Дополнительная информация [1]

Многопроцессорная программно-техническая система реального времени гибридного типа для всережимного моделирования энергосистем.

В силу непрерывности процесса производства, распределения и потребления электроэнергии современные электроэнергетические системы (ЭЭС), представляют собой беспрецедентно сложные динамические системы. Эти характерные особенности ЭЭС чрезвычайно затрудняют, в отличие от даже более сложных статических систем, получение достаточно полной и достоверной информации о всевозможных нормальных и аварийных режимах и процессах в оборудовании и ЭЭС в целом, необходимой для их качественного проектирования, надежной работы и эффективной эксплуатации.

Кроме того, в условиях эксплуатации, обычно в аварийных ситуациях, нередко большое значение имеет еще и своевременность получения этой информации, как правило, в реальном времени, обеспечение которой из-за отмеченной специфики ЭЭС тоже является весьма затруднительным.

Согласно статистике [2, 3] около 50% тяжелых аварий в ЭЭС и в частности ЕЭС связано с неправильными действиями диспетчерского персонала, релейной защиты, технологической и противоаварийной автоматики, главной причиной которых служит использование при проектировании, пусконаладках и эксплуатации недостаточно полной и достоверной информации о возможных режимах и процессах, особенно аварийных, в оборудовании и ЭЭС, к тому же в оперативных ситуациях нередко еще недопустимо запоздалой для диспетчерского персонала. Если при этом учесть, что выход из строя силового оборудования чаще всего случается в аварийных режимах, то в условиях его изношенности обеспечение возможности получения в реальном времени максимально полной и достоверной информации в общем случае по всему непрерывному спектру нормальных и аварийных режимов и процессов в оборудовании и ЭЭС в целом становится еще более актуальным.

Между тем, отмеченный постоянно высокий уровень аварийности, обусловленный обозначенной причиной, свидетельствует о наличии проблемы в решении этой задачи.

Специфика ЭЭС практически исключает возможность получения указанной информации натурным путем, особенно аварийной, а чрезвычайная сложность современных ЭЭС значительно ограничивает применимость физического моделирования. В результате основным способом получения информации о возможных режимах и процессах в оборудовании и ЭЭС оказывается их математическое моделирование, в котором очевидно и заключены истоки существующей проблемы.

Анализ состояния математического моделирования ЭЭС показывает, что достигнутый уровень математического описания процессов в различных элементах энергетического оборудования позволяет синтезировать их высокоточные математические модели и соответственно ЭЭС любой размерности в целом. Следовательно, данная составляющая математического моделирования ЭЭС не создает каких-либо принципиальных препятствий в решении рассматриваемой проблемы. Однако, во всех программах расчета процессов в реальных ЭЭС, называемых промышленными, неизменно и, несмотря на колоссальный прогресс компьютерной техники, применяется глубокая декомпозиция реально единого спектра всевозможных нормальных и аварийных процессов в ЭЭС. В дополнение к этому используется далеко не всегда приемлемое упрощение математических моделей и ограничение интервала воспроизведения процессов. Кроме того, даже при этом моделирование в реальном времени оказывается возможным лишь с помощью чрезмерно дорогих, громоздких и энергопотребляющих многопроцессорных супер-ЭВМ.

Причина перечисленных ограничений и упрощений, которую не исключает использование указанных супер-ЭВМ, является сугубо методической и связана с принципиальными трудностями численного интегрирования жестких, нелинейных систем дифференциальных уравнений большой размерности, которые образуют высокоточные математические модели ЭЭС, достаточно достоверно описывающие в них реальный непрерывный спектр всевозможных процессов. Подобные системы уравнений плохо соответствуют условиям применимости методов дискретизации для обыкновенных дифференциальных уравнений [4, 5, 6], а перспектива радикального разрешения этой проблемы не просматривается, в связи с чем в теории численных методов она отнесена к разряду фундаментальных.

