Положительный эффект распределения ветровых электростанций в электроэнергетической системе

Полный текст

Введение В современных энергосистемах решаются сложные стратегические задачи, в числе которых развитие электросетевой инфраструктуры, распределенной генерации, в том числе возобновляемых источников энергии, и снижение экологической нагрузки на окружающую среду. Существующие сценарии развития электроэнергетического комплекса в долгосрочной перспективе отличаются прогнозами энергопотребления и установленной мощностью различных типов электростанций. Сценарии прогноза по состоянию на 2019 г. учитывают три направления развития: консервативный, инновационный и энергопереход [1]. Отличие направлений состоит в выборе государственной энергетической политики и пути развития технологий при неизменной численности населения и среднегодовых темпах роста мирового валового внутреннего продукта (ВВП). При этом во всех сценариях отмечается наибольший прирост электростанций на основе возобновляемых источников энергии. Наибольшее снижение демонстрируют угольные электростанции. Ветровые электростанции (ВЭС) в настоящее время демонстрируют высокие темы роста. В период с 2001 по 2021 г. установленная мощность ВЭС в мире выросла почти в 35 раз, с 24 до 837 ГВт [2]. За период 2010-2020 гг. мировая приведенная стоимость (LCOE) континентальных ВЭС снизилась на 56 % - с 0,089 до 0,039 долл. США/кВтч. Для наиболее дорогих оффшорных ВЭС снижение составило 48 % - с 0,162 до 0,084 долл. США/кВтч [3]. Ветроэнергетические установки (ВЭУ) в свою очередь активно развиваются в направлении увеличения их установленной мощности, которая достигает от 12 до 15 МВт при диаметре ротора ветровой турбины от 211 до 236 м[17]. На 2014 г., по данным AWEA, средняя высота башни ветроэнергетической установки (ВЭУ) составила порядка 80 м (рис. 1)[18], что также способствует увеличению номинальной мощности и повышению коэффициента установленной мощности ВЭУ (вследствие увеличения скорости ветра с высотой). а б Рис. 1. Высота башни ветроэнергетических установок в США (Hub Height) на 2000 (а) и 2014 (б) гг., м Figure 1. Tower height of wind turbines in the USA in 2000 (а) and 2014 (б), m Указанное развитие технологий ветровых электростанций приводит к росту их установленной мощности в энергосистеме. При этом основная проблема, связанная с колебаниями генерации ВЭС, остается актуальной во всех энергосистемах мира. С другой стороны, рост установленной мощности ВЭС в энергосистеме в некоторой степени снижает негативный эффект ВЭС за счет их распределения по энергосистеме. Такое снижение негативного эффекта можно рассмотреть при сравнении ВЭС большой мощности и системы ВЭС. Под системой ветровых электростанций понимается совокупность ветровых электростанций и/или отдельных ветровых турбин, находящихся на удаленном расстоянии друг от друга и подключенных к электроэнергетической системе. 1. Преимущества рассредоточения ВЭС в энергосистеме Реальное изменение нагрузки ВЭС можно определить на основе данных эксплуатации. Изменение нагрузки следует определять по всем источникам ВЭС, входящих в энергосистему. Аналогичный подход используется при определении диспетчерского графика генерации энергосистем, когда при регулировании нагрузки электростанций ориентируются на изменение общей нагрузки энергосистемы, а не отдельных потребителей. На рис. 2 продемонстрирован эффект наложения графиков генерации ВЭС по 5-минутным измерениям в энергосистеме Австралии[19]. К энергосистеме подключены 69 ВЭС от 20 до 452 МВт суммарной установленной мощностью 8587 МВт. При этом нагрузка энергосистемы составляет около 27 ГВт. Из рисунка видно, что электростанции имеют различные графики генерации и, как следствие, коэффициенты использования установленной мощности (КИУМ) в течение суток. КИУМ современных континентальных ВЭС составляет порядка 30-35 %, а оффшорных ВЭС - 35-55 %. В международном отчете по ветроэнергетике за 2021 г. прогнозируется увеличение КИУМ ВЭС в интервале 32-58 % к 2050 г. для континентальных ВЭС и в интервале 43-60 % к 2050 г. для оффшорных ВЭС [4]. КИУМ ВЭС определяется как отношение фактической выработки к выработке при использовании всей установленной мощности в течение рассматриваемого периода времени, то есть теоретической выработке [5]: где - фактическая выработка электрической энергии ВЭС в течение рассматриваемого периода времени, МВт∙ч; - теоретическая выработка электрической энергии ВЭС при использовании всей установленной мощности в течение рассматриваемого периода времени, МВт∙ч. Для удобного представления результатов расчета применяется метод повторяемости величины в заданных интервалах. Повторяемость устанавливает отношение числа случаев со значениями, входящими в заданный интервал, к общему числу случаев. Повторяемость КИУМ ВЭС определяется по формуле где - повторяемость КИУМ ВЭС в интервалах , %; - число значений коэффициента использования установленной мощности в рассматриваемом интервале , о.е.; - общее число значений коэффициента использования установленной мощности в течение рассматриваемого периода времени, то есть во всех интервалах , о.