rezumat teza rotaru

Download Rezumat Teza Rotaru

Post on 30-Jul-2015

208 views

Category:

Documents

6 download

Embed Size (px)

TRANSCRIPT

UNIVERSITATEA TEHNIC "GHEORGHE ASACHI" DIN IAI FACULTATEA DE INGINERIE ELECTRIC, ENERGETIC I INFORMATIC APLICAT DEPARTAMENTUL DE ENERGETIC TEHNICI AVANSATE N MODELAREA I CONDUCEREA SISTEMELOR ELECTROENERGETICE REZUMATUL TEZEI DE DOCTORAT Doctorand: Ing. FLORINA ROTARU (cs. Scarlatache) Conductor tiinific: Prof. Univ. Dr. Ing. GHEORGHE CRIN 2012 CUPRINS 1. INTRODUCERE7 2.TENDINE I DIRECII PRIVIND MODELAREA I CONDUCEREA SEN 2.1 Aspecte generale ale conceptului de reea electric inteligent11 2.2 Structura reelei electrice inteligente europene gndit la nivelul anului 201212 2.3Obiectivelevizateafiatinsenurmtorii20deanidedezvoltareareelelor electrice 14 2.4 Strategii privind eficientizarea procesului de transport i distribuie a energiei electrice 14 2.5 Integrarea la nivel de reea electric a surselor de generare distribuit (GD)17 3.TEHNICIDEINTELIGENARTIFICIALUTILIZATEN CONDUCEREA PROCESELOR ELECTROENERGETICE 3.1 Inteligena artificial21 3.1.1 Aplicaii ale inteligenei artificiale n energetic22 3.2 Fundamente matematice ale tehnicilor fuzzy 24 3.2.1 Sisteme fuzzy Logica fuzzy24 3.2.2 Mulimi fuzzy27 3.2.3 Alegerea funciei de apartenen28 3.3 Aplicaiile mulimilor i logicii fuzzy n energetic33 3.4 mbuntirea modelrii fuzzy prin tehnici de clustering (grupare spaial)34 3.4.1 Aspecte generale privind gruparea spaial34 3.4.2 Etapele procesului de clustering35 3.4.3 Rolul expertizei i rolul decidentului36 3.4.4 Metode de clustering37 3.4.4.1 Gruparea spaial ierarhic37 3.4.4.2 Metoda Kmedii41 4.ESTIMAREAPIERDERILORDEPUTERE/ENERGIENSISTEMELE ELECTROENERGETICE 4.1 Aspecte generale privind estimare a pierderilor de putere i energie n reelele electrice 47 4.2 Estimarea pierderilor bazat pe modelarea fuzzy a factorului de pierderi (FP)50 4.2.1 Formularea problemei50 4.2.2 Modelarea fuzzy a pierderilor de putere50 4.2.3 Modelarea fuzzy a factorului de pierderi (FP)51 4.2.4Studiu de caz52 4.3Estimareapierderilordeputere/energiefolosindprofileletipdesarcin fuzzificate 61 4.3.1Folosireatehnicilordeclusteringndeterminareaprofilelortipde sarcin 61 4.3.2 Compararea eficienei metodelor de clustering n determinarea profilelor tip de sarcin 62 4.3.3 Descrierea profilelor tip de sarcin folosind categorii lingvistice64 4.3.4 Estimarea pierderilor folosind categorii lingvistice. Studiu de caz66 5.STRATEGIIPRIVINDECONOMIADEENERGIENREELELE ELECTRICE DE DISTRIBUIE 5.1Aspectegeneraleprivindeficienaenergeticndezvoltareareelelor electrice 69 5.2 Strategii privind modificarea nivelului de tensiune n reelele electrice71 5.2.1 Baza de date71 5.2.2 Transformatoare eficiente. Aspecte generale73 5.2.3 Modificarea nivelului de tensiune de 6 kV la 20 kV. Studiu de caz75 5.3 Evaluarea economic a strategiilor de retehnologizare n reelele de distribuie 81 5.3.1Investiiileicosturileprivindretehnologizareareelelorelectricede distribuie 81 5.3.2Calcululindicatorilordeeficieneconomicnmodernizareareelelor de distribuie 83 6.FOLOSIREATEHNICILORDECLUSTERINGNAMPLASAREAI DIMENSIONAREAOPTIMASURSELORDEGENERAREDISTRIBUIT (GD) 6.1AmplasareaidimensionareaoptimasurselordeGDnreelelede distribuie bazat pe tehnicile de clustering 89 6.1.1 Aspecte generale privind metoda propus90 6.1.2 Modelul de optimizare94 6.1.2.1 