергосетям крайне необходимы такие дополнительные микросети для обеспечения энергопоставок на многие десятилетия вперед.

2.5 Накопители электрической мощности

Одно из возможных решений повышения «стойкости» электросети к экстремальным условиям — использование больших систем накопления энергии. Использование накопителей энергии позволяет разнести во времени производство и потребление электроэнергии: в благоприятное для потребителя время заряжаться, и разряжаться — при необходимости (в часы дорогой электроэнергии, для поддержания надежности и/или в чрезвычайных ситуациях).

Возможные места размещения накопителей энергии зависит от того, для каких целей он будет применяться. Можно выделить ряд наиболее актуальных применений накопителей энергии:

выравнивание пиковых нагрузок (размещение: объекты генерации, конечные потребители);

регулирование выработки возобновляемых источников энергии (объекты генерации, конечные потребители);

регулирование частоты энергосистемы (сети, объекты генерации, конечный интересант — системный оператор);

повышение надежности электроснабжения (сети, конечные потребители);

в качестве аварийных источников питания (конечный потребитель, особенно объекты первой категории надежности);

Возможные точки размещения накопителей энергии — на трансформаторных подстанциях и у конечного потребителя.

Размещение накопителей энергии на трансформаторных подстанциях позволит справиться с кратковременными перегрузками в сети. В результате, в случае незапланированного обрыва сети и возрастания нагрузки, подстанция не будет сразу отключаться, в течение некоторого времени (времени заряда накопителя электроэнергии, до нескольких часов) она сможет оставаться в рабочем режиме. Что не будет запускать «лавинообразный» процесс отключения ближайших трансформаторных подстанций, давая тем самым запас времени аварийным службам для восстановления последствий аварии или для балансировки (снижения) выработки электростанции.

Накопители энергии у конечного потребителя смогут служить ему аварийным источником электроэнергии при кратковременных перебоях в электроснабжении (до нескольких часов). Оставшись без электроснабжения, в течение некоторого времени (времени разряда накопителя), потребитель сможет продолжать работу в штатном режиме. За это время есть возможность завести аварийный источник генерации электроэнергии или устранить последствия аварии, которые привели к отключению внешнего электроснабжения.

Виды накопителей Различные применения накопителей предъявляют разные требования к ним. В зависимости от вида накапливаемой энергии все технологии можно разделить на 2 группы:

механические накопители энергии (ГАЭС, инерционные аккумуляторы — маховики, аккумуляторы, основанные на принципе сжатия воздуха);

электрохимические аккумуляторы энергии (Li-ion, Na-S, свинцово-кислотные, и др., многие из данных технологий знакомы по применениям в аккумуляторах небольшой емкости для портативных устройств и автомашин).

Наиболее распространенными системами накопления электроэнергии на текущий момент являются гидроаккумулирующие электростанции (ГАЭС, более 98% всей установленной мощности накопителей энергии в мире). Но ГАЭС ввиду своей существенность инертности не может быть применена для целей повышения надежности электросетей. Надо отметить, что механические накопители энергии имеют зачастую конструктивные ограничения по расширению мощности и емкости, а также могут быть привязаны к конкретным географическим условиям.

Электрохимические накопители энергии чаще реализуются в виде блочной структуры и обладают свойством масштабируемости. Как следствие, можно собрать накопитель с любыми требуемыми вышеназванными параметрами. Вопрос целесообразности этого будет определяться только исходя из экономической оценки.

Электрохимические накопители энергии способны осуществлять очень быстрый переход от полной разрядки до полной зарядки или наоборот. Потенциально, в случае возникновения перегрузки в энергосети (незапланированное отключение линии электропередачи или генерирующей станции) система накопления энергии могла бы отреагировать в интервале циклов энергосистемы (< 0,16 сек) и обеспечить устойчивость энергосистемы, что позволяет рассматривать применение накопителей энергии в качестве средства повышения надежности энергосети или увеличения максимальной пропускной способности линии электропередачи.

Рисунок 3 — Виды накопителей электрической мощности по версии IEEE — Institute of Electrical and Electronics Engineers

Основными параметрами накопителей энергии являются:

время разряда на номинальную мощность (определяется технологией накопителя);

емкость накопителя;

мощность накопителя;

Системы, реализуемые с применением описанных технологий, представляют собой сложные сети со многими потребителями и многими источниками электроэнергии.

