Elektrijaotustehnika: Elektrivõrgu koormus (0)

KT 5 aines Elektrijaotustehnika
5.Elektrivõrgu koormus
1. Koormusmudelid ja prognoosimudelid
Koormusi on vaja prognoosida lühema või pikema ennetusajaga (mõnest tunnist aastani ja enam), aga ka analüüsida ja imiteerida. Vajalike koormusandmete laad sõltub rakendusest. Peaaegu alati on vajalik matemaatiline ootus koormuse pikaajalise prognoosi või mõne muu nimetuse all. Kuigi traditsiooniline lähenemine koormuse käsitlemisele võib anda kasutuskõlblikke tulemusi, saab koormusnäitajaid leida tunduvalt täpsemalt ja mitmekülgsemalt, kui koostada koormuse matemaatiline mudel. Mudeli koostamisel selgitatakse välja koormuse füüsikalised omadused ja esitatakse need kvantitatiivselt.
Koormust tuleks
jälgida vähemalt mõne aasta vältel, et selle omadused tuleksid esile. Koormusmudeli olulised eelised prognoosimudelite ees tulevad selgelt esile, kui vaadelda mudeli rakendusi. Sel ajal kui prognoosimudelid on ette nähtud vaid koormuse lühiajaliseks prognoosimiseks, võimaldab koormusmudel palju enam. Prognoosimise kõrval on võimalik koormust analüüsida ja imiteerida. Nii võib uurida prognoosivigade tekkepõhjusi, välja selgitada, milline oleks koormus olnud normaaltemperatuuril või erandlikes ilmastikuoludes ja palju muud. Ka ei ole prognoosi ennetusaeg arvutuslikult mingil määral piiratud. Pikaajalise prognoosi tõepärasuse tagab ühelt poolt see, et mudel kirjeldab koormust kogu ulatuses, arvestab nii koormuse taseme kui koormusgraafikute kuju sesoonseid muutusi, trendi jm. Teisalt saab pikaajalisel prognoosil arvesse võtta koormuse
kujunemise majanduslikke ja tehnilisi tingimusi. Ka pika ajavahemiku kohta on
koormust võimalik imiteerida ilmastikuolusid ja koormuse kasvuvariante
varieerides.
Niisiis on koormus- ja prognoosimudelitel vähe ühist. Pigem võib koormusmudeliks
lugeda tüüpgraafikuid, mida mõningates rakendusprogrammides
kasutatakse
Koormusmudel ei ole siiski järjekordne võlumeetod, mis iseenesest lahendab
kõik ettetulevad probleemid, vaid töövahend asjatundjatele. Primaarseks jäävad
elektrivõrgu käidu- ja plaanimisülesandeid lahendavate inseneride oskused ja
kogemused. Koormusmudel võimaldab sellekohaste rakendusprogrammide
vahendusel inseneride nägemusi tõhusalt rakendada.
2.Koormust iseloomustavad andmed
regulaarsed muutused, milleks on ööpäeva-, nädala- ja aastasisesed
perioodilisused, trend ning koormuse iseloom erandpäevadel;
temperatuurisõltuvus, mille osakaal on näiteks elekterkütte korral küllaltki
suur. Mudelis arvestatakse temperatuurisõltuvuse inertsi, mittelineaarsust
ja ajalisi muutusi;
 sõltuvus talitlusparameetritest, mis avaldub koormuse pinge ja sagedustundlikkusena;
juhuslikkus, mis on eriti märgatav väikestes, jaotusvõrgu koormustes.
Selliste koormuste ruuthälbe suhe matemaatilisse ootusesse on suhteliselt
suur. Ka võib väikestes koormustes esineda suuremaid kõrvalekaldeid, mis
ei sobi kokku normaaljaotusega;
juhitavus. Koormust juhitakse enamasti kaudselt elektritariifide abil.
Esineb ka otsest juhtimist elektrivõrgu operatiivpersonali poolt. Juhitavuseks
võib lugeda põhivõrgu sõlmekoormuste muutusi, mis on tingitud
ümberlülitustest jaotusvõrgus.
