Моделирование и алгоритмизация оптимального распределения ограниченных энергомощностей в системах управления региональным энергопотреблением

Актуальность темы

В структуре экономики страны особо важная роль отводится электроэнергетическим системам, и, прежде всего региональным, как основным из отраслей обслуживания промышленных предприятий и населения городов.

Постоянный рост населения и промышленного производства, увеличение числа энергетических объектов, возрастание объемов и стоимости электрической энергии постоянно вынуждают искать новые подходы к решению задач, связанных с планированием и управлением процессами энергопотребления.

Энергосистемы различного уровня, в том числе и региональные, относятся к распределенным объектам управления. Эту особенность необходимо учитывать при разработке и внедрении комплекса технических и программных средств, обеспечивающих качественное решение широкого круга задач производственно-технологического и оперативно-диспетчерского характера.

Способы повышения эффективности функционирования распределенных энергосистем, в том числе в сложившихся экономических условиях, лежат в области дальнейшего совершенствования средств управления на основе применения современных экономико-математических методов и информационных технологий в рамках автоматизированных систем управления энергопотреблением (АСУЭ).

Подсистемы АСУЭ реализуют в реальном масштабе времени процессы оперативного принятия решений, в частности, по анализу режимов отклонения от планового графика энергопотребления потребителей, по рациональному перераспределению энергомощностей между потребителями, и др.

В условиях активного взаимодействия региональных энергосистем с оптовым рынком электроэнергии высокую актуальность приобретает проблема рационального планирования (прогнозирования) уровня энергопотребления, обеспечивающего минимальные при этом потери, а также вопросы оптимальной компенсации оперативно возникающего дефицита заявленных энергомощностей.

По причине территориальной распределенности объектов энергосистем, а также, в виду того, что протекающие в них процессы носят принципиальновероятностный характер, целесообразным представляется применение здесь соответствующих математических методов моделирования и оптимизации, обеспечивающих эффективность процедур принятия управленческих решений.

Таким образом, актуальность темы диссертационной работы продиктована необходимостью дальнейшего повышения эффективности функционирования автоматизированных систем управления региональным энергопотреблением за счет совершенствования математического, алгоритмического и программного обеспечения процедур принятия решений.

Тематика диссертационной работы соответствует одному из основных научных направлений Воронежского государственного университета «Вычислительные системы и программно-аппаратные комплексы».

Цель и задачи исследования

Целью работы является разработка моделей прогнозирования нагрузки регионального энергопотребления с учетом сезонных колебаний, моделей оптимального распределения ограниченных энергомощностей между потребителями региональной энергосистемы в условиях их дефицита, а также моделей управления генерирующими энергомощностями.

Исходя из этой цели, в работе решались следующие задачи:

— проведение системного анализа процессов функционирования террито-риально-распределенных объектов региональной энергосистемы и определение основных задач, ориентированных на повышение эффективности процессов управления;

— проведение анализа методов и способов прогнозирования нагрузки и приятия решений при управлении региональными энергосистемами;

— анализ динамики климатических факторов, влияющих на режимы энергопотребления энергосистемы и разработка моделей оперативного и краткосрочного прогнозирования сезонного энергопотребления;

— разработка формализованного описания и моделей принятия решения по компенсации дефицита энергомощностей и перераспределению ограниченных энергомощностей;

— разработка лингвистической модели принятия решения для определения степени готовности генерирующих мощностей к подключению дополнительной нагрузки;

— разработка программного обеспечения моделей и алгоритмов прогнозирования уровня энергопотребления и принятия решений.

Методы исследования. Методы исследования основаны на использовании теории системного анализа, математического программирования, математической статистики, аппаратов нейронных сетей, нечеткой логики и генетических алгоритмов, объектно-ориентированных баз данных, компьютерных информационных технологий.

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

— модели оперативного и краткосрочного прогнозирования энергопотребления, реализующие аппарат нейронных сетей, отличающиеся высокой точностью прогноза и учитывающие все значимые климатические факторы;

— алгоритм выбора эффективного метода настройки нейронной сети, отличающийся возможностью использования данных, полученных в результате реализации альтернативных процедур обучения нейросетевой модели для обеспечения высокой точности прогноза;

— модель принятия решений в условиях дефицита планируемых энергомощностей, базирующаяся на предложенном в работе генетическом алгоритме, позволяющая минимизировать материальные затраты при отключении потребителей и подключении генерирующих мощностей энергосистемы;

— лингвистическая модель оптимального выбора для определения степени готовности генерирующих мощностей к подключению дополнительной нагрузки, отличающаяся высоким качеством и объективностью принимаемых решений;

— структура программного обеспечения моделей прогноза уровня регионального энергопотребления, а также моделей и алгоритмов принятия решений в условиях дефицита энергомощностей, отличающаяся возможностью интеграции с соответствующими средствами обеспечения автоматизированных систем управления энергопотреблением энергоснабжающих организаций.

Практическая значимость работы. Предложенные в работе модели оперативного и краткосрочного прогнозирования, модели принятия решений, а также средства их информационной поддержки реализованы в виде специального комплекса программного обеспечения, ориентированного на использование в рамках средств программно-аппаратной поддержки функционирования АСУЭ.