Особый интерес представляют схемы обмена информацией между участниками сети, а также, механизмы проведения расчетов потребителя с поставщиками.

3. Решение прикладных задач технологии Smart Grid

3.1 Модель конкурентного оптового рынка электроэнергии в России

Существующие сегодня энергосети уже представляют собой группы из многих потребителей и нескольких поставщиков. Концептуальной основой такой энергосистемы является Power Cloud — энергооблако, в которое поставляют мощность несколько источников энергии и потребляют несколько потребителей. Перераспределение энергии здесь происходит на основе физических законов электрических цепей и индивидуальная маршрутизация энергопакетов невозможна.

Расчет цен на электроэнергию, а также определение полных объемов в такой сети проводится на основе аукциона ценовых заявок. Каждый участник рынка (пула электроэнергии) формирует заявку на продажу/покупку электрической мощности. При этом он обязуется продать/приобрести указанный объем электроэнергии по цене не ниже/выше заявленной. В секторе свободной торговли применяется маржинальный способ формирования равновесной цены, когда все участники, выигравшие на торгах, покупают/продают не по заявленным ими ценам, а по равновесным — меньшим/большим цен, указанных в заявках. При расчете таких цен используется целевая функция — максимизации функции общего благосостояния (social welfare function).

(1)

где

— ценовая подзаявка k потребителя c

— заявленная мощность в подзаявке k потребителя

— ценовая подзаявка k агрегата g на час t

— заявленная мощность в подзаявке k агрегата g в час t

Иллюстрацией определения равновесной цены является рисунок 4.

Рисунок 4 — Определение равновесной цены Задача определения равновесной цены решается путем пересечения лестниц спроса и предложения. Цена c, соответствующая этому пересечению является искомой.

Данная задача решается с учетом следующих ограничений:

Электрические ограничения (первый, второй законы Кирхгоффа).

Ограничения на переток мощности по линиям (контролируемым сечениям).

Верхние и нижние пределы по генерации (потреблению).

Ограничения по скорости сброса/набора мощности.

Интегральные ограничения.

Режимные ограничения.

Ограничения по безопасности.

Такая схема расчетов неприменима к сети, поставщиками в которой являются не только крупные электростанции, но и частные генераторы незначительной мощности (ветрогенераторы, солнечные батареи). Такие поставщики не смогут участвовать в аукционе, т.к. для них не выполняются ограничения № 3 и № 5, представленные выше. Таким образом, при существующей схеме расчетов невозможно подключить частные генераторы с общей энергосети.

Для решения задачи тотальной продажи электроэнергии необходимо предложить новый механизм расчетов между элементами сети, применение которого не ограничивается оптовым рынком электроэнергии. Необходимо разработать схему заключения контрактов между участниками системы, а так же механизм расчета реально доставленной электроэнергии.

Рассмотрим подробнее оба аспекта поставленной задачи, а также опишем предлагаемую систему с точки зрения поставщиков и потребителей.

3.2 Экономическое обоснование: формирование конкурентной среды

В ситуации, когда поставщики и потребители электроэнергии могут обмениваться информацией между собой и пользователи имеют возможность предоставлять в систему свои прогнозируемые данные на следующие периоды потребления, объем генерируемой электроэнергии должен представлять собой функцию от планового потребления.

Представить это можно следующим образом. Пусть имеется n поставщиков электроэнергии и m потребителей. Упрощая модель, исключим пока сбытовую компанию.

Каждый поставщик в момент времени t генерирует электроэнергии. При этом все вместе они генерируют Х электрической мощности. Каждый клиент, в свою очередь, в момент времени t потребляет, запланировав при этом заранее на этот же момент времени (если потребитель не предоставил системе прогнозируемых данных на следующий период, для планирования генерации берется среднее значение по его потреблению в те же моменты времени по статистике, имеющейся в системе по данному потребителю). Все пользователи вместе потребляют, запланировав при этом. Фактический уровень потребления может отличаться от планового в любую сторону — как в большую, так и в меньшую, и, скорее всего, не будет ему равен. Таким образом, имеем .

Рисунок 5 — Схема взаимодействия потребителей и поставщиков электроэнергии Также стоит отметить, что каждый потребитель получает от каждого поставщика некий процент генерируемой поставщиком электроэнергии. При этом в разные моменты времени потребитель может получать энергию от различных поставщиков.

