Enerji verimliliği yalnızca operasyonel bir endişe değildir - bu, enerji ve dağıtım ağlarının, elektrik şebekelerinin arterleri, kaçınılmaz olarak kullanıcıların geliştirilmesi için jeneratörlerden enerji tasarrufu sağlar.Bu kayıplar, dünya çapında üretilen elektriklerin% 5-10'unu tüketebilir, boşanmış yakıt ve altyapı yatırımlarında milyarlarca dolar temsil eder.

Enerjinin Ölçeği Modern Güç Sistemlerinde Kaybediyor

ABD Enerji Bilgi Yönetimi, İletim ve dağıtım (T&D) ABD'deki ortalama% 5-6'lık toplam elektrik teslim edilen tüm şebekelere göre, bu rakam, altoptimal ağ tasarımının% 15'ini aşabilir ve yıllık yük modellerini değiştirmeyen yaklaşık% 8'lik bir miktar sabitlenebilir.

Kayıplar iki geniş kategoride meydana gelir: teknik kayıplar ve teknik olmayan (kommerik) kayıplar. Teknik olmayan kayıplar hırsızlığı, metreleme hataları ve mevcut diskleri yararlı işler sunmadan artırmayı içerir.Integer programlaması özellikle teknik kayıplarla karşılanır, çünkü bu kayıplar elektrik iletiminin fiziğine bağlıdır - öncelikle iletkenlerde ısıtmaya karşı dirençlidir (I2R kayıpları), bir bankanın konumunun anahtarı ve rüzgar verici bir şekilde değiştirilmesi veya mevcut olan geri yükleme kayıplarının düşmesi gibi belirgin bir şekilde azalır.

Transmisyon ve Dağıtım Kayıplarının Doğasını Anlamak

İletim ve dağıtım sistemlerindeki kayıplar üniforma değildir.Transfer hatları yüksek gerilimlerde çalışır (115 kV'ye 765 kV'ye kadar güç taşır; kayıpları, binlerce değişkene sahiptir ve mevcut yük sistemleri ile değişir. Dağıtım sistemleri daha düşük gerilimlerde çalışır (4 kV'ye 35 kV'ye kadar çalışır).

Tarihsel olarak, hizmetler kural-istenmeyen uygulamalarla kayıp azaltımı aldı: gerilim seviyelerini yüksek tutmak, enerji faktörü düzeltmeleri için yükler toplamak ve bu yöntemler çalışmasına nadiren uygun şekilde çözüm veriyor çünkü karar alanı çok büyük. Tipik bir orta ölçekli dağıtımcı onlarca anahtar içeriyor; 2 )[Dönemli olmayan birçok devletin mümkün olduğu kadar çok sayıdaki değişkenli konfigürasyonlar için tam olarak tasarlanmış.)

Geleneksel Yaklaşımlar Azalt

Optimizasyon modellerinin yaygın olarak kabul edilmesinden önce, mühendisler, daha iyi ağ yapılandırmalarını bulmak için yük akış simülasyonları ve deneyimlere dayanıyordu.Bir avuç senaryoyu çalıştırıp tek başına sezgileri tespit edebildi.Bu yaklaşım en düşük iyileştirmeleri tespit edebilirken, aynı zamanda ağların büyüme ve dağıtılmasını garanti edemez - güneş panelleri, rüzgar türbinleri, batarya depolama - birden fazla noktada güç enjekte eder, akışlar ve sezgileri tek başına tahmin etmek için daha değişken ve daha zor hale getirir.

Genetik algoritmaları gibi sezgisel yöntemler, temel durumdan daha iyi bir çözüm bulmak için kullanılmıştır, ancak kayıplarda %1 indirimin yıllık olarak tasarruf edebileceği bir endüstride, bu boşluk önemli.Integer programlaması, kanıtlanabilir çözümler sağlayarak boşlukları kapatmıyor (veya problemin çok büyük olduğu zaman, en iyi boşlukta çözümler).

