Ожидаемый баланс мощности ЭЭС на предстоящие сутки
Министерство образования и науки Российской Федерации
Новосибирский Государственный Технический Университет
Кафедра АЭЭС
Расчетно-графическое задание
по дисциплине:
«Электроэнергетические системы и управление ими»
Факультет: ФЭН
Группа: ЭН1-32
Преподаватель: Арестова А.Ю.
Студент: Ледовских А.А.
Дата сдачи: 19.04.17
Новосибирск, 2017
Оглавление
Введение. 3
1. Оперативное прогнозирование графиков нагрузки и электропотребления электроэнергетической системы.. 4
2. Планирование оперативного баланса мощности и выработки электроэнергии в электроэнергетической системе. 16
3. Ожидаемый баланс мощности ЭЭС на предстоящие сутки. 17
3.1. Определение характерных мощностей электрических станций для составления энергетических балансов. 17
3.2. Эксплуатационные свойства станций. 18
3.3. Энергетические характеристики электрических станций. Экономические показатели электрических станций. 19
3.4. Использование ГЭС в балансах мощности системы.. 22
3.5. Резервные мощности системы и их распределение между электростанциями. Составление баланса мощности ЭЭС.. 24
4. Ожидаемый баланс электроэнергии. 28
5. Плановые графики мощностей и выработки электроэнергии электростанций. 30
6. Оптимизация режимов ЭЭС.. 32
7. Управление режимами ЭЭС.. 38
Заключение. 40
Введение
В данной работе рассматривается учебная задача оперативного планирования режима системы и электростанций с упреждением на сутки. Это повседневная задача энергосистем, и от ее решения зависят многие технические, экономические и коммерческие решения по управлению режимами. Работа состоит из 8 взаимосвязанных разделов.
|
|
|
1. Оперативное прогнозирование графиков нагрузки и электропотребления электроэнергетической системы.
2. Планирование оперативного баланса мощности и выработки электроэнергии в электроэнергетической системе.
3. Ожидаемый баланс мощности ЭЭС на предстоящие сутки.
4. Ожидаемый баланс электроэнергии.
5. Плановые графики мощностей и выработки электроэнергии электростанций.
6. Оптимизация режимов ЭЭС.
7. Управление режимами ЭЭС.
8. Общее заключение по всем разделам.
Оперативное прогнозирование графиков нагрузки и электропотребления электроэнергетической системы
На основе исходной информации о потреблении мощности в Новосибирской энергосистеме производим прогноз потребления электроэнергии на 21.07.2017 года с использованием статистического анализа, который включает ряд этапов.
Для построения модели прогноза используем программу MS Excel. По значениям средней мощности за период ретроспективы строим график нагрузки по дням за период ретроспективы. Нетиповые периоды (выходные дни) исключаются и не рассматриваются.
|
|
|
Таблица 1.1
Значения средней мощности нагрузки за месяц за исключением выходных дней
| Номер дня | День | День недели | Средняя мощность, МВт |
| 1 | 20.06.2014 | пятница | 1407,7 |
| 2 | 23.06.2014 | понедельник | 1442,3 |
| 3 | 24.06.2014 | вторник | 1446,0 |
| 4 | 25.06.2014 | среда | 1459,2 |
| 5 | 26.06.2014 | четверг | 1428,3 |
| 6 | 27.06.2014 | пятница | 1424,5 |
| 7 | 30.06.2014 | понедельник | 1406,9 |
| 8 | 01.07.2014 | вторник | 1408,6 |
| 9 | 02.07.2014 | среда | 1408,5 |
| 10 | 03.07.2014 | четверг | 1393,7 |
| 11 | 04.07.2014 | пятница | 1381,7 |
| 12 | 07.07.2014 | понедельник | 1391,0 |
| 13 | 08.07.2014 | вторник | 1428,7 |
| 14 | 09.07.2014 | среда | 1424,2 |
| 15 | 10.07.2014 | четверг | 1405,9 |
| 16 | 11.07.2014 | пятница | 1443,8 |
| 17 | 14.07.2014 | понедельник | 1418,3 |
| 18 | 15.07.2014 | вторник | 1398,8 |
| 19 | 16.07.2014 | среда | 1439,2 |
| 20 | 17.07.2014 | четверг | 1398,8 |
| 21 | 18.07.2014 | пятница | 1400,3 |
Рисунок 1.1 – Значения средней мощности нагрузки за месяц за исключением выходных дней
Построенные линии тренда мы не можем принять в качестве моделей для прогноза. Коэффициент детерминации мал (R-квадрат много меньше 0,6). Убрав из периода ретроспективы несколько точек (а именно первые четыре), имеем, что линейная линия тренда соответствует горизонтальной прямой, R^2 = 0. В данном случае прогноз мощности на заданные сутки принимаем как среднее значение за предшествующие дни ретроспективы (без учета исключенных точек).
