Управление качеством электроэнергии в системах тягового электроснабжения на основе технологий интеллектуальных сетей

3. Kriukov A. V., Zakariukin V. P., Abramov N. A. Management systems of traction current railways [Upravlenie sistemami tiagovogo elektrosnabzheniia zheleznykh dorog]. Upravlenie bol'shimi sistemami - Managing large systems, 2010, no. 29, pp. 201 - 213.

4. Cheremisin V. T., Vilgelm A. S., Nezevak V. L. Evaluation of technical losses in traction network in terms of application of electric rolling regenerative braking [Otsenka tekhnolog-icheskikh poter' v tiagovoi seti v usloviiakh primeneniia elektropodvizhnym sostavom rekupera-tivnogo tormozheniia]. Vestnik Rostovskogo gosudarstvennogo universitetata putei soobshcheniia -Herald of Rostov State University of Railway Transport, 2014, no. 2, pp. 106 - 111.

5. Pravila tiagovykh raschetov dlia poezdnoi raboty (Terms traction calculations for train operation), Moscow: Transport, 2010.

6. Xie S., Feng J., Zhang, G. Study on simulation traction load with regenerative braking, Energy Procedia, 2012, no. 14, pp. 1299 - 1304. doi:10.1016/j.egypro.2011.12.1092.

7. Chen T.-H., Hsu Y.-F. Systematized short-circuit analysis of a 2*25 kV electric traction network, Electric Power Systems Research, 1998, no. 47(2), pp. 133 - 142. doi:10.1016/S0378-7796(98)00058-3.

8. German L. A. Matrix method of calculation of traction power supply AC with the external power supply system [Matrichnyi metod rascheta sistemy tiagovogo elektrosnabzheniia pere-mennogo toka s uchetom sistemy vneshnego elektrosnabzheniia]. Nauka i tekhnika transporta -Science and technology Transport, 2004, no. 4, pp. 70 - 77.

9. Kriukov A. V., Zakariukin V. P., Astashin S. M. Simulation systems of AC railway power supply [Modelirovanie sistem elektrosnabzheniia zheleznykh dorog peremennogo toka]. Izvestiia vysshikh uchebnykh zavedenii. Problemy energetiki - News of higher educational institutions. Energy problems, 2008, no. 3 - 4, pp. 134 - 139.

10. Kishkurno K. V., German L. A. Efficiency of voltage regulator of AC traction substation [Effektivnost' regulirovaniia napriazheniia transformatora tia-govoi podstantsii peremennogo toka]. Elektronika i elektrooborudovanie transporta - Electronics and electrical transport, 2013, no. 5, pp. 26 - 30.

11. Marskiy V. E. Determination of the capacity of railroads in the traction power supply devices [Opredelenie propusknoi sposobnosti zheleznodorozhnykh uchastkov po ustroistvam tiagovogo elektrosnabzheniia]. Vestnik nauchno-issledovatel'skogo instituta zheleznodorozhnogo transporta - Bulletin of the Research Institute of Railway Transport, 2014, no. 1, pp. 40 - 46.

12. Bykadorov A. L., Domanskii V. T. The methodology and algorithms for calculating the complex schemes of traction power [Metodika i algoritmy rascheta slozhnykh skhem tiagovogo el-ektro-snabzheniia]. Transelektroproekt: Instruktivno-metodicheskie ukazaniia - Transelectropro-ject: Instructions and guidelines, 1981, no. 3, pp. 53 - 72.

УДК 621.331

В. П. Закарюкин, А. В. Крюков, А. В. Черепанов

УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ В СИСТЕМАХ ТЯГОВОГО ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СЕТЕЙ

Рассмотрены вопросы применения технологий интеллектуальных сетей (smart grid) для управления качеством электроэнергии в системах электроснабжения железных дорог переменного тока. Описана структура интеллектуальной системы тягового электроснабжения. Дана классификация технических средств управления режимами системы тягового электроснабжения и качеством электроэнергии. Предложен алгоритм моделирования режимов интеллектуальных электроэнергетических систем, питающих электротяговые нагрузки, отличающийся тем, что в его основу положено совместное использование имитационных и динамических моделей активных элементов smart grid. Результаты моделирования подтверждают применимость разработанных методов для решения задач управления качеством электроэнергии.

