Зінькевич П. О. Автоматизоване керування систем енергозабезпечення об’єктів з активними споживачами. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису.
Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 141 «Електроенергетика, електротехніка та електромеханіка». – Національний університет харчових технологій Міністерства освіти і науки України, Київ, 2023.
У дисертації поставлена й вирішена актуальна задача підвищення ефективності електроспоживання та електропостачання промислових та цивільних об’єктів з активними споживачами енергії, шляхом створення автоматизованої системи керування електрозабезпеченням на основі використання інтелектуальних методів керування: інтелектуальних методів прогнозування навантаження та генерації електричної енергії, алгоритмів визначення профілю навантаження активних споживачів та керування попитом активних споживачів, алгоритму керування накопичувачами електричної енергії, методів синтезу нечітких регуляторів.
У першому розділі проведено аналіз електрозабезпечення з активними споживачами: проаналізовано комплекс питань, пов'язаних з розробкою систем автоматизованого керування електрозабезпеченням з активними споживачами з використанням інтелектуальних методів керування та інформаційних технологій, в тому числі підсистем керування попитом активних споживачів, режимами накопичувачів енергії при компенсації піків навантаження, забезпечення нормативних рівнів напруги в системах з активними споживачами (власною генерацією).
Наведено характеристики «активного» споживача як елемента системи енергозабезпечення, в якій можна керувати поведінкою споживача: інтеграція власної генерації, механізм стимулювання розвантаження, механізм зустрічного планування та механізми керування попитом. Наведена постановка завдання дослідження.
У другому розділі проведений системний аналіз процесу керування генерацією, передаванням і споживанням електричної енергії на промислових та цивільних об’єктах з активними споживачами. Запропоновані підходи до побудови автоматизованої системи керування електрозабезпеченням промислових об’єктів з активними споживачами та організаційно-технічні засоби керування системою електрозабезпечення промисловиого об’єкта.
За методологією SADT на основі нотацій IDEF0 побудована системна модель керування електрозабезпечення ЦО з активними споживачами.
У третьому розділі розглянуто методи короткострокового прогнозування генерації ФЕС та навантаження споживачів, зокрема статистичні методи та інтелектуальні методи, що використовуються для задач керування. Виконано порівняльний аналіз методів короткострокового однокрокового ПЕН, на основі моделей ARIMA, «наївного прогнозу» та методів ANFIS. Результати прогнозування показали, що використання методу на основі ARIMA (2,1,2) є більш ефективними у порівнянні з «наївним прогнозом» та методів ANFIS. При цьому, для навчальної та тестової вибірки вказана модель забезпечує відповідно RMSE 0,0317% 0,0359%.
Виконано порівняльний аналіз методів короткострокового багатокрокового ПЕН, на основі моделей ARIMA, «наївного прогнозу» та методів ANFIS. Результати прогнозування показали, що використання методу на основі ARIMA (4,1,2) є більш ефективними у порівнянні з «наївним прогнозом» та методів ANFIS. При цьому, вказана модель забезпечує RMSE для тестової вибірки становить 0,052%.
Виконано аналіз методу короткострокового багатокрокового прогнозування генерації ФЕС, на основі штучної нейронної мережі NARX для передбачення на наступні 24-години. Проведені дослідження показали, що багатокрокове прогнозування на основі відкритого циклу (openloop) надає кращі результати, ніж закритий цикл closeloop. При цьому, вказана модель забезпечує MSE для тестової вибірки становить 0,0257%.
В результаті дослідження виявлено, що в автоматизованих системах керування електрозабезпеченням промислових та цивільних об’єктів з активними споживачами ефективними інструментами прогнозування є моделі ARIMA та NARX.
У четвертому розділі запропонований підхід до побудови автоматизованої підсистеми керування потужністю активних споживачів (АПКПАС), яка призначена для зменшення оплати за електричну енергію і зниження енергоємності виробництва за рахунок використання прогнозованих значень навантаження та потужності генерації генераторами власної генерації(ФЕС, ДГ), забезпечення ефективного використання генераторів власної генерації, СНЕ та керування навантаженням з урахуванням особливостей тарифів на електричну енергію (ЕЕ).