|
|
|
Рисунок 1.2 – Значения средней мощности нагрузки за период ретроспективы
Определим погрешность полученной модели, результаты сведем в таблицу 1.2.
Таблица 1.2
Расчет погрешностей модели
| номер дня | день | день недели | средняя мощность | модель | погрешность | Модуль | ||
| 1 | 26.06.2014 | четверг | 1428,3 | 1411,8 | -1,2 | 1,2 | ||
| 2 | 27.06.2014 | пятница | 1424,5 | 1411,8 | -0,9 | 0,9 | ||
| 3 | 30.06.2014 | понедельник | 1406,9 | 1411,8 | 0,4 | 0,4 | ||
| 4 | 01.07.2014 | вторник | 1408,6 | 1411,8 | 0,2 | 0,2 | ||
| 5 | 02.07.2014 | среда | 1408,5 | 1411,8 | 0,2 | 0,2 | ||
| 6 | 03.07.2014 | четверг | 1393,7 | 1411,8 | 1,3 | 1,3 | ||
| 7 | 04.07.2014 | пятница | 1381,7 | 1411,8 | 2,2 | 2,2 | ||
| 8 | 07.07.2014 | понедельник | 1391,0 | 1411,8 | 1,5 | 1,5 | ||
| 9 | 08.07.2014 | вторник | 1428,7 | 1411,8 | -1,2 | 1,2 | ||
| 10 | 09.07.2014 | среда | 1424,2 | 1411,8 | -0,9 | 0,9 | ||
| 11 | 10.07.2014 | четверг | 1405,9 | 1411,8 | 0,4 | 0,4 | ||
| 12 | 11.07.2014 | пятница | 1443,8 | 1411,8 | -2,2 | 2,2 | ||
| 13 | 14.07.2014 | понедельник | 1418,3 | 1411,8 | -0,5 | 0,5 | ||
| 14 | 15.07.2014
| вторник | 1398,8 | 1411,8 | 0,9 | 0,9 | ||
| 15 | 16.07.2014 | среда | 1439,2 | 1411,8 | -1,9 | 1,9 | ||
| 16 | 17.07.2014 | четверг | 1398,8 | 1411,8 | 0,9 | 0,9 | ||
| 17 | 18.07.2014 | пятница | 1400,3 | 1411,8 | 0,8 | 0,8 |
Среднее значение погрешностей модели – 1%; максимальная погрешность – 2,2%; минимальная – 0,2 %.
Фактическая мощность на прогнозный день составляет 1426,6 МВт, тогда погрешность прогноза равна (1411,8 – 1426,6)/1426,6 = – 0,01 = – 1 %.
Теперь определим конфигурацию графика нагрузки на прогнозируемый день. Для этого определяем средние значения потребляемой мощности по часам за период ретроспективы (в нашем случае это 17 дней), затем пересчитываем полученные значения в относительные единицы от среднего значения за 24 часа. Зная конфигурацию графика нагрузки, а также прогноз потребления электроэнергии на заданный день, рассчитываем прогнозируемые значения мощности нагрузки по часам. Далее сравниваем фактическое потребление с прогнозом, рассчитываем погрешности прогноза. Результаты расчетов сведены в таблицу 1.3.