Integer Programming as a Mathematical Optimizasyon Tool

Integer programlama (IP) bazı veya tüm karar değişkenlerinin tamsayısal değerleri almaya zorlandığı matematiksel optimizasyonun bir şubesidir. objektif işlev ve kısıtlamalar lineer olduğunda, problem karışık-integer lineer bir programdır (MILP). Çoğu kayıp-minimizasyon problemleri MILP olarak formüle edilebilir çünkü fiziksel yasalar (Kirchhoff’un mevcut ve gerilim yasaları) ve ayrık kararlar (switch durumu, musluk pozisyonları) doğru ifade edilende lineerdir.

IP gücü ikili kararları modelleyebilmek için yatıyor - bir geçiş açık (0) veya kapalı (1) - ve "if feeder A açıldıysa, o zaman feeder B, bir döngüden kaçınmak için kapalı olmalıdır." Modern IP çözücüler (örneğin, CPLEX, Gurobi, SCIP) standart dakikalar içinde binlerce düğümün ve donanımını kullanarak, ve önceden belirlenmiş teknikleri çözmek için mümkün olduğunca çok sayıda değişkenle çözmek için.

IP'yi minimizasyona uygulamak için, mühendis fiziksel güç sistemini matematiksel bir modele tercüme etmelidir. Bu, mevcut olan ayrı eylemleri ele alan karar değişkenleri içerir, toplam kayıpları ölçen objektif bir işlev ve ekipman yasalarını uygulayan kısıtlamalar.

Kayıp Minimizasyon için Bir Integer Programlama Modelinin Anahtar Elements of an Integer Programming Model for Lost Minimization

Karar Değişkenleri

Karar değişkenleri ağ yapılandırmasını tanımlar. Common türleri şunlardır:

  • [FONT:0) Yedek statüsü değişkenleri (binary):), normal olarak kapalı bir geçiş açılırsa, 1 dağıtım ağının üstolojisini kontrol eder.
  • [FONT:0)Köpücü banka statüsü (binary veya tamsa):[Dönetici: 1) Bir spert kapasitör bağlı olup, eğer öyleyse, ayrık musluk ayarı.
  • [FONT:0)Transformer musluk pozisyonları (teger):), musluk değişkenleri gerilim oranları oluşturuyor; her bir musluk sabit tam bir adıma karşılık gelir.
  • [FONT:0)Generator sevk devletler (binary):), dağıtılmış bir jeneratörün veya tükendiğinde, bu güç akışını etkiler.

Birçok formülasyonda, sürekli değişkenler otobüs gerilimlerini, faz açılarını ve güç akışlarını temsil eder, ancak tam olarak değişkenler bu akışları etkileyen ayrı kararları yakalar.

Objektif Fonksiyonlar

Hedef neredeyse her zaman sistemde toplam gerçek güç kayıpları en aza indirmektir.Bir iletim veya dağıtım ağı için bir set şubeler ile [[0)B), kayıplar her bir şubede I2R kayıplarının ifade edilebilir:

[FONT:0) ⁇ [DÜŞÜNÜCÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜŞÜNÜŞÜye ⁇ [Üye Olmayanlar ⁇ [Üye Olmayanlar ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

[FONT=0]([D)))[Dönetici:0)[Dönetici:0))[Dönetici:))))))))[Döneticileri, doğru ve reaktif güç ve doğrulayıcılar, ve doğrulayıcılar (Dönetici) ve doğrulayıcılar (ve doğru))))) ve doğrulayıcılar (sağlık) olarak, doğru bir şekilde sabitler (sağlık) olarak, doğruyu (sağlık) olarak ifade eden veya sabitler.

Kayıplar en aza alındığında, ikincil faydaları genellikle otomatik olarak ortaya çıkar: daha düşük akımlar transformatörler ve çizgiler üzerinde yüklemeyi azaltır, gelecekteki yük büyümesi için ücretsiz baş oda ve gelişmiş gerilim profilleri yalıtımda stresi azaltır.