В настоящее время тарифы на электроэнергию формируются на основании ценовой информации, полученной от всех поставщиков электроэнергии, и потребители оплачивают средний тариф. В ситуации, когда отсутствует сбытовая компания как тарифообразующий элемент системы, и потребители могут получать информацию о том, от какого поставщика они получают электроэнергию в каком объеме и по какой цене, может сложиться такая ситуация, что некоторым потребителям окажется невыгодно подключение к своим поставщикам (из-за высокой цены на электроэнергию). На основании этой информации потребитель сможет принимать решения о снижениях затрат на электроэнергию (смене поставщика, установке собственного генератора либо солнечной батареи, и так далее). В конечном итоге подобное развитие событий послужит стимулом для поставщиков электроэнергии к снижению цены и установлению конкурентной среды на рынке электроэнергетики (что полностью отсутствует в настоящее время).

Подобное развитие событий станет возможным в том случае, когда внедренная система даст возможность собирать информацию с «умных» датчиков, и обрабатывать их таким образом, что можно будет узнать, какой процент электроэнергии каждый потребитель получает от конкретного поставщика (который находится в его регионе).

В качестве иллюстрации данного вывода можно привести следующую модель. Пусть имеется 3 поставщика и 5 потребителей, каждый из которых находится на некотором расстоянии от поставщиков (представлено в таблице 1).

Таблица 1

В таблице желтым цветом выделены те ячейки, где расстояние от потребителя до поставщика минимально (от этого поставщика потребитель получает максимальное количество электроэнергии), светло-зеленым — среднее расстояние, и розовым цветом — самое большое расстояние (от таких поставщиков потребители получают наименьший процент всей электроэнергии, который в некоторых случаях может даже равняться нулю).

Если предположить, что процент получения электроэнергии от конкретного поставщика обратно пропорционален его близости к потребителю, то распределение соответствует данным, представленным в таблице 2:

Таблица 2

В зависимости от того, какие цены на электроэнергию установил каждый поставщик, будет считаться и цена, которую заплатит потребитель. В ситуации, когда сбытовая компания устанавливает средний тариф, в этом тарифе учитываются все цены — и «дешевых», и «дорогих» поставщиков. В случае же, когда каждый потребитель видит, по каким ценам у каких поставщиков он покупает электроэнергию, может возникнуть ситуация, когда подключение к одному «дорогому» поставщику увеличивает плату за потребляемую электроэнергию в разы, хотя процент потребления у этого поставщика будет минимален. В этом случае потребителю имеет смысл подать заявку на отключение от такого поставщика.

Для иллюстрации рассмотрим пример ниже. Пусть цены на электроэнергию установлены следующим образом (таблица 3):

Таблица 3

Средний тариф в этом случае равен 3,67 рубля за киловатт. С учетом таблицы, в которой представлена удаленность поставщиков, высчитывается тариф, по которому платит каждый потребитель. При подобной схеме ценообразования возможно несколько вариантов (в зависимости от удаленности от «дешевых» и «дорогих» поставщиков):

Потребитель находится в сбалансированной зоне, и ему нет смысла ничего менять.

Потребитель находится в «дешевой» зоне (близко к поставщикам, имеющим низкие цены и далеко от поставщиков с высокими ценами). В таком случае потребитель заведомо выиграет по сравнению со схемой тарифообразования при наличии сбытовой компании.

Потребитель находится в «дорогой» зоне (на удалении от поставщиков с низкими ценами, рядом с поставщиками с высокими ценами). В таком случае потребитель будет проигрывать по сравнению со средним тарифом, но наличие информации о том, почему для него тариф завышен, позволит ему пересмотреть своё потребление. К примеру, он может попробовать отключиться от «дорогого» поставщика, если будет такая возможность, либо поставить у себя дома свои собственные генераторы электроэнергии (такие как солнечные батареи, и ветряные генераторы).

В модели, рассмотренной выше, в определенный момент времени распределение выгоды и убытков потребителей будет выглядеть следующим образом:

Рисунок 6 — Распределение выгоды и убытков потребителей в системе Из представленной диаграммы видно, что при схеме тарифообразования, не включающей сбытовую компанию, для первых трех потребителей данного региона будет выгодно её отсутствие. Для двух других — наоборот, это принесет убытки, так как данные потребители располагаются слишком близко к третьему поставщику, установившему самую высокую цену на электроэнергию, и слишком далеко от остальных поставщиков. Если они подадут заявку на отключение от указанного поставщика, из-за которого их тарифы выше тарифов остальных потребителей, возможно, для поставщика 3 это послужит сигналом к снижению цены.