Таблица 1.3
Определение конфигурации графика нагрузки и погрешности прогноза
| Часы | Среднее потребление | В о.е. от среднего значения | Прогноз на 21.07.2014 | Фактическое потребление | Погрешность прогноза | Погрешность по модулю |
| 0 | 1102,1 | 0,781 | 1102,1 | 1123,9 | -1,9 | 1,9 |
| 1 | 1095,5 | 0,776 | 1095,5 | 1142,8 | -4,1 | 4,1 |
| 2 | 1072,2 | 0,759 | 1072,2 | 1080,9 | -0,8 | 0,8 |
| 3 | 1115,3 | 0,790 | 1115,3 | 1120,5 | -0,5 | 0,5 |
| 4 | 1231,3 | 0,872 | 1231,3 | 1232,8 | -0,1 | 0,1 |
| 5 | 1365,5 | 0,967 | 1365,5 | 1361,1 | 0,3 | 0,3 |
| 6 | 1535,4 | 1,088 | 1535,4 | 1553,6 | -1,2 | 1,2 |
| 7 | 1607,3 | 1,138 | 1607,3 | 1608,1 | -0,1 | 0,1 |
| 8 | 1620,2 | 1,148 | 1620,2 | 1658,2 | -2,3 | 2,3 |
| 9 | 1602,1 | 1,135 | 1602,1 | 1609,6 | -0,5 | 0,5 |
| 10 | 1599,0 | 1,133 | 1599,0 | 1621,7 | -1,4 | 1,4 |
| 11 | 1615,4 | 1,144 | 1615,4 | 1638,7 | -1,4 | 1,4 |
| 12 | 1608,5 | 1,139 | 1608,5 | 1617,5 | -0,6 | 0,6 |
| 13 | 1591,0 | 1,127 | 1591,0 | 1583,7 | 0,5 | 0,5 |
| 14 | 1565,5 | 1,109 | 1565,5 | 1621,6 | -3,5 | 3,5 |
| 15 | 1543,0 | 1,093 | 1543,0 | 1546,5 | -0,2 | 0,2 |
| 16 | 1521,2 | 1,077 | 1521,2 | 1538,1 | -1,1 | 1,1 |
| 17 | 1471,6 | 1,042 | 1471,6 | 1484,0 | -0,8 | 0,8 |
| 18 | 1461,8 | 1,035 | 1461,8 | 1529,0 | -4,4 | 4,4 |
| 19 | 1469,3 | 1,041 | 1469,3 | 1555,2 | -5,5 | 5,5 |
| 20 | 1448,5 | 1,026 | 1448,5 | 1451,1 | -0,2 | 0,2 |
| 21 | 1305,9 | 0,925 | 1305,9 | 1271,1 | 2,7 | 2,7 |
| 22 | 1193,3 | 0,845 | 1193,3 | 1159,3 | 2,9 | 2,9 |
| 23 | 1143,2 | 0,810 | 1143,2 | 1128,5 | 1,3 | 1,3 |
Среднее значение погрешностей – 1,6 %; максимальная погрешность – 5,5%; минимальная – 0,1 %.
Рисунок 1.3 – График нагрузки на 21.07.14
Выводы:в данном пункте было спрогнозировано потребление электроэнергии в НСО на 21 июля 2014 года. Рассмотренный способ прогнозирования является достаточно точным при исключении выходных и праздничных дней, о чем свидетельствует низкая погрешность прогноза (1 %) и весьма низкая погрешность построенной модели. Прогнозирование конфигурации графика нагрузки также весьма эффективно при применении метода, использованного в настоящей работе. Погрешность по модулю не более 5-6 %. Следовательно, статистические методы являются вполне приемлемыми для решения подобных задач.
Далее необходимо произвести корректировку графика нагрузки. Внесем поправки на максимальную и минимальную мощность, на температуру, а также облачность.
Поправка на максимальную и минимальную мощность
Определяем максимальные значения мощностей нагрузки за каждый день ретроспективы, сводим результаты в таблицу 1.4.