В электрических сетях, питающих тяговые подстанции (ТП) магистральных железных дорог, а также в системах тягового электроснабжения (СТЭ) в полном объеме применимы технологии интеллектуальных сетей (smart grid) [1] - [7], на основе которых можно эффективно решать задачи управления качеством электроэнергии [8]. Особую актуальность вопрос использования этих технологий приобретает в Восточной Сибири и на Дальнем Востоке, где основная системообразующая электрическая сеть непосредственно связана с ТП железнодорожных магистралей. Из-за значительного объема резкопеременной нелинейной однофазной тяговой нагрузки показатели качества электроэнергии (ПКЭ) в этих сетях превышают допустимые пределы.

Структура интеллектуальной системы тягового электроснабжения (ИСТЭ) показана на рисунке 1. ИСТЭ включает в свой состав следующие сегменты:

развитые комплексы, обеспечивающие мониторинг состояния электрооборудования, включая устройства, работающие в режиме on line;

автоматические устройства управления, построенные на основе цифровых технологий; пофазно управляемые источники реактивной мощности; установки распределенной генерации [9] и накопители электроэнергии [6]; комплекс устройств для улучшения качества электроэнергии, включающий в себя активные кондиционеры гармоник (АКГ), симметрирующие трансформаторы и другие устройства.

Классификация технических средств управления режимами СТЭ проиллюстрирована схемой, представленной на рисунке 2. Следует отметить многофункциональность значительной части из представленных на рисунке 2 устройств. Так, например, установки FACTS, имеющие пофазное (векторное) управление, могут эффективно применяться не только для стабилизации уровней напряжения, но и для снижения несимметрии в питающих сетях, а также в сетях районов электроснабжения нетяговых потребителей. Накопители электроэнергии будут способствовать снижению потерь в тяговой сети (ТС) и уменьшать отклонения и колебания напряжений.

Рисунок 1 - Структура интеллектуальной системы тягового электроснабжения

Рисунок 2 - Классификация средств управления режимами СТЭ: FACTS (flexible alternative current transmission systems) - комплекс технических и информационных средств автоматического управления режимами; АКГ - активный кондиционер гармоник; ВГ - высшие гармоники; ВДТА - вольтодобавочный трансформаторный агрегат, разработанный в УрГУПСе; ВПТ - вставка постоянного тока; НЭ - накопитель электроэнергии; РГ - распределенная генерация; СТ - симметрирующий трансформатор;

ТОУ - токоограничивающее устройство

Возможные места размещения исполнительных устройств в СТЭ показаны на схеме рисунка 3. Надо отметить, что размещение полного комплекса средств smart grid на каждой тяговой подстанции по экономическим и технологическим соображениям неприемлемо, так как функции многих устройств могут дублировать друг друга.

110 - 220 кВ

Рисунок 3 - Возможные места установки интеллектуальных устройств управления режимами СТЭ: АРВ - автоматический регулятор возбуждения; АРЧВ - автоматический регулятор частоты вращения; СУ - система управления; ДТ - датчик тока; ДС - датчик скорости

№ 3(19) 2014

р

В работе [7] предложен метод комплексного моделирования СТЭ, построенной с использованием технологий smart grid. При этом моделирование разбивается на два этапа, в каждом из которых используются разные модели электоэнергетических систем (ЭЭС) и СТЭ. На первом этапе применяется технология имитационного моделирования, разработанная в ИрГУПСе [10, 11]. В результате моделирования определяются экстремальные значения тяговых нагрузок, а также потоков мощности на вводах 110 - 220 кВ ТП, которые затем используются при построении динамических моделей интеллектуальных сетей на основе средств программной системы Matlab. Кроме того, на первом этапе могут быть решены вопросы, связанные с моделированием электромагнитной обстановки в СТЭ [12].