Funcia obiectiv94 6.1.2.2Restriciile modelului matematic de optimizare96 6.1.3 Determinarea caracteristicilor tehnice primare ale nodurilor96 6.1.3.1Aspectegeneraleprivindfactoriidesenzitivitate.Analiza96 senzitivitii n reglajul tensiune-putere reactiv 6.1.3.2 Influena senzitivitii n zonarea SEN97 6.1.3.3Caracteristiciletehniceprimarealenodurilordincadrulmetodei propuse 98 6.1.4 Metoda de amplasare i dimensionare optim a surselor de GD99 6.1.4.1 Caracteristici de baz ale metodei99 6.1.4.2 Tehnici de clustering101 6.1.4.3 Procesul de cutare exhaustiv101 6.2 Studiu de caz. Reea test de 20 kV cu 24 noduri102 6.2.1 Date generale102 6.2.2 Identificarea ipotezelor de lucru104 6.2.2.1 Rezultate numerice. Cazul I105 6.2.2.2 Rezultate numerice. Cazul II107 6.3 Studiu de caz. Reea test cu 91 noduri110 7. CONCLUZII FINALE 115 BIBLIOGRAFIE119 CAPITOLUL 1 INTRODUCERE n prezent, extinderea i modernizarea reelelor de distribuie a energiei electrice, n scopul reducerii pierderilornreeleirealizareancondiiidesiguranicontinuitateaserviciuluidedistribuiea energieielectrice,constituieunuldinobiectiveleprincipaleasistemuluielectroenergeticromnescn ceeacepriveteeficienaenergetic.Reelelededistribuieaenergieielectriceseconfruntcuun principal neajuns reprezentat de lipsa monitorizrii i a capacitilor de diagnosticare, eseniale pentru a rspunde cererii n cretere i noilor provocri n domeniul siguranei n alimentare.Esenareelelordedistribuieinteligenteconstntr-oconducereinformatizatcarepermite comunicareanambelesensuricuclieniiiparticipaniilapia.Aceastinfrastructurinteligentva putea permite suplimentarea unor multitudini de servicii energetice, pe piaa de energie, dar i o integrare a programelor de conducere i control.Tezadefaidentific,analizeazipuncteazctevadinprincipaleleproblementlniten dezvoltatea i conducerea reelelor electrice de distribuie, dar este orientat n principal ctre aplicarea concret a tehnicilor de Inteligen Artificial n rezolvarea acestor probleme. Teza este structurat n 7 capitole, a cror prezentare sintetic se va face n cele ce urmeaz. Capitolul 2, Tendine i direcii privind modelarea i conducerea SEN, prezint obiectivele vizate nmodelareaiconducereaviitoarelorreeleelectriceinteligente,astartegiilordedezvoltareprivind eficientizareaprocesuluidetransportidistribuieaenergieielectrice,dariinflueneleimplicatede sursele de generare distribuit (GD) la nivel de sistem electroenergetic. Capitolul3,TehnicideInteligenArtificial(IA)utilizatenconducereaproceselor electroenergetice, prezint o sintez a principalelor tehnici de IA i evideniaz posibilitile de aplicare n sistemele electroenergetice. O atenie deosebit se acord tehnicilor de clustering. Rezolvareaconcretaproblemelorcomplexedindomeniulenergeticaimplicatelaborareaunor metodologiibazatepediferiteformealeIA,cuprinzndsoluiidindomeniileSistemelorexpert(SE), Reelelor neuronale artificiale (RNA), Logicii fuzzy (LF) i Algoritmilor genetici (AG). Tehnicile de clustering reprezint tehnici speciale de aranjare a datelor de intrare, pe baza dispunerii spaiale a vectorilor corespunztori. Acestea se utilizeaz pe scar larg n diferite analize, n explorarea datelor,nproblemedeluareadeciziilor,situaiidenvareasistat,inclusivrecondiionarea documentelor, segmentareaimaginilor, clasificareamodelelor etc. n celemaimulte dintre aceste tipuri deprobleme,existpuineinformaiiimportantedisponibile(deexemplunmodelelestatistice),iar