3.Koormuse põhilised seaduspärasused
Koormuse matemaatilise modelleerimise ideest tuleneb, et

• mudeli struktuur ei sõltu koormuse kohta olemasolevatest andmetest. Modelleeritakse koormust, mitte andmeid;
  
• mudeli struktuur ei sõltu otseselt võimalikest rakendustest. Pole tähtis, kas mudelit kasutatakse pika- või lühiajaliseks prognoosimiseks või prognoosimiseks üldse;
  

• mudeli keerukus tuleneb koormuse käsitusest. See, kuidas koormust määratletakse ja mida koormuse muutustega seoses põhimõtteliselt arvestada tahetakse, määrab mudeli struktuuri.
  

Modelleerimisel ei pöörata tähelepanu koormusandmete omadustele (nt diskreetimissagedusele)
ja mahtudele. Silmas peetakse vaidkoormusmudelite rakendusvaldkonda ja sellest tulenevaid üldisi nõudeid.
regulaarsed muutused, milleks on ööpäeva-, nädala- ja aastasisesed
perioodilisused, trend ning koormuse iseloom erandpäevadel;
temperatuurisõltuvus, mille osakaal on näiteks elekterkütte korral küllaltki
suur. Mudelis arvestatakse temperatuurisõltuvuse inertsi, mittelineaarsust
ja ajalisi muutusi;
sõltuvus talitlusparameetritest, mis avaldub koormuse pinge ja sagedustundlikkusena;
juhuslikkus, mis on eriti märgatav väikestes, jaotusvõrgu koormustes.
Selliste koormuste ruuthälbe suhe matemaatilisse ootusesse on suhteliselt
suur. Ka võib väikestes koormustes esineda suuremaid kõrvalekaldeid, mis
ei sobi kokku normaaljaotusega;
juhitavus. Koormust juhitakse enamasti kaudselt elektritariifide abil.
Esineb ka otsest juhtimist elektrivõrgu operatiivpersonali poolt. Juhitavuseks
võib lugeda põhivõrgu sõlmekoormuste muutusi, mis on tingitud
ümberlülitustest jaotusvõrgus.
4.Matemaatilise mudeli rakendamise etapid
Matemaatiline mudel kirjeldab koormuse muutumise seaduspärasusi. Mudel ei
väljenda otseselt praktiliselt vajalikke suurusi, näiteks koormuse prognoosi.
Neid suurusi, koormusnäitajaid, on aga võimalik mudeli alusel leida. Mudelist
tulenevad otseselt koormuse matemaatiline ootus, ruuthälve, temperatuuri mõju
koormusele ning muud nn esmased koormusnäitajad. Nende alusel võib leida
koormuse lühi- ja pikaajalise prognoosi ning analüüsida ja imiteerida koormust
mitmesuguste etteantud tingimuste kohaselt.
Elektrivõrgu koormus pakub harva iseseisvat huvi. Enamasti vajatakse
koormusnäitajaid lähteandmetena elektrivõrgu talitlusega seotud ülesannete
lahendamisel. Vaja on koormuse lühi- ja pikaajalist prognoosi ning analüüsimise
ja imiteerimise tulemusi mitmesugustel etteantud tingimustel. Põhilised
koormuse rakendusviisid on järgmised:
summaarse koormuse lühi- ja pikaajaline prognoosimine
summaarse koormuse analüüsimine ja imiteerimine
elektrivõrgu sõlmekoormuste lühiajaline prognoosimine
elektrivõrgu sõlmekoormuste analüüsimine ja imiteerimine
elektritarbijate koormuste käsitlemine .
5.Matemaatilise mudeli üldkuju
Koormuse (aktiivvõimsus, reaktiivvõimsus või vool) muutusi kirjeldavat matemaatilist
mudelit võib vaadelda koosnevana kolmest komponendist
P(t) E(t) Γ (t) Θ(t)
kus E(t) – matemaatiline ootus
Γ (t) – temperatuurisõltuvuskomponent
Θ(t) – stohhastiline komponent .