Разработанный алгоритм имеет две параллельных ветви, включающие в себя следующие блоки:

имитационное моделирование исходного базового режима в комплексе «Fazonord -качество» [11, 12] и определение на этой основе электротяговых нагрузок в виде зависимостей Pk = Pk(t), Qk = Qk(t); вычисление минимальных, средних и максимальных характеристик полученных зависимостей;

формирование имитационных и динамических моделей ЭЭС и СТЭ с учетом активных элементов smart grid и проведение моделирования с получением результатов в виде зависимостей коэффициентов несимметрии и несинусоидальности от времени, а также статистических характеристик;

анализ и обобщение полученных результатов.

Каждый из описанных выше подходов к моделированию ЭЭС и СТЭ с активными элементами smart grid обладает определенными преимуществами и ограничениями, и только на основе их комплексного использования можно получить адекватный результат.

Указанные ограничения, а также различия в технологиях моделирования элементов smart grid с помощью имитационных и динамических моделей могут приводить к некоторым различиям в результатах определения параметров режима, в частности, показателей качества электроэнергии по несинусоидальности. Поэтому о совпадении результатов можно говорить в рамках теоретико-множественного подхода как о принадлежности некоторой ограниченной области пространства параметров. В общем случае условие совпадения может быть записано как G1 П GM ~ 0, где G1, GM - множества режимных параметров, полученных соответственно в результате имитационного и динамического моделирования.

В результате проведенных исследований разработаны математические и компьютерные модели активных элементов smart grid, реализуемых в рамках предложенного подхода. Перечень разработанных моделей представлен в таблице, где в колонке F обозначены элементы, моделируемые в системе Fazonord, M - моделируемые в системе MatLab.

Разработанные модели элементов smart grid

Наименование элемента F M

ЛЭП повышенной пропускной способности + -

Управляемые ЛЭП + -

Симметрирующие трансформаторы + -

Установки распределенной генерации + +

Вставки постоянного тока + +

Пофазно управляемые средства компенсации реактивной мощности, выпол- + +

ненные по технологии FACTS

Активные кондиционеры гармоник + +

Ниже приведены результаты моделирования режимов реальной сети 220 кВ, питающей тяговые подстанции одной из магистральных железных дорог Восточной Сибири. Цель моделирования заключалась в анализе эффективности применения пофазно управляемых устройств FACTS для уменьшения несимметрии. Рассматривалось две структурные схемы устройства:

- FACTS, силовые элементы которого включены по схеме «звезда»;

- FACTS с элементами, включенными по схеме «треугольник».

68 ИЗВЕСТИЯ Транссиба № 3(19) 2014

Результаты моделирования, представленные на рисунке 4, позволяют сделать следующие выводы:

при отсутствии средств управления режимами коэффициент несимметрии напряжений по обратной последовательности превышает нормально допустимые пределы;

установка FACTS на шинах 220 кВ одной из тяговых подстанций позволяет ввести показатели качества электроэнергии в допустимые пределы;

применение FACTS с силовыми блоками, соединенными в «треугольник», обеспечивает лучшее симметрирование.

К

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 1 4 15 1 6 17 1 8

7П->

Рисунок 4 - Максимальные значения коэффициентов несимметрии по обратной последовательности на шинах 220 кВ ТП

Второй пример иллюстрирует методику моделирования активных кондиционеров гармоник. Фрагмент расчетной схемы, включающей в себя модели питающей сети 220 кВ и СТЭ 2^25 кВ, представлен на рисунке 5. В качестве моделей АКГ были использованы резонансные схемы, обладающие большим сопротивлением на основной частоте и заземляющие узел подключения на частотах высших гармоник [7]. Проведенные многовариантные расчеты режимов при движении поездов с выбором мест расстановки пассивных фильтров и АКГ привели к следующим выводам.