Decidentul,Decision-Making(DM),trebuiesfacadeseanumeroaseipotezeprivitoarelaaceste aspecte.Obiectivelemajorealetezeisuntndreptatesprembuntireamodelelorfuzzyfolosind tehnicile de clustering n scopul estimrii pierderilor de energie dar i spre amplasarea i dimendionarea optimal a surselor de GD, utiliznd tot tehnicile de clustering. Capitolul4,Estimareapierderilordeputere/energiensistemeleelectroenergetice,propune metodeoriginalepentruestimareapierderilordeenergiebazatepemodelareafuzzyafactoruluide pierderi FP i pe descrierea lingvistic a profilelor tip de sarcin.Metodelefolositepnnprezentnestimareapierderilordeputere/energieauavutcascop mbuntireaprecizieidecalcul.Cretereaprecizieiectiobinerearezultatelorntr-untimpctmai scurtsuntdoucondiiicareimpunomodelaremaidetaliataprocesuluidecalculctiocreterea numrului parametrilor considerai ca date de intrare. Alegerea metodei ce va fi folosit pentru estimarea pierderilordeputere/energiedepindenprimulrnddecaracteristicilereeleianalizate,denumruli calitateadateloriniialedisponibile,devolululdecalculimplicatdemetodautilizatinunultimul rnd de experiena i priceperea persoanei care efectueaz un astfel de calcul.Datoritfolosiriipescarlarg,dectreexperi,acategoriilorlingvistice,logicafuzzysembin ntr-un mod benefic n procesul de estimare a pierderilor de putere/energie, deoarece tehnicile fuzzy prin natura lor sunt caracterizate prin incertitudine.n estimarea pierderilor de energiefolosindfactorul de pierderiFPfuzzificat, ntr-o primfaz s-au modelatfuzzypierderiledeputere,apoipebazaexperieneiautoriloriacercetriibibliograficen domeniul reelelor electrice s-au ales categoriile lingvistice specifice factorului de pierderi FP.ncadrulacestuicapitolce-ade-adouaabordarepropus,nestimareapierderilordeenergien reeleleelectricededistribuie,arelabaztehniciledeclusteringpentrudeterminareaprofilelortipde sarcin i tehnicile fuzzy pentru asocierea categoriilor lingvistice profilelor tip reprezentative. n Capitolul 4 sunt prezentate i studiile de caz realizate pe reelele test reale folosind metodele propuse deestimareapierderilordeenergiebazatepemodelareafuzzyafactoruluidepierderiFPipe descrierea lingvistic a profilelor tip de sarcin. Capitolul 5, Strategii privind economia deenergie nreeleleelectrice de distribuie, abordeaz stategiilederetehnologizarepropusedecompaniilededistribuieaenergieielectriceianume mbuntireaeficieneireelelorelectriceprintrecereainstalaiilorelectricedela6kV,la20kV utiliznd transformatoare eficiente avnd la baz o tehnic a Inteligenei Artificiale, modelarea fuzzy. n calculeleefecutatecuajutorultehnicilorfuzzy,s-adeterminatpractic,economiadeenergierealizat atunci cnd s-au nlocuit liniile electrice cu linii dimensionate corespunztor nivelului de 20 kV, i s-au utilizattransformatoarerealizatecumiezdinmaterialeamorfe.Metodadeestimareapierderilorde energie este ce-a propus n Capitolul 4 bazat pe modelarea fuzzy a FP. Utilizareatransformatoareloreficientenreeleleelectricededistribuie,analizndstudiiledecaz prezentate n acest capitol determin o scdere considerabil a pierderilor de energie. Eficienaenergeticraportatpracticlaminimizareapierderilordeenergienreeleleelectrice,n cazul analizat n reelele de distribuie de 6 kV, este caracterizat de un grad mare de rentabilitate, dar nu suntdeneglijatnicicosturileimplicatenmbuntireafunc