е; j - количество интервалов; i - количество измерений скорости ветра в рассматриваемом периоде времени (неделя, месяц, год). В расчетах КИУМ определяется при каждом измерении скорости ветра, то есть на единичном участке времени. Поэтому интервалы показывают отношение фактической мощности ВЭС к установленной мощности ВЭС, тем самым отражая продолжительность различных режимов работы с определенной мощностью. Наилучшим условием является наибольшее значение в наибольшем интервале . Коэффициент пропускной способности, % Capacity factor, %Изображение выглядит как текст, снимок экрана, программное обеспечение, Значок на компьютере Автоматически созданное описание Рис. 2. Изменение мощности ВЭС 25.05.2022 г. Figure 2. Wind farms power generation changes for 25.05.2022 Формирование и оценка графиков электрических нагрузок являются важными задачами в вопросах диспетчерского управления. Графики электрических нагрузок ЭЭС отражают колебания спроса на электрическую энергию во времени [6] и, соответственно, определяют режимы работы электрических станций в зависимости от их типа. В соответствии с указанными графиками определяются время пуска и останова генерирующих объектов, экономически эффективный режим работы электроэнергетической системы, планируется проведение ремонтных работ и др. В работе О.П. Балашова4[20] описаны показатели, характеризующие графики нагрузки ЭЭС, такие как коэффициент активной мощности, коэффициент загрузки по активной мощности, коэффициент суточной неравномерности потребления, коэффициент межнедельной неравномерности, коэффициент летнего снижения максимальных нагрузок и др. Данные параметры позволяют рационально интегрировать систему ВЭС в ЭЭС, помогая в решении задач при проектировании и эксплуатации объектов электроэнергетической системы. Например, суточный коэффициент неравномерности применяется для анализа колебаний графика генерации ВЭС (системы ВЭС) в течение заданного периода времени. По значениям коэффициента в течение рассматриваемого периода времени можно оценить возможность регулирования существующих традиционных электростанций и определить мероприятия для повышения их диапазона регулирования [7]. Суточный коэффициент неравномерности показывает изменение графика генерации ВЭС (амплитуды) в течение суток: где - минимальная мощность ВЭС в течение суток, МВт; - максимальная мощность ВЭС в течение суток, МВт; - установленная мощность ВЭС, МВт. Повторяемость суточного коэффициента неравномерности определяется по формуле где - повторяемость суточного коэффициента неравномерности ВЭС в интервалах , о.е.; - число значений суточного коэффициента неравномерности в рассматриваемом интервале , о.е.; - общее число значений суточного коэффициента неравномерности в течение рассматриваемого периода времени, то есть во всех интервалах , о.е.; j - количество интервалов; i - количество суток в рассматриваемом периоде времени (неделя, месяц, год). Суточный коэффициент неравномерности эффективно использовать при выборе состава включенного генерирующего оборудования регулирующих станций на сутки вперед, то есть при выборе необходимого объема регулирования. При этом наилучшими условиями являются Таким образом, по значениям повторяемости суточного коэффициентов неравномерности возможно оценить необходимость или достаточность в ЭЭС высокоманевренных электростанций и/или накопителей электрической энергии с диапазоном и скоростью регулирования, способными в минимальное время набрать недостающую прогнозируемую мощность. 2. Результаты сравнения системы ВЭС и ВЭС большой мощности Для подтверждения эффективности распределениях ветровых электростанций в удаленных друг от друга местах (на расстояние, при котором временные графики скорости ветра существенно различаются, то есть системы ВЭС) далее представлены результаты сравнительного расчета ВЭС большой мощности и системы ВЭС. Система ВЭС Wind farm system ВЭС (Ейск) Wind farm “Eysk” t(Δ〖КИУМ〗_(с.вэс j) )Δ〖КИУМ〗_(с.вэс j)Изображение выглядит как диаграмма Автоматически созданное описание Рис. 3. Повторяемость КИУМ ВЭС Ейска и системы ВЭС Figure 3. Repeatability of installed capacity utilization rate for wind farm (WF) “Eysk” and wind farm system t(ΔK_(н сут.j) )ΔK_(н сут.i)Изображение выглядит как диаграмма Автоматически созданное описание Рис. 4. Повторяемость суточного коэффициента неравномерности ВЭС Ейска и системы ВЭС Figure 4. Repeatability of daily unevenness factor for wind farm “Eysk” and wind farm system Расчеты проводятся на основании трехчасовых измерений средней скорости ветра за двухминутный интервал времени на высоте 10-12 м для населенных пунктов5:[21] Ейск, Таганрог, Константиновск, Маргаритово, Должанская, Новороссийск, Геленджик, Туапсе, Ставрополь, Красная Поляна. Установленная мощность системы ВЭС составляет 3,4 ГВт. ВЭС большой мощности (аналогично системе ВЭС составляет 3,4 ГВт) располагается в населенном пункте Ейск. Выработка электрической энергии за рассматриваемый период системы ВЭС составляет 622 ГВт∙ч, а выработка ВЭС Ейск - 752 ГВт∙ч, что