Eklenmeler

Bir IP modelinin kaybı minimizasyon için kısıtlamaları hem fiziksel yasaları hem de operasyonel sınırları yakalamalıdır:

  • [FONT:0)Power bakiye (Kirchhoff'un şu anki Yasası): [Düzen: 1] Her otobüste, gerçek ve reaktif güçlerin net enjeksiyonu, otobüsten ayrılan akışların toplamına eşit olmalıdır.
  • [FONT=0)Voltage limitleri:[Döneticileri belirli bir aralıkta kalmalıdır (tipik olarak% 5,3'ü nominal olarak% 5'e kadar). Bunlar lineerleştirilmiş modelde lineer eşitsizlik kısıtlamalarıdır.
  • [FONT=0)Line kapasite sınırları:[Dönetici: [Dönetici: 0,3] Her bir şubedeki mevcut veya güç akışı, termal puanı aşamaz.
  • [FONT:0]Radiality kısıtlamalar: [Dönetici ağları için, sistem süreklilik kısıtlamaları ile birlikte, kapalı anahtarların sayısını gerektiren bir radyial (ağaç) topolojide çalışmalıdır. Radiality, kanal kısıtlamaları kullanarak uygulanabilir veya kapalı anahtarların sayısını talep ederek, eksi bir numaraya eşitleyebilir.
  • [FONT:0]Operasyonel kısıtlamalar:[Dönetici:[Dönetici:0) Örneğin, dönüştürücü hizmetten çıkarsa, bağlantı anahtarları açık olmalıdır.Eğer bir kapasitör geçiş yapılırsa, devlet değişiklikleri arasında en az zaman olabilir.

Bu kısıtlamaları doğru şekilde formüle etmek en kritik adımdır. Bir kusurlu model, en uygun ama fiziksel yasaları ihlal eden çözümler üretebilir - örneğin, çok fazla anahtar açan ve nesiller olmadan adalar yaratır.

Integer Programlama Modeli Çözme: Algorithms ve Scalability

Model inşa edildiğinde, bir ticari veya açık kaynak MILP çözücü ile çözülür.Polonya çözümleri hızla (en iyiliğin% 1-5%) ve daha sonra en iyi zaman kapanmasını sağlayan bir ağaç arama algoritmasıdır.

Birkaç yüz düğüme kadar olan ağlar için, modern çözücüler, birkaç dakika içinde kanıtlanabilir bir çözüm üretebilirler. Daha büyük ağlar (birkaç düğümün) ve alt sabit güç akışına bölünürler. Bu yöntemler, tam olarak çözülürse, bu yöntemler, devreleri şarj etmek için genellikle, Benders decomposition veya Lagrangian rahatlaması gibi - bu sorunu bir usta probleme ayırarak (discrete kararları) ve altüst güç akışına ayırabilir.

Başka bir pratik yaklaşım, bir yuvarlanmış ufk stratejisi kullanmak. Gün o saat boyunca bölünmüştür (örneğin, saat), ve zaman içinde statik bir IP modeli her saat için çözülebilir, tahmin edilen yük ve nesli kullanarak.

Vaka Çalışması: Kayıp Azaltılması için Optimal Ağ Yeniden Yapılandırma

32 anahtarla tipik bir 33-bus dağıtım testi besleme cihazı düşünün (tek başına bir tane) Yeniden yapılandırma olmadan, kayıplar, 202.5 kW. Bir mühendis, normalde açık bir geçiş için manuel olarak çalışır ve diğer üç kW'a kadar azaltır - tüm 32 ikili değişkenleri aynı anda bulabilecek bir IP modeli, küresel en iyi yapılandırmayı bulur:% 31'e kadar kayıp% 99.5'e kadar azaltılır.