Таким образом, на рынке электроэнергетики возникнут предпосылки к формированию конкурентной среды, появится элемент клиентоориентированности, борьбы за потребителя, которая должна присутствовать на любом развитом рынке. Со временем в рамках подобной схемы тарифообразования на рынке должно будет возникнуть равновесие с экономической точки зрения — система, равно выгодная как потребителям, как и поставщикам. Более того, можно утверждать, что подобная рыночная ситуация сделает область электроэнергетики привлекательной для инвестирования — развитие и модернизация, технологическое перевооружение и реконструкция основных фондов, сокращение износа и внедрение инноваций будет способствовать снижению тарифов на электроэнергию. Этому будет способствовать и возможность контроля состояния основных фондов с помощью «умных» датчиков — действительно ли финансовые вложения помогают их восстановлению, уменьшению износа и снижению аварийности, либо обогащению ответственных лиц.

В рамках данной работы предложим алгоритмы информационного взаимодействия участников системы, а так же механизмы контроля и расчета потребления электроэнергии от всех поставщиков сети.

3.3 Информационное взаимодействие участников рынка

Для определения механизмов обмена информацией составляющими системы необходимо установить:

Основные этапы и процессы взаимодействия между участниками системы.

Объем информации, участвующей в обмене по сети (предложить варианты документов взаимодействия).

Временные интервалы/соотношения в системе.

В предлагаемой системе каждое энергоустройство наделяется так называемым киберпаспортом (CTcyberpassport), имплементированным в соответствующий интеллектуальный терминал (Smart Terminal — ST). Киберпаспорт содержит следующую информацию:

уникальный идентификатор энергоустройства (UID),

указатель, является устройство потребителем или источником электроэнергии (G/C),

текстовые данные технического паспорта устройства, текущее состояние устройства, характеризуемое статусом (включен, выключен/готов, неисправен, и т. п.) (STAT),

показания измерителя мощности на интерфейсе, текущие и прошлые (история потребления) (PP),

горизонт прогноза для данного устройства (FD),

прогноз потребления (возможностей поставки мощности) на всем периоде прогнозирования с указанием всех прогнозируемых моментов изменений потребляемой/генерируемой мощности (FP),

прогнозируемые тарифы продажи на всем периоде прогнозирования (для источников) или желаемый уровень цен покупки на этот период — (FC),

дополнительные данные об устройстве и документы по его техническому обслуживанию.

Вся эта информация может быть представлена в виде некоторой базы данных или набора неизменяемых или обновляемых файлов.

Часть данных киберпаспорта используется при обслуживании или носит чисто информационный характер, однако значительная часть является основой для работы алгоритмов обмена энергопакетами. Эта часть данных представляется в форме, обеспечивающей доступ к ней из сети со стороны любого ST, и мы будем называть этот набор данных далее манифестом энергоустройства. Формально манифест для каждого устройства с идентификатором UID — M (UID) — это набор (UID, G/C, STAT, PP, FD, FP, FC).