на 17 % больше. КИУМ системы ВЭС - 25 %, а КИУМ ВЭС Ейск - 30 %, что аналогично выработке больше на 17 %. На рис. 3 показано, что для ВЭС Ейск характерны высокие показатели повторяемости КИУМ в наибольших интервалах (90-100, 80-90, 50-60, 30-40). Указанное выше сравнение параметров показывает преимущество одной ВЭС Ейск в сравнении с системой ВЭС. Это объясняется тем, что КИУМ населенного пункта Ейск значительно отличается от остальных населенных пунктов, образующих систему ВЭС. Тем не менее у параметра, характеризующего колебания генерации ВЭС, наблюдаются лучшие значения для системы ВЭС. Повторяемость суточного коэффициента неравномерности представлена на рис. 4. У ВЭС Ейск отмечается высокая повторяемость наихудших интервалов (от 70-80 до 90-100), то есть значительное колебание мощности ВЭС в течение суток, включая амплитуду 3,0-3,4 ГВт. 3. Влияние распределение ВЭС на неоднородность электрической сети Расположение ВЭС в узлах ЭЭС, помимо изменения баланса генерирующих мощностей, приведет и к изменению конфигурации электрической сети и, как следствие, ее неоднородности [8]. Неоднородность ЭЭС определяется различным сочетанием параметров элементов ЭЭС (линий электропередачи, трансформаторов, нагрузки, источников генерации). Неоднородность приводит к появлению чувствительных узлов ЭЭС, в которых изменение нагрузки может привести к значительным отклонениям напряжения, а значит, в некоторых случаях к нарушению допустимых отклонений. В связи с этим, для определения влияния установки ВЭС в узлах ЭЭС применяется метод оценки неоднородности сети, основанный на определении чувствительных узлов - жестких и сенсорных [9-10]. Жестким считается узел, напряжение которого изменяется меньше всего при изменении его нагрузки на единицу, то есть узел с хорошими возможностями поддержания напряжения. Узлы с противоположными свойствами называют сенсорными. Данный метод основан на анализе уравнения небаланса реактивной мощности по модулю напряжения, которое в результате преобразований можно представить в виде где - производная реактивной мощности по модулю напряжения; - номинальное напряжение i-го узла; , - собственная проводимость i-го узла; bij - взаимная проводимость узлов i и j. Режим без ВЭС / Electric power system mode without WF ВЭС 50 % / Electric power system mode with 50% WF generation ВЭС 100 % / Electric power system mode with 100% WF generation Рис. 5. Графическое изображение чувствительности узлов электрической сети 110-500 кВ с системой ВЭС Figure 5. The graphical illustration of 64 nodes sensitivity in 110-500 kV electric power system with a wind farm system Режим без ВЭС / Electric power system mode without WF ВЭС 50 % / Electric power system mode with 50% WF generation ВЭС 100 % / Electric power system mode with 100% WF generation Рис. 6. Графическое изображение чувствительности узлов электрической сети 110-500 кВ с ВЭС Ейска Figure 6. The graphical illustration of 64 nodes sensitivity in 110-500 kV electric power system with the wind farm “Eysk” Наибольшее приращение напряжения будет соответствовать наиболее сенсорному узлу. В качестве примера рассмотрена 64-узловая схема электрической сети классом напряжения 10, 110, 220, 500 кВ. На рис. 5 и 6 представлено графическое изображение чувствительности узлов электрической сети: от наиболее сенсорного (красный, желтый) к наиболее жесткому (зеленый, синий). Анализ полученных результатов позволяет сделать вывод, что распределение источников генерации в узлах нагрузки, в частности размещение ВЭС, положительно сказывается на изменении отклонения напряжения в электрической сети. Заключение Распределение ВЭС оказывает влияние на график генерации ЭЭС. Чем больше установленная мощность ВЭС, тем значительнее будет влияние, однако его отрицательную составляющую можно снизить при помощи распределения ВЭС на удаленное друг от друга расстояние (система ВЭС) и выбрав оптимальные места установки. В таком случае система ВЭС может оказать и положительное влияние, снижая суточный коэффициент неравномерности графика генерации ЭЭС. В представленном примере в отличие от системы ВЭС, у ВЭС Ейск большой мощности суточная амплитуда колебаний мощности имеет большие значения, вплоть до номинальной мощности 3,4 ГВт. КИУМ системы ВЭС всегда будет ниже при сравнении с ВЭС большой мощности, размещенной в одном месте с наилучшим ветроэнергетическим потенциалом. Очевидно, что это связано с отсутствием абсолютно одинаковых мест по ветроэнергетическим ресурсам. КИУМ системы из шести ВЭС в представленных расчетах составил 25 %, а КИУМ ВЭС большой мощности - 30 %, что больше на 17 %. Так как ветроэнергетика представляет собой основу распределенной генерации, то в сложившейся ситуации топологии ЭЭС (большое количество линий электропередачи различных классов напряжения, трансформаторов, нагрузки, источников генерации) это является преимуществом для обеспечения надежных услуг в области электроснабжения. Достигается поставленная задача путем расположения ВЭС в чувствительных узлах ЭЭС, тем самым повышая их жесткость и, как следствие, надежность.