Võimaldamaks erineva
tasemega koormuste temperatuurisõltuvuse võrdlemist, komponent Γ (t)
normeeritakse
Γ (t) R(t)(t)
kus R(t) – koormuse temperatuurisõltuvuse norm
(t) – normeeritud temperatuurisõltuvuskomponent.
6.Koormuse matemaatiline ootus ja ruuthälve
Nii võib matemaatilist ootust E[P] lugeda
koormuse pikaajaliseks prognoosiks, mis vastab temperatuuri normile . Kuna
matemaatiline ootus on leitav mis tahes ajahetke, ka möödunud aja kohta, siis
saab seda kasutada koormuse analüüsimisel.
7.Koormuse juhuslikud komponendid
Koormuse juhuslikkust kirjeldavad ruuthälve
ja jaotusseadus. Rakendustes võib vaja minna veel muidki suurusi ehk koormusnäitajaid,
mis kirjeldavad koormust mitme vaatenurga alt.
Juhusliku komponendi matemaatiline esitus arvestab koormushälvete järelmõju
( autokorrelatsiooni ), mis muuhulgas on oluline koormuse lühiajalise prognoosi
leidmisel. Lisaks vaadeldakse koormuse suuri hälbeid kirjeldavat piikkomponenti.
Aeg-ajalt esinevad suured hälbed, mis on eriti iseloomulikud jaotusvõrgu
koormustele, on üheks põhjuseks, miks koormus enamasti ei allu normaalsele
jaotusseadusele.
8.Koormuse temperatuurisõltuvus
Koormuse temperatuurisõltuvus avaldub ennekõike seal, kus kasutatakse
elekterkütet või kliimaseadmeid. Näiteks Lapimaal, kus elekterkütte osatähtsus
on suur ja välisõhu temperatuurimuutused märgatavad, ulatub temperatuurist
tingitud koormuse juurdekasv kuni 100% võrreldes koormusega normaaltemperatuuril.
Enamasti on temperatuurihälvete mõju siiski väiksem, eriti tööstusliku
iseloomuga koormustele.
Koormuse temperatuurisõltuvuskomponenti vaadeldakse normeerituna
Γ(t) R(t)(t)
Temperatuurisõltuvuse normiks R(t) sobib koormuse temperatuuritundlikkus –
koormuse juurdekasv temperatuuri tõusmisel 1 ºC võrra. Norm määrab temperatuurisõltuvuse
taseme igale üksikule koormusele ning toetab selle ajalise muutlikkuse
arvestamist. Temperatuuritundlikkus on muutuv nii sesoonselt, päevasiseselt
kui päevatüüpide kaupa.
9.Koormusnäitajad
Matemaatiline mudel kirjeldab koormust, kuid ei määra otseselt kindlaks
vajalikke suurusi, näiteks koormuse prognoosi. Nimetatud suurusi, koormusnäitajaid,
on aga võimalik mudeli alusel leida.
Koormusnäitajad võib jagada esmasteks ja tuletatuteks. Esmased näitajad
saadakse matemaatilisest mudelist või koormusandmetest otse. Esmasteks on
näiteks koormuse matemaatiline ootus E(t), ruuthälve S(t), temperatuuri mõju
R(t)(t) jt. Koormuse ja temperatuuri tegelikke väärtusi P(t) ja T(t) võib
samuti lugeda esmasteks koormusnäitajateks (tabel 5.3). Mõnikord on esmaste
näitajate leidmiseks vaja lisaparameetreid, mis koormuse matemaatilisse
mudelisse ei kuulu. Temperatuuri imiteerimisel tuleb näiteks lisada imiteerimistingimused.
10.Normaliseeritud ja imiteeritud koormus
Normaliseeritud koormus - tegelikest andmetest on eemaldatud temperatuuri mõju, vastab temperatuuri normile. Imiteeritud koormus - etteantud temperatuuri kohane.