АКТ АКТ

Рисунок 5 - Фрагмент расчетной схемы

Во-первых, размещение фильтров третьей и пятой гармоник на подстанциях с максимальной несинусоидальностью приводит к резонансному росту гармоник более высоких порядков на удалении трех - четырех межподстанционных зон. Во-вторых, размещение АКГ на межподстанционных зонах подстанций с наибольшей несинусоидальностью приводит к росту уровня гармоник на удаленных тяговых подстанциях. В-третьих, включение АКГ на шинах питания фидеров тяговой сети 2*25 кВ достаточно только для фидера контактной сети, без включения второго АКГ на фидер питающего провода. В итоге выбор мест размещения фильтров или АКГ проводился путем многовариантного подбора с целью минимизации несинусоидальности на всем протяжении анализируемого участка железной дороги.

При моделирования режимов работы системы электроснабжения участка дороги использованы следующие варианты:

- АКГ и фильтры отсутствуют;

- выбраны места размещения и установлены модели АКГ с двух сторон восьми меж-подстанционных зон.

Основные результаты моделирования, представленные на рисунках 6 и 7, позволяют сделать следующие выводы:

при отсутствии средств подавления высших гармоник коэффициенты искажения синусоидальности кривых напряжения кц на шинах 220 кВ десяти тяговых подстанций превышают предельно допустимые значения;

установка АКГ на вводах 27,5 кВ тяговых подстанций с двух сторон восьми межподстанционных зон обеспечивает снижение кц до допустимых значений.

Третий пример посвящен вопросам улучшения качества напряжения в системах электроснабжения нетяговых потребителей, питающихся по линиям «два провода - рельс» (ДПР). Линии автоблокировки и продольного электроснабжения, проложенные по опорам контактной сети (КС), подвержены электрическому и магнитному влиянию КС. Электрическое влияние КС создает напряжение нулевой последовательности на проводах линий 6-10-35 кВ, искажает учет электрической энергии на головных участках технологических ЛЭП, выполненных по схеме ДПР, но не приводит к увеличению доли высших гармоник. Существенное возрастание уровня несинусоидальности в смежных линиях ДПР возможно из-за пропорциональности наводимого напряжения магнитного влияния частоте влияющего тока.

/ г -ч ч Фаз г А / Б

г 7 <1

у г -я Г -"О<**" —0».. -•о-«.

1 I у •аза V,. - / и V г г

1 —сг 3 с V- -ЧГ)

¥ <у" Ч

1 2 3 4 5 6 7 В Э 10 11 12 13' 14 15 16 17 18 19

тп->

Рисунок 6 - Коэффициенты искажения синусоидальности кривых напряжения на шинах 220 кВ

тяговых подстанций. АКГ отключены

2:5 %

А

1:5 1

ки

0:5 о

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

ТП->

Рисунок 7 - Коэффициенты искажения синусоидальности кривых напряжения на шинах 220 кВ

тяговых подстанций. АКГ включены

Анализ влияния КС на качество электроэнергии (ЭЭ) проводился применительно к двухпутному участку железной дороги с электрификацией по системе 1 х25 кВ, схема которого показана на рисунке 8. Межподстанционная зона (МПЗ) длиной 54 км между подстанциями ТП-1 и ТП-2 получает питание по двухцепной ЛЭП 220 кВ. Продольное электроснабжение осуществляется по линии ДПР со стандартным расположением проводов. Моделировалось движение поездов массой 4000 т.

ЭЭС

Тяговая нагрузка консольной МПЗ приводит к значительным отклонениям напряжения в конце линии ДПР. Основной причиной отклонений является магнитное влияние КС. Разные отклонения фазных напряжений приводят к существенной несимметрии. На рисунке 9 показана динамика изменения коэффициента несимметрии по обратной последовательности для подстанции, подключенной к ЛЭП ДПР.

Увеличение доли высших гармоник при магнитном влиянии приводит к серьезному повышению несинусоидальности напряжений в линии ДПР. Коэффициент несинусоидальности фазы В достигает 30 % , а фазы В - 18 % (рисунок 10).