Так как всем без исключения методам численного интегрирования дифференциальных уравнений принципиально присуща методическая ошибка на каждом шаге интегрирования и эта ошибка от шага к шагу некоторым образом трансформируется, то главным становится вопрос о действительной величине этой ошибки. Теория на данный вопрос ответа не дает, а практика показывает, что при численном интегрировании подобных систем дифференциальных уравнений, как правило, происходит значительное искажение воспроизводимых процессов и недопустимое накопление ошибки, вплоть до расхождения и останова процесса решения. В виду невозможности определения действительной ошибки, в практике численного моделирования для ее ориентировочной количественной оценки, с целью прогноза возможности получения решения и его приемлемости, используются различные полуэмпирические формулы [7]. Одна из таких формул разработана, протестирована и рекомендована к применению для электроэнергетических расчетов [8, 9]:

где:

_n — коэффициент чувствительности к ошибке на каждом шаге численного интегрирования, вычисляемый как собственное значение матрицы Якоби решаемой системы дифференциальных уравнений;

h_n — значение шага интегрирования;

d_n — оценочная ошибка аппроксимации на каждом шаге интегрирования;

_n — ошибка округления, определяемая разрядной сеткой используемого компьютера;

m — общее число шагов на интервале интегрирования.

С помощью этой формулы можно наглядно проиллюстрировать методическую неизбежность ранее указанных упрощений и ограничений при численном моделировании ЭЭС. Дифференциальный порядок достаточно достоверной математической модели реальной ЭЭС составляет как минимум (10³ ч 10⁴). Для большей убедительности иллюстрации максимально идеализируем условия решения:

• 1) считаем коэффициент чувствительности к ошибке на каждом шаге интегрирования _n = 0, тем самым, в частности, полностью исключаем какую-либо жесткость системы уравнений;
• 2) принимаем практически минимально возможный шаг интегрирования h_n=10^-5 с;
• 3) полагаем бесконечно большой разрядную сетку _n = 0 (используется идеальный компьютер).

В результате предельно минимизируем и при _n = 0 получаем формулу, определяющую минимально возможное значение ошибки численного интегрирования.

.

Поскольку действительное значение d_n, как уже отмечалось, тоже всегда неизвестно, то также для большей убедительности примера задаем беспрецедентно малую оценку ошибки аппроксимации на каждом шаге интегрирования, заведомо намного меньшую, чем даже для простейших гладких аналитических функций d_n=10^-8%, что соответствует абсолютной ошибке на шаге не более 10^-10.

Если при данных идеализированных условиях попытаться осуществить решение на интервале ограниченном 10 сек., то для математической модели ЭЭС 10³ дифференциального порядка ошибка решения достигает.

%,.

а для модели ЭЭС 10⁴ порядка ошибка уже оказывается катастрофической.

%.

Так как характеристики математической модели ЭЭС, необходимые для обеспечения высокой достоверности моделирования, далеки от введенных в примере идеализированных условий, а требуемые интервалы воспроизведения процессов нередко многократно превышают 10 сек. и дифференциальный порядок реальных ЭЭС, а тем более ОЭС и ЕЭС также много больше 10³ и оценивается порядком 10⁴ и выше, то оснований решить обозначенную проблему только путем численного моделирования ЭЭС нет.

Следствием данного обстоятельства является то, что свойственные сугубо численным средствам моделирования указанные упрощения и ограничения оказываются неизбежными. Ну, а поскольку они непосредственно влияют на полноту и достоверность результатов моделирования, задача их существенного повышения, при использовании только этих средств, становится практически неразрешимой.

Детальное и всестороннее рассмотрение обозначенной проблемы приводит к выводу о необходимости комплексного подхода в ее решении, именуемого гибридным моделированием, предполагающем адекватное аспектам проблемы объединение различных методов и средств, позволяющих в совокупности наиболее эффективно и радикально решить проблему в целом.

Данный вывод подтверждают исследования, проведенные в научно-исследовательской лаборатории «Моделирование ЭЭС» (НИЛ «МЭЭС») Электротехнического института (ЭЛТИ) Томского политехнического университета (ТПУ), в результате которых разработана современная концепция гибридного моделирования ЭЭС и средства ее реализации, обеспечивающие без декомпозиции и методически точно непрерывное и всережимное моделирование на неограниченном интервале и в реальном времени ЭЭС любой сложности.