Таблица 1.4
Значения максимальной и минимальной мощности нагрузки по дням
| Номер дня | Дата | День недели | Максимальная мощность | Минимальная мощность |
| 1 | 26.06.2014 | четверг | 1630,4 | 1111,6 |
| 2 | 27.06.2014 | пятница | 1655,1 | 1111,1 |
| 3 | 30.06.2014 | понедельник | 1628,8 | 1061,9 |
| 4 | 01.07.2014 | вторник | 1614,1 | 1073,1 |
| 5 | 02.07.2014 | среда | 1636,8 | 1026,2 |
| 6 | 03.07.2014 | четверг | 1605,3 | 1034,1 |
| 7 | 04.07.2014 | пятница | 1631,4 | 1067,5 |
| 8 | 07.07.2014 | понедельник | 1613,3 | 999,2 |
| 9 | 08.07.2014 | вторник | 1665,9 | 1050,2 |
| 10 | 09.07.2014 | среда | 1641,6 | 1121,4 |
| 11 | 10.07.2014 | четверг | 1603,0 | 1041,0 |
| 12 | 11.07.2014 | пятница | 1692,0 | 1065,0 |
| 13 | 14.07.2014 | понедельник | 1638,1 | 1070,7 |
| 14 | 15.07.2014 | вторник | 1597,3 | 1080,6 |
| 15 | 16.07.2014 | среда | 1677,1 | 1081,5 |
| 16 | 17.07.2014 | четверг | 1604,1 | 1088,7 |
| 17 | 18.07.2014 | пятница | 1612,6 | 1088,9 |
По данным таблицы 4 подбираем модели прогнозирования максимальной и минимальной мощностей.
Рисунок 1.4 – Прогнозирование максимальной мощности нагрузки
Рисунок 1.5 – Прогнозирование минимальной мощности нагрузки
Нетрудно заметить, что полученные линии тренда представляют собой прямые с малым углом наклона и низким значением коэффициента детерминации. Следовательно, в качестве прогнозируемого значения можно взять среднее арифметическое за период ретроспекции. Среднее значение максимальных мощностей равно 1632,2 МВт, а минимальных – 1069 МВт.
Без внесения поправок значения максимальной и минимальной мощностей на заданный день составляли 1620,2МВт и 1072,2 МВт соответственно. Необходимо заменить эти значения на 1632,2 МВт и 1069 МВт согласно используемой нами методики внесения поправок. Чтобы увидеть, как при этом изменится погрешность прогноза, сведем расчеты в таблицу 1.5.
Таблица 1.5
Внесение поправки на максимальную и минимальную мощность
| Часы | Прогноз на 21.07.14 | Фактические потребление | Погрешность прогноза, % | Погрешность по модулю | Без поправок |
| 0 | 1102,1 | 1123,9 | -1,9 | 1,9 | 1,9 |
| 1 | 1095,5 | 1142,8 | -4,1 | 4,1 | 4,1 |
| 2 | 1069,0 | 1080,9 | -1,1 | 1,1 | 0,8 |
| 3 | 1115,3 | 1120,5 | -0,5 | 0,5 | 0,5 |
| 4 | 1231,3 | 1232,8 | -0,1 | 0,1 | 0,1 |
| 5 | 1365,5 | 1361,1 | 0,3 | 0,3 | 0,3 |
| 6 | 1535,4 | 1553,6 | -1,2 | 1,2 | 1,2 |
| 7 | 1607,3 | 1608,1 | -0,1 | 0,1 | 0,1 |
| 8 | 1632,2 | 1658,2 | -1,6 | 1,6 | 2,3 |
| 9 | 1602,1 | 1609,6 | -0,5 | 0,5 | 0,5 |
| 10 | 1599,0 | 1621,7 | -1,4 | 1,4 | 1,4 |
| 11 | 1615,4 | 1638,7 | -1,4 | 1,4 | 1,4 |
| 12 | 1608,5 | 1617,5 | -0,6 | 0,6 | 0,6 |
| 13 | 1591,0 | 1583,7 | 0,5 | 0,5 | 0,5 |
| 14 | 1565,5 | 1621,6 | -3,5 | 3,5 | 3,5 |
| 15 | 1543,0 | 1546,5 | -0,2 | 0,2 | 0,2 |
| 16 | 1521,2 | 1538,1 | -1,1 | 1,1 | 1,1 |
| 17 | 1471,6 | 1484,0 | -0,8 | 0,8 | 0,8 |
| 18 | 1461,8 | 1529,0 | -4,4 | 4,4 | 4,4 |
| 19 | 1469,3 | 1555,2 | -5,5 | 5,5 | 5,5 |
| 20 | 1448,5 | 1451,1 | -0,2 | 0,2 | 0,2 |
| 21 | 1305,9 | 1271,1 | 2,7 | 2,7 | 2,7 |
| 22 | 1193,3 | 1159,3 | 2,9 | 2,9 | 2,9 |
| 23 | 1143,2 | 1128,5 | 1,3 | 1,3 | 1,3 |
Анализируя данные таблицы 1.5, делаем вывод, что внесенная поправка уменьшает погрешность прогноза. Однако максимальная, минимальная и средняя погрешности не изменились: среднее значение погрешностей – 1,6 %; максимальная погрешность – 5,5%; минимальная – 0,1 %.