Bu örnek, tam anlamıyla programlamanın sadece teorik bir egzersiz olmadığını gösteriyor. Güney Şirketi gibi hizmetler tarafından pratikte kullanılıyor ve Terna mevsimsel yeniden yapılandırmaları planlamak, MIL dağıtım beslemeleri için en uygun ayarları belirlemek ve geleneksel kontrol stratejilerine kıyasla% 10-15 oranındaki azalmaları değerlendirmek için.

Overcoming C ⁇ Challenges: Advances and Hybrid Approaches

Onun gücüne rağmen, tam programlama zorlukla karşı karşıyadır. birincil engel büyük, gerçekçi sistemler için hesaplama zamanıdır. 10.000 otobüsle bir ağ ve 5.000 anahtarlar 2)5000) potansiyel konfigürasyonlar - küçük değişiklikler için sıcak bir başlangıç olarak kullanabilir.Bu sayede yüksek kaliteli çözümler için bir IP çözümün tam bir şekilde doldurulması gerekir.

Son zamanlardaki ilerleme, arama alanını azaltmak için muhtemelen hangi anahtarları azaltılabilir tahmin edebilir - IP modeli sadece makul bir şekilde kesintiye uğratılır.Bu “önetici başlangıç” yaklaşımı, orta büyüklükteki beslemeler için hangi hızları azaltılabilir.Bu tahminler arama alanını azaltmak için kullanılır - IP modeli sadece makul bir kayıp zamanınızı azaltır.Bu “öğrenmesel başlangıç” yaklaşımı, orta büyüklükteki beslemeciler için zaman azaltılabilir.

Stochastic tam programlama da traksiyon kazanıyor. Çünkü yükler ve yenilenebilir nesil belirsizdir, bu senaryoların üzerindeki kayıpları en aza indirmek için en uygun olan bir yapılandırma üretebilir, ancak koşulları tasarlarken kötü performans gösterir. Stochastic IP modelleri birden fazla senaryo içerir (örneğin, bulutlu, zirveye karşı, üst düzeye karşı).

Yenilenebilir Enerji ve Akıllı Şebeklelerle Integer Programlamasını Bütünleştirmek

Açıklanan güneş ve rüzgar enerjisinin hızlı büyümesi hem karmaşık hem de fırsat ekler.Bir yemleyicinin her bir beklenen net yük (para enerjisi üretimi) için yüksek güneş kaynağının yanı sıra düşük gerilim ağındaki kayıpların geri dönmesine neden olabilir. Geleneksel gerilim düzenleme ekipmanı yeterince hızlı tepki veremez.Integer programlaması her bir beklenen net yük kalıbı ve kapasitörler için bir yol sunar.

Ayrıca, akıllı inverterler yaygın hale gelirken, ayrık kararlar genişletilebilir: inverterler kendilerini sabit güç faktörüne geçiş yapabilir veya reaktif güç desteği için sevk edilir. Bu kararlar aynı anda ANSI sınırları içinde% 25'e kadar yüksek dozda bir MILP modeline entegre edilebilir.Utilities.Utilities.Utilities.Utilities likeurFLT:0))[FONT)[FONT)[FONT)[FONTT)[FONT)[IPT)[değiştir | kaynağı değiştir]

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

İletim ve dağıtım ağlarında enerji kayıpları, bir fayda sağlayan en etkili eylemlerden biridir, verimlilik, düşük maliyetler ve çevresel ayak izi azaltır.Integer programlama, gerçek zamanlı ve operasyonel planlama için IP pratik hale getirmek için matematiksel olarak titiz bir yöntem sağlar.

Para kaybının-minimizasyon problemlerini tam olarak tamamlayan mühendisler, geleceğin ızgaralarını tasarlamak için daha iyi donanımlı olacaktır - sadece daha verimli değil, aynı zamanda daha dayanıklı, daha adapte edilebilir ve önümüzdeki on yılların dağıtılmış enerji kaynaklarını entegre etmeye hazır.