Каждый потребитель представлен в информационном облаке своим манифестом. Главной задачей ST каждого потребителя является получение подтверждения от ST источников энергооблака на каждый момент времени, что объявленное в FP прогнозируемая потребность в мощности будет удовлетворена при выполнении условий приемлемой стоимости. При этом оказывается необходимым принятие решения о выборе поставщиков пакетов энергии, с учетом реального распределения мощностей в сети и образующегося потенциального пространства контрактов с каждым из источников в энергооблаке. Таким образом, пакетное распределение мощности в энергосистемах состоит в том, что процесс доставки мощности потребителям происходит в виде последовательности шагов, на каждом из которых сначала декларируется необходимая потребляемая мощность и выбирается источник (источники) энергии, готовый поставить эту мощность в энергосистему по приемлемой для потребителя цене. Далее происходит контрактация покупки энергопакета и производится расчет со всеми поставщиками энергии пропорционально их вкладу в получаемый энергопакет. После завершения получения энергопакета, подтверждения контракта, осуществляется переход на следующий шаг выбора и контрактации с новыми условиями, возникающими в энергосистеме к этому моменту, и так далее пока существует необходимость. Такой режим взаимодействия между субъектами рынка требует развертывания информационной сети, объединяющей всех потребителей и производителей энергии в данной энергосистеме и обеспечивающей эффективное сбалансированное и безопасное регулирование контрактов на каждый энергопакет для всех потребителей и всех поставщиков энергии. Она может быть организована как выделенная сеть передачи информации, либо с использованием систем передачи информации по линиям электропередачи. Информационная сеть должна содержать также как минимум один узел сервиса. Сервис мощностного прогноза (Power Prediction Service — PPS) — узел сервиса, обеспечивающий расчет мощностей потребления энергии от каждого из включенных в энергосистему источников по заданной мощности потребления от любого покупателя. Т. е. такой сервис располагает адекватной моделью энергосети и позволяет прогнозировать ситуацию с распределением мощностей в сети при задании мощности каждого из включаемых потребителей (может включать в себя прогноз перегрузок в сети при непропорциональных нагрузках со стороны потребителей и выдачу специальных предупреждений о прогнозируемом уровне приближения к аварийному состоянию энергосистемы). Именно этот сервис и решает задачу оценки реального вклада в покупаемый энергопакет каждого из источников (и сетей передачи электроэнергии).

В таблице 4 представлена информация, содержащаяся в документах, используемых в процессе контрактации, а также объем соответствующих данных. На основе анализа всех составляющих рыночного взаимодействия разработаны базовые процессы взаимодействия с учетом объема информации, участвующей в обмене по сети (см. таблицу 4 и рисунок 7).

Таблица 4

Рисунок 7 — Базовые процессы взаимодействия участников рынка

С помощью имитационного моделирования исследована зависимость нагрузки в сети от числа потребителей в системе при различной пропускной способности. Нагрузка увеличивается обратно пропорционально пропускной способности сети. При пропускной способности сети 10 Мбит/с можно гарантированно обслужить 10 000 потребителей при периоде контракта 1 сутки. При этом имеем незначительную нагрузку в сети 0,0015.

Рисунок 8 — Зависимость нагрузки в сети от числа потребителей в системе при различной пропускной способности сети Так же интерес представляют временные соотношения в моделируемой системе. На рисунке показана зависимость полного времени нахождения запроса в системе от времени обслуживания сервиса мощностного прогноза для разного числа потребителей. При увеличении времени обслуживания сервиса мощностного прогноза нагрузка в сети не меняется, но увеличивается время ожидания запроса, следовательно, и полное время его нахождения в сети. Например, для 300 потребителей при увеличении времени обслуживания в 5 раз (с 1 мин до 5 мин) время пребывания запроса в системе увеличивается с 1мин до почти 1 часа. Следовательно, для нормального функционирования системы сервис мощностного прогноза должен обладать такой производительностью, чтобы время обслуживания не превышало определенной величины (для случая 300 потребителей — 5 мин).

Рисунок 9 — Зависимость полного времени нахождения запроса в системе от времени обслуживания сервиса мощностного прогноза для разного числа потребителей

4. Контроль поставок на физическом уровне

Ранее задача учета поставок электрической мощности в системах со многими источниками и потребителями не решалась. Использование в данном случае методов теории цепей является нерациональным либо невозможным. Одним из возможных способов решения поставленной задачи является определение формулы эмпирическим путем. Но строить реальную энергосеть для проведения экспериментов также не представляется возможным. Таким образом, для определения зависимостей в распределительных сетях и нахождения формулы расчета вклада конкретного поставщика в доставляемый энергопакет необходимо построить имитационную модель.

Распределение пакетов в электрической сети можно моделировать с помощью теории систем массового обслуживания. Элементы распределительной сети соответствуют элементам СМО: источники электрической мощности являются источниками заявок, накопителям соответствуют очереди, а потребители аналогичны серверам, обслуживающим заявки. Элементам системы соответствуют параметры (аналогичные параметрам в СМО): источник характеризуется генерируемой мощностью (интенсивность генерации и число заявок за определенный период времени), потребитель — потребляемой мощностью (интенсивность обслуживания). Для накопителя характерен объем (аналогично размеру буфера).

В зависимости от типа источника можно применять различные распределения для потока генерируемых пакетов. Например, для крупных источников (АЭС, ГЭС, ТЭС и т. д.) в рабочем режиме характерно постоянное распределение — станция работает на определенную мощность. Частные источники (солнечные батареи, ветрогенераторы) генерируют электрическую мощность периодически в зависимости от времени суток, погодных условий и т. д. Для них применима интенсивность генерации «по расписанию», отражающая тип моделируемого источника.