Поправка на температуру
Информацию по температуре находим на сайте Гисметео www.gismeteo.ru/diary/4690/2014/1/. Необходимо спрогнозировать температуру на заданный день по имеющейся информации о температуре за предшествующий месяц. Определяем среднюю температуру, имея данные на утро и вечер. Результаты сводим в таблицу 1.6. В ней выделены дни, по которым строился прогноз потребления электроэнергии. Отклонение прогноза температуры на 21.07.2014 от средней температуры за эти дни мы и примем в качестве определяющего фактора для внесения поправки в прогноз электропотребления.
Таблица 1.6
Прогнозирование температуры на 21.07.2014
| Номер | Дата | Утро | Вечер | Средняя температура |
| 1 | 20.06.2014 | 26 | 21 | 23,5 |
| 2 | 21.06.2014 | 28 | 24 | 26 |
| 3 | 22.06.2014 | 29 | 26 | 27,5 |
| 4 | 23.06.2014 | 30 | 24 | 27 |
| 5 | 24.06.2014 | 30 | 24 | 27 |
| 6 | 25.06.2014 | 33 | 26 | 29,5 |
| 7 | 26.06.2014 | 29 | 26 | 27,5 |
| 8 | 27.06.2014 | 29 | 26 | 27,5 |
| 9 | 28.06.2014 | 29 | 21 | 25 |
| 10 | 29.06.2014 | 27 | 23 | 25 |
| 11 | 30.06.2014 | 23 | 20 | 21,5 |
| 12 | 01.07.2014 | 26 | 21 | 23,5 |
| 13 | 02.07.2014 | 23 | 18 | 20,5 |
| 14 | 03.07.2014 | 23 | 20 | 21,5 |
| 15 | 04.07.2014 | 23 | 19 | 21 |
| 16 | 05.07.2014 | 26 | 22 | 24 |
| 17 | 06.07.2014 | 28 | 23 | 25,5 |
| 18 | 07.07.2014 | 31 | 25 | 28 |
| 19 | 08.07.2014 | 31 | 27 | 29 |
| 20 | 09.07.2014 | 25 | 22 | 23,5 |
| 21 | 10.07.2014 | 27 | 23 | 25 |
| 22 | 11.07.2014 | 32 | 27 | 29,5 |
| 23 | 12.07.2014 | 36 | 26 | 31 |
| 24 | 13.07.2014 | 28 | 24 | 26 |
| 25 | 14.07.2014 | 21 | 18 | 19,5 |
| 26 | 15.07.2014 | 23 | 21 | 22 |
| 27 | 16.07.2014 | 14 | 13 | 13,5 |
| 28 | 17.07.2014 | 19 | 17 | 18 |
| 29 | 18.07.2014 | 23 | 21 | 22 |
| 30 | 19.07.2014 | 26 | 22 | 24 |
| 31 | 20.07.2014 | 26 | 22 | 24 |
Строим график зависимости средней температуры по дням, выбираем модель прогнозирования.
Рисунок 1.6 – Прогнозирование температуры
Согласно полученной модели определяем значение температуры на заданный день. Получаем 0,1524*32+26,89 = 22. Средняя температура за период ретроспективы (дни, выделенные цветом в таблице 6) равна 23,1 . Поскольку температура на прогнозный день ниже средней, то вносим отрицательную поправку в прогноз мощности. С учетом поправки 5 МВт на 1 получаем поправку – 5,5 МВт.
Тогда прогноз на 21.07.2014 с учетом поправки на температуру составит 1411,8 – 5,5 = 1406,3 МВт, погрешность прогноза равна (1406,3 – 1426,6)/1426,6 = –0,014 = – 1,4 %. То есть при внесении поправки погрешность увеличивается на 0,4 %.
