Графоаналитический метод оптимизации секционирования магистральных сетей среднего напряжения
DOI:
https://doi.org/10.17213/0136-3360-2023-3-65-77Ключевые слова:
электрическая сеть, равномерное и произвольное распределение ответвлений, пункт сетевого секционирования, оптимизация, показатели SAIFI, SAIDI, целевые функцииАннотация
Введение. Рассмотрены распределительные магистральные электрические сети среднего напряжения 6, 10 кВ с равномерным и произвольным расположением ответвлений.
Методы и результаты. Представлено решение задач по определению оптимального места расположения пункта сетевого секционирования, где обеспечиваются наименьшее время поиска повреждения, продолжительность отключений и количество обесточенных потребителей. В качестве критериев приняты международные показатели SAIFI и SAIDI. При исследовании оптимизационной задачи использован графоаналитический метод. Получены целевые функции, определяющие оптимальное место расположения пункта сетевого секционирования при равномерном и произвольном распределении ответвлений в сетях с одним и двумя центрами питания.
Заключение. Полученные целевые функции позволяют найти оптимальное место установки пункта сетевого секционирования в электрических сетях напряжением 6, 10 кВ с одним и двумя центрами питания в схемах различной конфигурации и сложности.
Библиографические ссылки
Максимов Б.К., Воротницкий В.В. Оценка эффективности автоматического секционирования воздушных распредели-тельных сетей 6(10) кВ с применением реклоузеров с целью повышения надежности электроснабжения потребителей // Элек-тротехника. 2005. № 10. С. 7 – 22.
Долецкая Л.И., Кавченков В.П., Солопов Р.В. Оценка эффективности методов повышения надежности распределитель-ных электрических сетей // Интернет-журнал. Науковедение. 2015. Т. 7, № 6(31). С. 1 – 10. DOI 10.15862/98TVN615.
Автоматизация сетей среднего напряжения – ключевое направление развития электросетевого комплекса / А.Ю. Мака-ров, В.В. Вяткин, А.А. Макаров, А.Н. Беляков // Электроэнергия. Передача и распределение. 2022. № 3(72). C. 32 – 37.
Nezhadnaeini M.F., Hajivand M., Karimi R., Karimi M. Optimal recloser placement by binary differential evolutionary algorithm to improve reliability of distribution system // International Journal of Information. Security and System Management, 2014. Vol. 3, No. 2. Pp. 332 – 336.
Hashemi S.M., Barati S., Talati S., Noori H.A. Genetic algorithm approach to optimal placement of switching and protective equipment on a distribution network // ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, 2016. Vol. 11, No. 3. Pp. 1395 – 1400.
Сазыкин В.Г., Багметов А.А. Графоаналитический метод определения оптимального места расположения пункта сете-вого секционирования // Изв. вузов. Электромеханика. 2022. Т. 65, № 4. C. 86 – 96. DOI 10.17213/0136–3360–2022–4–86–96.
Абдурахманов А.М., Глушкин С.В., Шунтов А.В. Анализ условии секционирования воздушных электрических сетей напряжением 6 – 20 кВ // Электричество. 2020. № 8. С. 17 – 22. DOI 10.24160/0013–5380–2020–8–17–22.
Борисов Г.А., Кукин В.Д. Оптимизация конфигурации распределительных электрических сетей // Электричество. 2012. № 4. С. 14 – 18.
Attari S.K.A., Bakhshipour M., Shakarami M., Namdari F. A novel method based on teaching-learning-based optimization for recloser placement with load model consideration in distribution system // Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science. April 2016. Vol. 2, No. 1. Pp. 1 – 10. DOI: 10.11591/ijeecs.v2.i1.pp1-10.
Lopez F, Pantoja A.: Optimization of Recloser Placement in DG-Enhanced Distribution Networks Using a Multi-objective Op-timization Approach. International Conference on Renewable Energies and Power Quality (ICREPQ’17) Malaga (Spain), April 2017, pp. 316 – 321.
IEEE Std. 1366–2012 – IEEE. Guide for Electric Power Distribution Reliability Indices. 2012. 43 p.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