Потребители электроэнергии также делятся на две группы: крупные, поглощающие мощность непрерывно (заводы, аэропорты, вокзалы) характеризуются постоянной интенсивностью потребления; мелкие (частные дома, офисы) потребляют с различной интенсивностью (в зависимости от времени суток, дня недели и т. д.), т. е., «по расписанию».

4.1 Выбор среды моделирования

В качестве среды моделирования была выбрана система Arena 12.0. Используется студенческая версия, находящаяся в свободном доступе на сайте производителя.

Основными преимуществами данной системы являются:

Моделирование систем массового обслуживания любой сложности.

Наглядность.

Возможность «окрашивания» пакетов от разных источников.

Большой набор отчетов о результатах моделирования, позволяющих определить характер распределения пакетов в системе и собрать статистику по использованию отдельных ее компонент.

4.2 Имитационная модель

На рисунке 10 представлен фрагмент имитационной модели, реализующий систему с одним поставщиком и одним потребителем. Сеть с произвольным числом участников рынка строится с помощью комбинации необходимого числа таких фрагментов.

В таблице 5 представлены основные блоки фрагмента модели «поставщик — потребитель», а также приведены аналогии в СМО.

Построенная имитационная модель состоит из групп блоков, характеризующих следующие элементы сети:

Поставщик энергопакетов. Включает в себя источник, накопитель и отрезок ЛЭП (где происходят потери пакетов), обеспечивающий подключение источника к сети.

Потребитель электрической мощности. Содержит блок потребления энергопакетов, а также отрезок ЛЭП (где происходят потери пакетов), обеспечивающий подключение потребителя к сети.

В каждой группе также реализована логика распределения пакетов в сети в зависимости от состояния потребителей.

Рассмотрим подробнее каждую группу блоков и соответствующие параметры имитационной модели.

Рисунок 10 — Блок имитационной модели «поставщик — потребитель»

Таблица 5

Блок генерации энергопакетов Рисунок 11 — Блок моделирования генерации энергопакетов

Source — источник пакетов электрической мощности.

Рисунок 12 — Параметры блока моделирования поставщика Механизм «окраски» пакетов мощности реализуется с помощью поля «Entity Type»: каждый источник генерирует свой тип.

Параметры входного потока.

Используется постоянное распределение (Constant в поле Type) для отражения работы реального источника электрической мощности в стационарном режиме. Входной поток ординарный (1 в поле Entities per Arrival). Значением параметра Value регулируется интенсивность поступления пакетов в системе. Мощность источника на моделируемом интервале времени задается соответствующей комбинацией параметров Value и Max Arrivals.

Наличие потерь в сети моделируется с помощью блоков Counter n0, Consumption or loss g и Counter Loss n0. Для этого в блоке принятия решения используется условие вида

(2)

Где — получение значения счетчика в данный момент.

— коэффициент потерь,

(3)

где — процент потерь на данном участке ЛЭП.

Счетчик From Storage выполняет функцию прибора учета в сети в «точке подключения» источника. Его показания используются при расчетах для определения реального количества пакетов мощности, поступивших в систему без учета потерь на участке подключения.

Блок Decide реализует логику распределения поступающей энергии между потребителями на основании их текущего состояния.

Блок Storage выполняет функцию накопителя электрической мощности. Накопленные пакеты характеризуют не только поступившую от источника мощность, но и отраженную в системе.

Блок потребления энергопакетов Рисунок 13 — Блок моделирования потребления энергопакетов

Customer — потребитель пакетов электрической мощности.

Рисунок 14 — Параметры блока моделирования потребителя Параметры потребления (потока освобождения сервера в СМО).

Используется ресурс с детерминированным временем обслуживания (Constant в поле Delay Type), характеризующий «постоянно потребляющего» клиента для удобства моделирования. Интенсивность потребления регулируется значением в поле Value.

Наличие потерь в сети моделируется с помощью блоков Counter 0n, Consumption or loss c, Counter Loss 0n и Counter Loss 00n. В качестве условия в блоке принятия решения используются выражения вида (2). При этом учитываются потери, связанные с нагреванием (зависят от протяженности и технического состояния ЛЭП), а также распределение электрической мощности в соответствии с законами теории цепей.