Далее определим погрешности прогноза по часам на заданные сутки с учетом внесения поправки на температуру. Результаты сведены в таблицу 1.7.
Таблица 1.7
Внесение поправки на температуру
| Часы | Прогноз | С поправкой | Фактическое потребление | Погрешность прогноза, % | Модуль | Без поправок |
| 0 | 1102,1 | 1096,6 | 1123,9 | -2,4 | 2,4 | 1,9 |
| 1 | 1095,5 | 1089,9 | 1142,8 | -4,6 | 4,6 | 4,1 |
| 2 | 1072,2 | 1066,7 | 1080,9 | -1,3 | 1,3 | 0,8 |
| 3 | 1115,3 | 1109,8 | 1120,5 | -1,0 | 1,0 | 0,5 |
| 4 | 1231,3 | 1225,8 | 1232,8 | -0,6 | 0,6 | 0,1 |
| 5 | 1365,5 | 1360,0 | 1361,1 | -0,1 | 0,1 | 0,3 |
| 6 | 1535,4 | 1529,9 | 1553,6 | -1,5 | 1,5 | 1,2 |
| 7 | 1607,3 | 1601,8 | 1608,1 | -0,4 | 0,4 | 0,1 |
| 8 | 1620,2 | 1614,7 | 1658,2 | -2,6 | 2,6 | 2,3 |
| 9 | 1602,1 | 1596,5 | 1609,6 | -0,8 | 0,8 | 0,5 |
| 10 | 1599,0 | 1593,5 | 1621,7 | -1,7 | 1,7 | 1,4 |
| 11 | 1615,4 | 1609,9 | 1638,7 | -1,8 | 1,8 | 1,4 |
| 12 | 1608,5 | 1602,9 | 1617,5 | -0,9 | 0,9 | 0,6 |
| 13 | 1591,0 | 1585,5 | 1583,7 | 0,1 | 0,1 | 0,5 |
| 14 | 1565,5 | 1560,0 | 1621,6 | -3,8 | 3,8 | 3,5 |
| 15 | 1543,0 | 1537,4 | 1546,5 | -0,6 | 0,6 | 0,2 |
| 16 | 1521,2 | 1515,7 | 1538,1 | -1,5 | 1,5 | 1,1 |
| 17 | 1471,6 | 1466,0 | 1484,0 | -1,2 | 1,2 | 0,8 |
| 18 | 1461,8 | 1456,3 | 1529,0 | -4,8 | 4,8 | 4,4 |
| 19 | 1469,3 | 1463,8 | 1555,2 | -5,9 | 5,9 | 5,5 |
| 20 | 1448,5 | 1443,0 | 1451,1 | -0,6 | 0,6 | 0,2 |
| 21 | 1305,9 | 1300,4 | 1271,1 | 2,3 | 2,3 | 2,7 |
| 22 | 1193,3 | 1187,8 | 1159,3 | 2,5 | 2,5 | 2,9 |
| 23 | 1143,2 | 1137,6 | 1128,5 | 0,8 | 0,8 | 1,3 |
Анализируя данные таблицы 1.7, делаем вывод, что внесенная поправка увеличивает погрешность прогноза. Среднее значение погрешностей – 1,8 %; максимальная погрешность – 5,9%; минимальная – 0,1 %. Погрешность с учетом поправки на температуру увеличилась в связи с тем, что температура на интересующий день была спрогнозирована неправильно.
Поправка на облачность
Из дневника погоды берем данные по облачности за период ретроспективы, определяем среднее значение по четырехбалльной шкале.
Таблица 1.8
Облачность за период ретроспективы
| Номер дня | Дата | Облачность |
| 1 | 26.06.2014 | 3 |
| 2 | 27.06.2014 | 1 |
| 3 | 30.06.2014 | 1 |
| 4 | 01.07.2014 | 1 |
| 5 | 02.07.2014 | 4 |
| 6 | 03.07.2014 | 3 |
| 7 | 04.07.2014 | 3 |
| 8 | 07.07.2014 | 1 |
| 9 | 08.07.2014 | 1 |
| 10 | 09.07.2014 | 1 |
| 11 | 10.07.2014 | 1 |
| 12 | 11.07.2014 | 1 |
| 13 | 14.07.2014 | 3 |
| 14 | 15.07.2014 | 1 |
| 15 | 16.07.2014 | 4 |
| 16 | 17.07.2014 | 1 |
| 17 | 18.07.2014 | 4 |
| Среднее значение | 2,00 | |
Отклонение облачности на 21.07.2014 от полученного среднего значения умножаем на 2 МВт, это значение и будет поправкой. Получаем: (1 – 2)∙2 = -2 МВт.