Об авторах

Олег Юрьевич Сигитов

Российский университет дружбы народов

Автор, ответственный за переписку.
Email: OlegSigitov@gmail.com
ORCID iD: 0009-0007-8541-4542
SPIN-код: 9915-2001
Scopus Author ID: 57216623025

кандидат технических наук, руководитель проектов СЭТР, Инженерное управление, ПАО «Мосэнерго» ; ассистент кафедры энергетического машиностроения, инженерная академия, Российский университет дружбы народов

Российская Федерация, 119526, Москва, пр-кт Вернадского, д. 101, корп. 3; Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Сергей Алексеевич Купреев

Российский университет дружбы народов

Email: kupreev-sa@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0002-8657-2282
SPIN-код: 2287-2902
Scopus Author ID: 57201885865

доктор технических наук, профессор департамента механики и процессов управления, инженерная академия

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Виктория Умедовна Мнацаканян

Национальный исследовательский технологический университет «МИСИС»

Email: artvik@bk.ru
ORCID iD: 0000-0001-9276-7599
SPIN-код: 8693-8313
Scopus Author ID: 6603501339

доктор технических наук, профессор кафедры горного оборудования, транспорта и машиностроения

Российская Федерация, 119049, Москва, Ленинский пр-кт, д. 4, стр. 1

Список литературы