Блок From Source n to Customer m определяет число пакетов, поступивших потребителю m от источника n, используя в качестве параметра Entity Type.

Число пакетов от источника n, проходящих дальше по сети (не востребованных потребителем m), определяется блоком From St. Этот блок выполняет функцию прибора учета в сети в «точке подключения» потребителя.

Блок To Customer m выполняет функцию прибора учета в той же точке со стороны потребителя.

Описание работы модели Пакеты электрической мощности генерируются источником (Source 1) и поступают в сеть (Decide) или накапливаются в очереди (Storage 1) в случае отсутствия «запросов» со стороны потребителей. При доставке электроэнергии соответствующее число пакетов теряется (Loss 10). При поступлении в сеть пакет определяет адресата, оценивая состояние потребителей. Если ближайший потребитель неудовлетворен (соответствующий ресурс находится в состоянии простоя), пакет мощности поступает данному клиенту. В противном случае, если неудовлетворен любой из потребителей, расположенных дальше, пакет уходит в сеть. Иначе пакет остается в накопителе до тех пор, пока любой из ресурсов (потребителей) не перейдет в состояние простоя. На каждом участке, подключающем конкретного пользователя к сети, также теряется определенное число пакетов, в зависимости от удаленности потребителя и состояния ЛЭП.

Для системы «готовность потреблять» клиента характеризуется состоянием простоя сервера (ресурса в системе Арена). Как только ресурс переходит в это состояние (IDLE_RES), необходимо немедленно направить ему пакет мощности. При увеличении времени простоя ресурса снижается параметр Usage (характеризующий нагрузку на сервер), что сигнализирует о «неудовлетворенности» потребителя (была не предоставлена запрашиваемая мощность). При уменьшении данного параметра ниже определенного уровня результаты моделирования считаются недостоверными, и производится изменение характеристик источников, потребителей и сетей передачи для достижения необходимого значения коэффициента использования (не менее 0,97).

Моделируемая сеть является однонаправленной: пакеты от первого источника могут поступать всем потребителям, от второго — только потребителям № 2, 3 и 4, от третьего только третьему и четвертому. Соответственно, от четвертого источника питается только четвертый потребитель.

Для моделирования представляет интерес сценарий с одним мощным источником (общая энергосеть) и несколькими источниками с незначительной по сравнению с первым мощностью генерации (небольшие частные генераторы). В таком случае каждый последующий дополнительный источник компенсирует потери мощности в линиях от всех предыдущих источников.

Т.к. в системе Арена имеем возможность «окрасить» энергопакеты (каждый источник генерирует уникальный тип сущности), можем наблюдать картину распределения мощности в сети (рисунок 15). Поставщик 1 характеризует общую энергосеть, Поставщики 2,3 и 4 — частные генераторы.

Рисунок 15 — Распределение пакетов в сети Индивидуализация поставщиков по измерениям потоков мощности На основании результатов моделирования необходимо определить характер распределения пакетов между потребителями. Нужно предложить возможность расчета мощностей потребления на основании только показаний приборов учета. Таким образом, сервис при расчетах будет использовать только реальные цифры (измерения в системе), а не заявленные участниками сети мощности. Расположим приборы учета в сети во всех точках ветвления для получения необходимых данных для расчетов, но при этом, избегая избыточности.

Рисунок 16 — Схемы расположения приборов учета в зависимости от конфигурации сети Для сбора статистики проведем ряд экспериментов, изменяя возможные параметры модели. При этом будем использовать произвольные значения мощностей генерации и потребления. Значения потерь выбираем в допустимых пределах (близкие к реальным потерям в сети).

Основной задачей является вывод закона распределения пакетов между потребителями, поэтому для простоты установим постоянное распределение генерации и потребления пакетов на время моделирования. Такая ситуация невозможна в реальной энергосети или может возникнуть только на относительно короткий промежуток времени. Но это не влияет на результаты эксперимента, т.к. исходные данные — показания счетчиков — не зависят от распределения потоков и применимы в любой однонаправленной распределительной сети.

Параметры моделирования и результаты представлены в таблице. Здесь сиреневым цветом обозначены изменяемые параметры модели, бежевым — результаты, используемые при вычислениях (аналогичны показателям приборов учета в электрической сети), синим — параметры для валидации результатов расчетов.