Далее определим погрешности прогноза по часам на заданные сутки с учетом внесения поправки на облачность. Поправка не вносится с 21 по 3 часы, это связано с длинно светового дня в июле 2014 года. Результаты расчетов сведены в таблицу 1.9.
Таблица 1.9
Внесение поправки на облачность
| Часы | Прогноз | С поправкой | Фактическое потребление | Погрешность прогноза, % | Модуль | Без поправок |
| 0 | 1102,1 | 1102,1 | 1123,9 | -1,9 | 1,9 | 1,9 |
| 1 | 1095,5 | 1095,5 | 1142,8 | -4,1 | 4,1 | 4,1 |
| 2 | 1072,2 | 1072,2 | 1080,9 | -0,8 | 0,8 | 0,8 |
| 3 | 1115,3 | 1113,3 | 1120,5 | -0,5 | 0,5 | 0,5 |
| 4 | 1231,3 | 1229,3 | 1232,8 | -0,1 | 0,1 | 0,1 |
| 5 | 1365,5 | 1363,5 | 1361,1 | 0,3 | 0,3 | 0,3 |
| 6 | 1535,4 | 1533,4 | 1553,6 | -1,2 | 1,2 | 1,2 |
| 7 | 1607,3 | 1605,3 | 1608,1 | -0,1 | 0,1 | 0,1 |
| 8 | 1620,2 | 1618,2 | 1658,2 | -2,3 | 2,3 | 2,3 |
| 9 | 1602,1 | 1600,1 | 1609,6 | -0,5 | 0,5 | 0,5 |
| 10 | 1599,0 | 1597,0 | 1621,7 | -1,4 | 1,4 | 1,4 |
| 11 | 1615,4 | 1613,4 | 1638,7 | -1,4 | 1,4 | 1,4 |
| 12 | 1608,5 | 1606,5 | 1617,5 | -0,6 | 0,6 | 0,6 |
| 13 | 1591,0 | 1589,0 | 1583,7 | 0,5 | 0,5 | 0,5 |
| 14 | 1565,5 | 1563,5 | 1621,6 | -3,5 | 3,5 | 3,5 |
| 15 | 1543,0 | 1541,0 | 1546,5 | -0,2 | 0,2 | 0,2 |
| 16 | 1521,2 | 1519,2 | 1538,1 | -1,1 | 1,1 | 1,1 |
| 17 | 1471,6 | 1469,6 | 1484,0 | -0,8 | 0,8 | 0,8 |
| 18 | 1461,8 | 1459,8 | 1529,0 | -4,4 | 4,4 | 4,4 |
| 19 | 1469,3 | 1467,3 | 1555,2 | -5,5 | 5,5 | 5,5 |
| 20 | 1448,5 | 1446,5 | 1451,1 | -0,2 | 0,2 | 0,2 |
| 21 | 1305,9 | 1305,9 | 1271,1 | 2,7 | 2,7 | 2,7 |
| 22 | 1193,3 | 1193,3 | 1159,3 | 2,9 | 2,9 | 2,9 |
| 23 | 1143,2 | 1143,2 | 1128,5 | 1,3 | 1,3 | 1,3 |
Анализируя данные таблицы 1.9, делаем вывод, что внесенная поправка практически не влияет на погрешность прогноза. Среднее значение погрешностей – 1,6 %; максимальная погрешность – 5,5%; минимальная – 0,1 %. Погрешность с учетом поправки на облачность не изменилась в связи с тем, что сама поправка ничтожно мала в сравнении с потребляемой мощностью.
Для наглядности гистограмма погрешностей прогноза без учета поправок и с учетом всех поправок приведена на рисунке 1.7.