11.Koormuse lühiajaline ja pikaajaline prognoos
Kõige tuntumaks koormusega seotud ülesandeks on elektrisüsteemi või selle
regiooni summaarse koormuse lühiajaline prognoosimine. Eesmärgiks on kas
elektrisüsteemi talitluse plaanimine , sealhulgas tegutsemine elektriturul. Kuigi
lühiajaline prognoos on leitav ka prognoosimudelitega, annab koormusmudelite
rakendamine täpsemaid ja mitmekülgsemaid tulemusi. Juhusliku komponendi matemaatiline esitus arvestab koormushälvete järelmõju
(autokorrelatsiooni), mis muuhulgas on oluline koormuse lühiajalise prognoosi
leidmisel.
Elektrisüsteemi talitlust vaadeldakse ka pikemas (nt aastases ) perspektiivis.
Vaja on plaanida kütuseressursse ning sõlmida elektri ostu-müügilepinguid.
Kuna koormusmudeli korral prognoosi ennetusaega ei piirata, siis ei teki
arvutuslikke probleeme. Pikaajalisel plaanimisel omandab erilise tähtsuse
koormuse imiteerimine. Vaja on leida koormuse väärtusi mitmesugustes
ilmastikuoludes ning vaadelda koormuse kasvu (trendi) variante . Koormuse
pikaajalise prognoosi korral võivad asjatundjad arvesse võtta ka regiooni majandusliku arengu perspektiive ja oodatavaid tehnilisi muutusi elektrivõrgus. Elektrivõrgu talitluse pikaajalisel plaanimisel tuleb koormuse väärtuste leidmisel
arvestada välisõhu madalat või kõrget temperatuuri, koormuse võimalikke
hälbeid, uute elektritarbijate lisandumise aega ja kohta. Oluline tähtsus
elektrivõrgu talitluse käsitlemisel on koormusjuhtumitel ja stsenaariumitel, mis
johtuvad ümberlülitustest madalama taseme võrgus, reaktiivenergiaallikate
kommutatsioonist, elektritarbijate arenguvariantidest ja muust.
12.Koormusjuhtumid ja –stsenaariumid
Elektrivõrgu sõlmekoormuste muutumine võib seaduspärasuste
kõrval olla tingitud ka ümberlülitustest madalama taseme võrgus,
suurte elektritarbijate (tehaste) käikulaskmisest või nende töö lõppemisest,
reaktiivvõimsuse kompenseerimisseadmete sisse- või väljalülitamisest jne.
Kirjeldatud hüppelisi muutusi võib vaadelda koormusjuhtumitena, millele
vastavad matemaatilise mudeli erinevad parameetrid .
Elektrivõrgu talitluse arvutamisel on koormusjuhtumid
otstarbekas ühendada koormusstsenaariumiteks, milles iga koormus on
esindatud teatud juhtumiga. Ühest küljest on üksikute juhtumite etteandmine
kõigile koormustele võrgu talitluse arvutamise käigus tülikas, teisalt ei ole
kõigil võimalikel koormusjuhtumite kombinatsioonidel mõtet. Näiteks mingi
alajaama seadmete remondi ajaks tehtavad ümberlülitused vähendavad
koormust ühes ja tõstavad samas mõnes teises või ka enamas alajaamas.
13.Koormuse käsitlemine elektrivõrgu talitluse lühiajalisel planeerimisel
Kõige tuntumaks koormusega seotud ülesandeks on elektrisüsteemi või selle
regiooni summaarse koormuse lühiajaline prognoosimine. Eesmärgiks on kas
elektrisüsteemi talitluse plaanimine, sealhulgas tegutsemine elektriturul. Kuigi
lühiajaline prognoos on leitav ka prognoosimudelitega, annab koormusmudelite
rakendamine täpsemaid ja mitmekülgsemaid tulemusi.