Рис. 1. Структурная схема ГМК ЭЭС

Разработанный гибридный моделирующий комплекс ЭЭС (ГМК ЭЭС) представляет собой параллельную многопроцессорную программно-техническую систему реального времени гибридного типа, включающую в себя адаптируемую совокупность специализированных гибридных процессоров, функционально объединенных коммутатором трехфазных узлов моделируемой ЭЭС и информационно соединенных локальной компьютерной сетью с сервером, который через внешнюю сеть может взаимодействовать с клиентскими компьютерами и другими раз личными программными средствами, в частности с оперативно-информационными комплексами ЭЭС (ОИК ЭЭС). Специализированное программное обеспечение сервера и клиентов обеспечивает широкие и разнообразные информационно-управляющие возможности. Для пользователей ГМК ЭЭС представляет собой современное профессионально-ориентированное автоматизированное рабочее место (АРМ). На рис. 1,2 приведены структурная и функциональная схемы ГМК ЭЭС, где: СГП_ij, (i =1,2,…,n; j =1,2,…,m) — специализированные гибридные процессоры: энергоблоков, линий электропередачи и др.; АВС — функциональные трехфазные связи СГП_ij, определяемые узлами моделируемой схемы ЭЭС; КТУ — коммутатор трехфазных узлов моделируемой ЭЭС; ЛКС локальная компьютерная сеть ГМК, объединяющая микропроцессорные узлы модулей СГП_ij и сервер ГМК; ВКСвнешняя компьютерная сеть, в которой функционируют клиенты ГМК и др.

Рис. 2. Функциональная схема ГМК ЭЭС

В отличие от сугубо численного моделирования ЭЭС, принципиально связанного с необходимостью указанных ранее упрощений и ограничений, ГМК ЭЭС позволяет использовать максимально полные динамические модели для всех элементов, соответственно ЭЭС, и осуществлять непрерывное и методически точное их решение в реальном времени и на неограниченном интервале с гарантированной незначительной инструментальной погрешностью. В результате полностью и высокодостоверно воспроизводится весь единый спектр всевозможных нормальных и аварийных режимов и процессов в оборудовании и моделируемой ЭЭС в целом, включая трехфазные по мгновенным значениям. При этом пользователям посредством клиентских АРМ предоставляются все современные информационно-управляющие возможности. В частности, информационное взаимодействие по компьютерным сетям ГМК ЭЭС и ОИК ЭЭС позволяет осуществлять автоматизированное установление и отслеживание исходных квазиустановившихся схемно-режимных состояний на основе текущих или ретроспективных данных телеизмерений и телесигналов. При этом ГМК ЭЭС становится высокодостоверным аналогом моделируемой ЭЭС, параллельно непрерывно и в реальном времени отображающим ее текущие или ретроспективные квазиустановившиеся схемно-режимные состояния, из которых по задаваемым программным сценариям или интерактивно могут моделироваться в реальном времени любые интересующие нормальные и аварийные режимы.

Отмеченные свойства и возможности ГМК ЭЭС обеспечивают получение в реальном времени полной и достоверной информации, актуальной для эффективного решения широкого круга задач, необходимых для повышения качества и надежности проектирования и работы ЭЭС, в частности за счет радикального снижения уровня указанной ранее аварийной составляющей. К этому кругу задач, прежде всего, относятся:

• 1) высокодостоверный всережимный советчик диспетчера и тренажер реального времени;
• 2) полный и достоверный анализ всевозможных нормальных и аварийных режимов и процессов в оборудовании и ЭЭС, в том числе оперативный, с целью проверок, точных и оптимальных настроек средств релейной защиты, технологической и противоаварийной автоматики, а также выяснения действительных условий работы оборудования для выработки строго обоснованных мероприятий, способствующих реальному повышению качества работы и снижению уровня аварийности, включая решение вопросов о замене оборудования или его модернизации;
• 3) предварительная наладка и всесторонняя проверка вводимых в работу сложных систем регулирования и АСУТП, в частности энергоблоков, а также эффективное обучение и тренаж обслуживающего персонала.

Возможность и эффективность решения перечисленных задач всесторонне и надежно подтверждено испытаниями и использованием ГМК ЭЭС в учебных и научно-исследовательских лабораториях ЭЛТИ ТПУ, а также опытной эксплуатацией в ОАО «Тюменьэнерго». Некоторые фрагменты из многочисленных результатов моделирования на ГМК ЭЭС нормальных и аварийных режимов Тюменской энергосистемы приведены на рис. 3, 4.

Рис. 3. Иерархическая динамическая панель интерактивного управления и наблюдения схемно-режимного состояния одного из районов моделируемой ЭЭС

Рис. 4. Токи фаз и нулевой последовательности ВЛ-500 при моделировании однофазного к.з. на линии