Рисунок 9 - Изменение коэффициента несимметрии по обратной последовательности при отсутствии средств улучшения качества ЭЭ

Рисунок 10 - Коэффициент искажения синусоидальности напряжения на шинах 27,5 кВ ТП-ДПР2

Решение проблемы нормализации качества ЭЭ может быть выполнено на основе применения технологий интеллектуальных сетей. Для снижения несимметрии могут использоваться пофазно управляемые устройства FACTS, а для уменьшения гармонических искажений - активные кондиционеры гармоник. Для моделирования этих устройств использовались функционально-адекватные модели, реализованные на основе фазных координат [7, 10]. Моделирование осуществлялось на основе комплекса программ «Fazonord - качество», разработанного в ИрГУПСе [11]. Результаты моделирования проиллюстрированы на рисунках 11, 12.

Рисунок 11 - Изменение коэффициента несимметрии по обратной последовательности при наличии пофазно управляемого устройства FACTS

0:04

0 50 100 1 50 МИН 250

Время-^

Рисунок 12 - Изменение коэффициента искажения синусоидальности кривой напряжения при наличии АКГ

Разработанные методы и алгоритмы моделирования режимов систем электроснабжения железных дорог переменного тока, построенных с использованием технологий smart grid, позволяют решать задачи управления качеством электроэнергии в СТЭ.

При решении задач управления необходимо учитывать следующее:

система тягового электроснабжения железной дороги переменного тока представляет собой сложную нелинейную динамическую многоуровневую структуру, что создает трудности, связанные с непрерывным изменением, вызванным тяговыми нагрузками, перемещающимися в пространстве, не только численных значений коэффициентов, но и структуры реализуемой модели;

наличие активных элементов, использующихся в технологиях smart grid, еще более усложняет формирование адекватных моделей активно-адаптивных сетей, питающих электротяговые нагрузки.

Для преодоления указанных затруднений предложено использовать методы декомпозиции, при этом моделирование разбивается на два этапа, в каждом из которых используются разные модели. На первом этапе применяется технология имитационного моделирования, результаты которого затем используются при построении динамических моделей.

Разработанный алгоритм комплексного моделирования интеллектуальных СТЭ может эффективно использоваться при решении задач проектирования и эксплуатации СТЭ, построенных с использованием технологий smart grid.

Проблемы улучшения качества электроэнергии и повышения энергоэффективности в электротяговых сетях могут быть решены на основе создания интеллектуальных систем тягового электроснабжения.

Наиболее эффективные направления использования современных технических средств для управления режимами СТЭ заключаются в сочетании регулируемых источников реактивной мощности, накопителей энергии, активных кондиционеров гармоник и установок распределенной генерации.

Список литературы

1. Дорофеев, В. В. Активно-адаптивная сеть - новое качество ЕЭС России [Текст] / В. В. Дорофеев, А. А. Макаров // Энергоэксперт, 2009. - № 4. - С. 29 - 34.

2. Кобец, Б. Б. Инновационное развитие электроэнергетики на базе концепции smart grid / Б. Б. Кобец, И. О. Волкова. - М.: ИАЦ, 2010. - 208 с.

3. Использование устройств FACTS в системах внешнего электроснабжения железных дорог [Текст] / В. П. Закарюкин, А. В. Крюков и др. // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование / Иркутский гос. ун-т путей сообщения. - Иркутск. - 2012. -№ 1 (33). - С. 267 - 274.

4. Крюков, А. В. Повышение эффективности оперативного управления в системах тягового электроснабжения [Текст] / А. В. Крюков, В. А. Алексеенко // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование / Иркутский гос. ун-т путей сообщения. - Иркутск. -

2011. - № 4 (32). - С. 158 - 164.

5. Крюков, А. В. Моделирование активных элементов интеллектуальных сетей в фазных координатах [Текст] / А. В. Крюков, В. П. Закарюкин, В. А. Алексеенко // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование / Иркутский гос. ун-т путей сообщения. -Иркутск. - 2012. - № 2 (34). - С. 99 - 105.