Levinud on lähenemisviis , kus vajalik koormusnäitaja (enamasti koormuse lühiajaline
prognoos) leitakse formaalsete meetoditega otseselt koormusandmete
alusel, mis on antud aegridade kujul. Kasutusel on suur hulk meetodeid , mis
põhinevad regressioonanalüüsil, aegridade mudelitel, neurovõrkudel jm.
Meetodi valik sõltub nii lähteandmete iseloomust (andmete hulk) kui vajalikust
tulemusest (prognoosi ennetusaeg). Iseloomulik on, et põhitähelepanu pööratakse
mingi formaalmatemaatilise meetodi rakendamisele olemasolevate
lähteandmete ja vajaliku tulemuse kohaselt. Koormuse füüsikalisi omadusi
võetakse arvesse vaid pinnapealselt.
14.Koormuse käsitlemine elektrivõrgu talitluse pikaajalisel planeerimisel
Elektrisüsteemi talitlust vaadeldakse ka pikemas (nt aastases) perspektiivis.
Vaja on plaanida kütuseressursse ning sõlmida elektri ostu-müügilepinguid.
Kuna koormusmudeli korral prognoosi ennetusaega ei piirata, siis ei teki
arvutuslikke probleeme. Pikaajalisel plaanimisel omandab erilise tähtsuse
koormuse imiteerimine. Vaja on leida koormuse väärtusi mitmesugustes
ilmastikuoludes ning vaadelda koormuse kasvu (trendi) variante. Koormuse
pikaajalise prognoosi korral võivad asjatundjad arvesse võtta ka regiooni
majandusliku arengu perspektiive ja oodatavaid tehnilisi muutusi elektrivõrgus.
Elektrivõrgu talitluse pikaajalisel plaanimisel tuleb koormuse väärtuste leidmisel
arvestada välisõhu madalat või kõrget temperatuuri, koormuse võimalikke
hälbeid, uute elektritarbijate lisandumise aega ja kohta. Oluline tähtsus
elektrivõrgu talitluse käsitlemisel on koormusjuhtumitel ja stsenaariumitel, mis
johtuvad ümberlülitustest madalama taseme võrgus, reaktiivenergiaallikate
kommutatsioonist, elektritarbijate arenguvariantidest ja muust.
Pikaajalise prognoosi tõepärasuse tagab ühelt poolt see, et mudel kirjeldab koormust kogu
ulatuses, arvestab nii koormuse taseme kui koormusgraafikute kuju sesoonseid
muutusi, trendi jm. Teisalt saab pikaajalisel prognoosil arvesse võtta koormuse
kujunemise majanduslikke ja tehnilisi tingimusi. Ka pika ajavahemiku kohta on
koormust võimalik imiteerida ilmastikuolusid ja koormuse kasvuvariante
varieerides.???
15.Koormusmudelite rakendamine jaotusvõrgu talitluse estimeerimisel
Koormusmudeli estimeerimine
Koormuse matemaatilisse mudelisse kuulub suur hulk (suurusjärgus 1000)
parameetrit. Modelleerimise põhimõtteks on, et kõik need parameetrid on igale
vaadeldavale koormusele nii või teisiti määratud. Koormusandmete puudumisest
tingitud lihtsustatud mudeleid ei vaadelda.
Mudeli parameetrid võib estimeerida iga koormuse kohta eraldi. Sageli on
otstarbekas leida osa parameetritest ühistena teatud hulga koormuste kohta.
Jaotusvõrgus, kus koormuste arv on suur ja juhuslikkus oluline, võib sel teel
tõsta parameetrite usaldatavust. Omaette probleem on lähteandmete vähesus,
mis võib olla tingitud vajalike mõõteandmete puudumisest, aga ka sellest, et
koormuse iseloom on muutunud ja varasemad andmed mittekasutatavad. Kui
lähteandmed ei võimalda estimeerida mudeli kõiki parameetreid, leitakse
otseselt vaid olemasolevate andmetega kokkusobiv arv parameetreid. Ülejäänud
parameetrid kantakse üle tüüpmudelist – mõne varem estimeeritud koormuse
mudelist, mis oma iseloomult sobib vaadeldava koormusega.