Рисунок 1.7 – Погрешности прогноза
Модели и прогнозы всегда имеют погрешности. Погрешности определяются при сравнении исходной информации и данных, которые соответствуют выбранной модели прогнозирования по отклонениям ∆. Для удобства результаты расчетов сведены в таблицы 1.10 и 1.11.
Таблица 1.10
Погрешности моделей и погрешности прогнозов на примере электропотребления
| Виды погрешностей | Данные расчетов |
| Погрешности модели | |
| абсолютная максимальная ∆Эmax, которая определяется как максимальное конечное отклонение от модели прогнозирования, | 766,7 МВт∙ч (2,2 %) |
| средняя по модулю за период Т, ∆Эср – среднее отклонение исходного ряда точек от модели за период ретроспекции модели, МВтч | 350,7 МВт∙ч (1 %) |
| среднеквадратичная за период Т, σ2 МВтч | 420,4 МВт∙ч |
| доверительный интервал, желательная оценка | (-420,4; +420,4) МВт∙ч |
| Погрешности прогноза электропотребления для t + 1 | 353,3 МВт∙ч |
Таблица 1.11
Ожидаемое электропотребление, МВтч
| Наименование величины | Данные расчета |
| Прогноз электропотребления по принятой модели, МВтч | 33 884,1 МВт∙ч |
| Поправки электропотребления на прогноз температуры, МВтч | -132,5 МВт∙ч |
| Поправки электропотребления на прогноз облачности, МВтч | -36 МВт∙ч |
| Поправки электропотребления на максимальную и минимальную мощность, МВтч | 8,8 МВт∙ч |
| Ожидаемое электропотребление, МВтч | 33 724,3 МВт∙ч |
Планирование оперативного баланса мощности и выработки электроэнергии в электроэнергетической системе
Энергетические балансы – это отправная точка управления режимами. В первую очередь они определяются потребностями мощности и выработки электроэнергии, а на этой основе разрабатываются задачи по управлению режимами станций и сетей. В первом разделе КП рассчитывались прогнозы ГН и электропотребления – это потребности. Генерирующие установки электроэнергетических систем должны покрывать спрос потребителей на мощность и электроэнергию. Для этого планируются и постоянно поддерживаются балансы мощности и электроэнергии.
Рассчитываем составляющие баланса мощности для определения выработки и потребления мощности.
1)Нагрузка потребителей системы – это 90% от максимальной мощности на прогнозируемый день, Рмакс=1462,2 МВт;
2)Передача мощности в другие системы – передача незадействованной мощности;
3)Необходимый резерв мощности- складывается из нагрузочного резерва и аварийного. Аварийный резерв принимаем 5% от Рмакс , нагрузочный резерв также 5% от Рмакс ;
4)Потери мощности и потребление на собственные нужды – это 10% от Рмакс.
5)Итог потребная мощность(1+2+3+4) – складываем предыдущие пункты для определения итогового потребления мощности;
6)Рабочая мощность электростанций- это сумма располагаемых мощностей за вычетом резервов;
7)Получение мощности из других систем – мощность других энергосистем необходимая для покрытия ГН;
8)Резервная мощность электростанций равна необходимому резерву мощности (3 пункт).
9)Итог покрытие нагрузки(6+7+8) – это сумма 6,7,8 пункта для определения покрытия нагрузки.
Результаты расчетов сводим в таблицу 2.1.
Таблица 2.1.
Составляющие баланса мощности, МВт
| № пп | Наименование составляющих баланса мощностей | Результаты расчетов по КП |
| Потребность | ||
| 1 | Нагрузка потребителей системы | 1462,2 |
| 2 | Передача мощности в другие системы | – |
| 3 | Необходимый резерв мощности | 162,5 |
| 4 | Потери мощности и потребление на собственные нужды | 162,5 |
| 5 | Итого потребная мощность (1+2+3+4) | 1787,1 |
| Покрытие мощности | ||
| 6 | Рабочая мощность электростанций | 1343,0 |
| 7 | Получение мощности из других систем | 281,6 |
| 8 | Резервная мощность электростанций | 162,5 |
| 9 | Итого покрытие нагрузки (6+7+8) | 1787,1 |
Ожидаемый баланс мощности ЭЭС на предстоящие сутки
Дата добавления: 2019-02-26; просмотров: 278; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!