6. Закарюкин, В. П. Применение накопителей энергии в системах тягового электроснабжения железных дорог переменного тока [Текст] / В. П. Закарюкин, А. В. Крюков, А. В. Черепанов // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование / Иркутский гос. ун-т путей сообщения. - Иркутск. - 2014. - № 2 (42). - С. 158 - 164.

7. Оперативное управление в системах электроснабжения железных дорог [Текст] / В. П. Закарюкин, А. В. Крюков и др. / Иркутский гос. ун-т путей сообщения. - Иркутск. -

2012. - 129 с.

8. Управление качеством электроэнергии [Текст] / И. И. Карташев, В. Н. Тульский и др. / Московский энергетический ин-т. - М., 2006. - 320 с.

9. Крюков, А. В. Применение технологий распределенной генерации для электроснабжения нетяговых потребителей железных дорог [Текст] / А. В. Крюков, В. П. Закарюкин, М. О. Арсентьев // Вестник Иркутского гос. техн. ун-та / Иркутский гос. техн. ун-т. - Иркутск. - 2009. - Т. 37. - № 1. - С. 190 - 195.

10. Закарюкин, В. П. Сложнонесимметричные режимы электрических систем [Текст] / В. П. Закарюкин, А. В. Крюков / Иркутский гос. техн. ун-т. - Иркутск, 2005. - 273 с.

11 . Крюков, А. В. Методы совместного моделирования систем тягового и внешнего электроснабжения железных дорог переменного тока [Текст] / А. В. Крюков, В. П. Закарю-кин / Иркутский гос. техн. ун-т. - Иркутск, 2011. - 170 с.

12. Крюков, А. В. Моделирование электромагнитной обстановки на железных дорогах переменного тока [Текст] / А. В. Крюков, В. П. Закарюкин, Н. В. Буякова // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование / Иркутский гос. ун-т путей сообщения. -Иркутск. - 2010. - № 2. - С. 169 - 175.

References

1. Dorofeef V. V., Makarov A. A. Active-adaptive network - the new quality of Russian energy system [Aktivno-adaptivnaja set' - novoe kachestvo EJeS Rossii]. Energoexpert - Energyexpert, no. 4, 2009, pp. 29 - 34.

2. Kobets B. B., Volkova I. O. Innovacionnoe razvitie jelektrojenergetiki na baze koncepcii smart grid (Innovation electro energetic improvement on smart grid basis). Moscow, 2010, 208 pp.

3. Zakaryukin V. P., Kryukov A. V., Ushakov V. F., Alekseenko V. A. Using FACTS in railway external electric supply [Ispolzovanie ustroistv FACTS v systemah vneshnego electrosnabzhe-nia zheleznih dorog]. Sovremennie technologii. Systemniy analiz. Modelirovanie - Modern technologies. System analysis. Modelling, 2012, no. 1 (33), pp. 267 - 274.

4. Kryukov A. V., Alekseenko V. A. Increase of operative control effectiveness in traction electric supplying systems [Povishenie effektivnosti operativnogo upravlenia v systemah tyagovogo el-ektrosnabgenia]. Sovremennie technologii. Systemniy analiz. Modelirovanie - Modern technologies. System analysis. Modelling, 2011, no. 4(32), pp. 158 - 164.

5. Kryukov A. V., Zakaryukin V. P., Alekseenko V. A. Modelling of smart grid active units in phase domain [Modelirovanie aktivnih elementov intellektualnih setey v faznih koordinatah]. Sov-remennie technologii. Systemniy analiz. Modelirovanie - Modern technologies. System analysis. Modelling, 2012, no. 2 (34), pp. 99 - 105.

6. Zakaryukin V. P., Kryukov A. V., Cherepanov A. V. Energy capacitors using in traction electric supplying systems of alternative current [Primenenie nakopiteley energii v systemah tyagovogo elektrosnabgenia zheleznih dorog peremennogo toka]. Sovremennie technologii. Systemniy

analiz. Modelirovanie - Modern technologies. System analysis. Modelling, 2014, no. 2 (42), pp. 158 - 164.

