Мы уже публиковали материалы, посвященные разработке цифровых двойников автономных энергетических систем, или микрогридов. Предлагаем вашему вниманию краткий обзор ещё одной статьи на эту тему, опубликованной в журнале IEEE Electrification Magazine (т. 12, № 3 за 2024 год). Группа авторов (Димитрис Лагос, Никос Хациаргириу, Арис Димеас, Теодора Анастопулу и Теодора Пацака) рассматривает вопросы применения цифровых двойников для динамической оценки безопасности энергоснабжения греческого о. Родос. В контексте данной статьи термин "безопасность" следует понимать как устойчивость и бесперебойность работы энергосистемы.
Климатические условия островов Греции весьма благоприятны для использования ВИЭ (солнечных и ветровых станций), благодаря чему такие источники занимают существенную долю в местной генерации. При этом возникает ряд проблем, связанных с необходимостью сокращения выходной мощности ВИЭ для обеспечения минимально допустимой нагрузки местных тепловых электростанций. Авторы описывают решение задачи поддержания динамической работоспособности энергосистемы острова, включающей ВИЭ, при помощи цифрового двойника.
Остров Родос расположен на юго-востоке Эгейского моря. Нагрузка в энергосистеме острова обеспечивается двумя тепловыми электростанциями, состоящими из 18 генераторов общей мощностью 234 МВт, пяти ВЭС общей мощностью около 49 МВт и 18 МВт фотоэлектрических панелей. Летняя пиковая нагрузка составляет около 200 МВт, в марте и ноябре общая нагрузка системы снижается до 35 МВт.
Доля ВИЭ в подобных островных энергосистемах, как правило, не превышает 30%. Введение такого ограничения необходимо для предотвращения отключения ВИЭ при неисправностях на линиях, провалах напряжения или быстром увеличении скорости ветра.
В этих сценариях существующие традиционные энергоблоки должны компенсировать дефицит мощности. Из-за небольшого количества тепловой генерации потеря значительной мощности ВИЭ может вызвать критическое снижение частоты, что приведет к сокращению потребления из-за активации реле сброса нагрузки, отключению генераторов внутренними системами защиты, и в некоторых случаях даже к полному отключению энергосистемы. Высокая доля ВИЭ не смягчает эту проблему, поскольку им обычно не хватает инерции и они хуже обеспечивают поддержку частоты по сравнению с традиционными тепловыми станциями.
Обычно при серьезных нарушениях отключение нагрузки и быстрое балансирование спроса и поставки электроэнергии осуществляет система сброса нагрузки при понижении частоты (UFLS). Однако в одном из подобных случаев UFLS не сработала, отключение ВЭС после короткого замыкания на линии при малой нагрузке привело к активации реле UFLS, отключив значительно более высокую нагрузку, после чего активная мощность генераторов, отвечающих за регулирование частоты, опустилась до неприемлемо низких уровней.
Для повышения точности и скорости вычислений при оценки безопасности и устойчивости таких систем авторы предлагают использовать динамическую оценку безопасности на основе данных (DSA).
Для тестирования приложений DSA в энергосистеме острова Родос был разработан цифровой двойник, включающий два варианта виртуальной модели острова: интерфейс с коммерческим программным обеспечением для среднеквадратичного и/или электромагнитного переходного процесса (RMS/EMT) и цифровой симулятор реального времени (DRTS). Виртуальные модели обновляются с использованием данных, полученных в режиме, близком к реальному времени, от системы диспетчерского управления и сбора данных (SCADA) острова Родос.
Была создана инфраструктура поддержания работы цифровых двойников для оценки алгоритма DSA на основе машинного обучения (ML). Разработанный модуль DSA обучен определять состояния системы как небезопасные, если отключение ВЭС приводит к провалам частоты ниже порогового значения, которое запускает активацию реле UFLS. Для обучения модуля DSA были смоделированы многочисленные сценарии работы с использованием RMS/EMT, предполагающего отключение ВЭС с наибольшим производством. На основе полученных отклонений частоты каждый сценарий был классифицирован как безопасный или небезопасный на основе выхода за пределы частоты, установленные как уставки активации реле UFLS.
Алгоритмы DSA в режиме онлайн каждые 15–20 мин получают данные о состоянии системы от SCADA и определяют ее статус безопасности. В случае обнаружения потенциально небезопасного состояния они указывают, что состояние системы должно перейти в более безопасное.
Для обучения модулей краткосрочного вероятностного прогнозирования для ВЭС, генерации фотоэлектрических систем и тепловых станций использовались исторические данные более, чем за годичный период. Для каждой ВЭС данные обучения включали их выходную мощность, скорость ветра и его направление. Для фотоэлектрических систем использовались их общая расчетная мощность, инсоляция, данные о погоде и карты освещенности, а для прогноза нагрузки ТЭС - общая мощность и температура воздуха.
Для определения статуса безопасности текущего рабочего состояния с учетом вероятностных прогнозов на следующие часы формулируется задача оптимизации. Она заключается в поиске в пределах следующего 15-минутного прогноза ближайшей точки, в которой хотя бы один тепловой генератор нарушает свой технический минимум или максимум или нарушает хотя бы одно из правил безопасности. Минимальное расстояние ближайшей небезопасной точки от текущей указывает на необходимость приведения системы в безопасное состояние. Если состояния, нарушающего какое-либо правило безопасности, не обнаруживается, то текущее рабочее состояние считается безопасным.
Углубленное исследование работы модуля DSA показало, что были правильно идентифицированы 97% небезопасных состояний, и только менее чем 3% случаев были неправильно помечены как безопасные (пропущенные тревоги). Из безопасных состояний 72% были идентифицированы правильно, в то время как 28% были помечены как небезопасные. Неверная классификация безопасных состояний может привести к консервативным действиям, увеличению затрат и ненужному сокращению использования ВИЭ.
Неверная классификация небезопасных сценариев (менее 3%) была связана с тем, что модуль DSA обнаруживает отключение, сравнивая мощность генератора (среднее значение за последние 15 минут) с техническим минимумом генератора. Поэтому в нескольких случаях модуль DSA ошибочно предположил, что генератор будет работать в течение следующих 15 минут, при том, что он отключился через пару минут.
По мнению авторов, исследование продемонстрировало уникальные возможности цифровых двойников в выявлении проблем, которые не очевидны при оффлайн-моделировании. Цифровые двойники, как ожидается, станут ключевой технологией для развития центров управления энергосистемами. Их интеграция может облегчить динамическую наблюдаемость, анализ нарушений в реальном времени и тестирование будущих сценариев с применением нового критического оборудования, а также образование и обучение операторов систем.
Подробнее читайте в IEEE Electrification Magazine, т. 12, № 3 за 2024 год.
Подготовлено АНО «Центр «Энерджинет» при поддержке Фонда НТИ и Минобрнауки России