Разработанное программное обеспечение может быть использовано как для решения прикладных задач управления региональным энергопотреблением, так и при проведении научных исследований и в учебном процессе.

Реализация результатов работы для решения задач краткосрочного и оперативного прогнозирования энергопотребления и оптимального распределения энергомощностей в условиях их дефицита позволяет добиться экономического эффекта за счет рационального использования энерготопливного ресурса и минимизации материальных затрат потенциальных потребителей электроэнергии.

Реализация и внедрение результатов работы. Основные положения диссертации в виде компонентов программного обеспечения апробированы в рамках комплекса средств программного обеспечения автоматизированной системы управления региональным энергопотреблением Воронежской области. Ожидаемый годовой экономический эффект от внедрения результатов диссертационной работы, достигнутой только за счет рационального прогнозирования октябрь-март) составляет 260 тыс. рублей (в ценах 2005 г.). Результаты диссертационной работы используются также в учебном процессе Воронежского государственного технического университета в дисциплинах «Моделирование систем управления», «Диагностика и идентификация систем управления», «Теоретические основы системного анализа».

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на региональной научной конференции «Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве» в 2003 г., на международной конференции «Современные сложные системы управления» в 2003 г., на научно-технической конференции «Вычислительные машины, автоматика и робототехника» в 2004 г., на всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы» в 2005 г., на научных конференциях научно-преподавательского состава Воронежского государственного университета (2002;2005 гг.), а также на научных семинарах кафедры «Автоматики и информатики в технических системах» ВГТУ.

Публикации. По результатам исследования опубликовано 15 работ, из них 1 без соавторства. В работах, опубликованных в соавторстве, лично соискателем предложены: в [3,8,13,14] - модели оперативного и краткосрочного прогнозирования энергопотребления, реализующие аппарат нейронных сетейв [2,10] - оптимизационная модель принятия решений в условиях дефицита планируемых энергомощностейв [9] — лингвистическая модель оптимального выбора для определения степени готовности генерирующих мощностей к подключению дополнительной нагрузкив [1,4,5] - методы прогнозирования нагрузки для моделей временных рядовв [6] - способы управления региональной энергосистемойв [7,11,12,15] - практическая применимость эволюционных методов для задачи оптимального распределения ограниченных энергомощностей.

Структура и объём работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 120 наименований и содержит 184 страниц печатного текста, 99 рисунков, 15 таблиц и 3 приложения.

1. Для решения задачи определения степени готовности генерирующих энергомощностей к подключению дополнительной нагрузки предлагается использовать лингвистическую модель, в качестве входов которой используются нечеткие значения вероятность выхода из строя генератора, оценка его техни ческого состояния и уровня запаса топлива.2. Реализация лингвистической модели по оценки степени готовности ге нерирующих энергомощностей может быть решена с использованием опти мальных настроек и параметров, определенных в диссертационной работе.3. Использование лингвистической модели позволяет повысить качество принимаемых решений за счет учета значимых факторов, определяющих со стояние генератора.4. Формирование специализированной базы данных с разграничением прав доступа позволяет хранить и получать исходные данные для оптимизаци онной и лингвистической моделей и прогнозирования уровня регионального энергопотребления, параметров ГА, результатов прогнозирования и оптимиза ции.

Заключение

Проведенные в рамках диссертационной работы исследования в области моделирования и создания средств их информационного и программного обес печения, ориентированных на использование в автоматизированных системах управления региональным энергопотреблением позволили получить следую щие основные результаты:

1. На основе проведенного системного анализа процессов функциониро вания территориально-распределенных объектов региональной энергосистемы определены основные задачи, ориентированные на повышение эффективности управления АСУЭ.

2. Осуществлен анализ динамики климатических факторов, оказывающих наибольшее влияние на режимы энергопотребления энергосистемы.3. Разработаны модели оперативного и краткосрочного прогнозирования энергопотребления, реализующие аппарат нейронных сетей, отличающиеся вы сокой точностью прогноза и учитывающие значимые климатические факторы. Определен алгоритм выбора эффективного метода настройки нейронной сети, базирующийся на анализе данных, полученных в результате реализации альтер нативных процедур обучения нейросетевой модели.4. Разработана оптимизационная модель принятия решений в условиях дефицита планируемых энергомощностей, базирующаяся на предложенном в работе генетическом алгоритме, позволяющем минимизировать материальные затраты при отключении потребителей и подключении генерирующих мощно стей энергосистемы. Предложены оптимальные настройки разработанной мо дели.5. Разработана лингвистическая модель оптимального выбора для опре деления степени готовности генерирующих мощностей к подключению дополнительной нагрузки, отличающаяся высоким качеством и объективностью при нимаемых решений.6. Основные теоретические и практические результаты работы реализо ваны в виде отдельных операционных модулей принятия решений, интегриро ванных в рамках комплекса средств программного обеспечения автоматизиро ванной системы управления региональным энергопотреблением Воронежской области. Ожидаемый годовой экономический эффект от внедрения результатов диссертационной работы, достигнутый только за счет рационального прогнози рования уровня энергопотребления (октябрь-март) составляет 260 тыс. рублей (в ценах 2005 г.).