7. Zakaryukin V. P., Kryukov A. V., Ushakov V. F., Alekseenko V. A. Operativnoe upravlenie v systemah elektrosnabgenia zheleznih dorog (Operative control in railway electric supplying systems). Irkutsk, 2012, 129 pp.

8. Kartashev I. I., Tulskiy V. N., Shamonov R. G., Sharov Yu. V., Vorobiev A. Yu. Upravlenie kachestvom elektroenergii (Electric energy quality control). Moscow, 2006, 320 pp.

9. Kryukov A. V., Zakaryukin V. P., Arsentiev M. O. Distributed generation technology for electric power supplying of non-traction railway customers [Primenenie tehnologiy raspredelennoy generatsii dlya elektrosnabgenia netyagovih potrebiteley zheleznih dorog]. Vestnik Irkutskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta - Bulletin of the Irkutsk State Technical University, 2009, T. 37, no. 1, pp. 190 - 195.

10. Zakaryukin V. P., Kryukov A. V. Slozhnonesimmetrichnye rezhimy jelektricheskih sistem (Multi asymmetrical modes of electric systems). Irkutsk, 2005, 273 pp.

11. Kryukov A. V., Zakaryukin V. P. Metody sovmestnogo modelirovanija sistem tjagovogo i vneshnego jelektrosnabzhenija zheleznyh dorog peremennogo toka (Traction and external electric systems mutual modelling methods of alternative current' railway). Irkutsk, 2011, 170 pp.

12. Kryukov A. V., Zakaryukin V. P. Buyakova N. V. Electromagnetic environment modelling in alternative current' railway [Modelirovanie elektromagnitnoi obstanovki na zheleznih dorogah peremennogo toka] Sovremennie technologii. Systemniy analiz. Modelirovanie - Modern technologies. System analysis. Modelling, 2010, no. 2, pp. 169 - 175.

УДК 621.331:621.311

Ю. В. Москалев

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОПТИМАЛЬНОЙ ЭНЕРГОЕМКОСТИ И МОЩНОСТИ

НАКОПИТЕЛЯ ЭНЕРГИИ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ГРАФИКАМИ НАГРУЗОК ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ

В статье рассмотрен способ управления графиками электрических нагрузок железнодорожных потребителей с использованием накопителей энергии. Рассмотрены различные типы накопителей энергии, используемые на железнодорожном транспорте. Выполнена постановка оптимизационной задачи, выбраны критерии и метод для ее решения. В качестве оптимизационного метода использован метод Хука - Дживса. Предложен способ для определения оптимальных параметров и оптимального закона управления зарядом и разрядом стационарного накопителя энергии. Приведены критерии и расчетные выражения, которые могут быть использованы при проектировании и технико-экономическом обосновании эффективности внедрения стационарного накопителя энергии для управления графиками нагрузок железнодорожных потребителей. Предложено математическое выражение для определения энергоемкости накопителя по известному закону изменения его мощности. Приведены результаты решения оптимизационной задачи для двух критериев - минимума потерь активной мощности и минимума приведенных затрат, выполнено сравнение результатов. Для количественной оценки изменения графика электрических нагрузок использованы коэффициенты формы и максимума. Указано на возможность управления графиком реактивной мощности в электрической сети переменного тока с использованием полупроводниковых преобразователей и накопителя энергии. Рассмотрен вариант по использованию литий-титанатного химического источника тока в качестве накопителя энергии для железнодорожных потребителей. В результате оптимального управления графиками электрических нагрузок будет получен технический и экономический эффект.

Основной целью энергетической стратегии ОАО «РЖД» является повышение энергетической эффективности во всех сферах деятельности компании [1]. Одним из инновационных технических средств снижения расхода электрической энергии на тягу и в стационарной энергетике является накопитель энергии (НЭ), рациональное применение которого позволяет получить ряд технических и экономических эффектов.