Skip to content
Научные IoT-исследования

Восстановление энергосистем — исследование алгоритмов (SCI)

Совместный исследовательский проект, результатом которого стали две рецензируемые публикации в CSEE Journal of Power and Energy Systems. Исследование предложило новые алгоритмы восстановления распределительных энергосистем после аварий — с использованием минимального остовного дерева Прима для нахождения оптимальных путей потока мощности.

MATLABMatpower ToolboxAlgorithm DesignPrim’s MSTMulti-Objective OptimizationPower Flow AnalysisGraph TheoryIEEE 69-Bus System
Восстановление энергосистем — исследование алгоритмов (SCI)

Задача

При крупных авариях в энергосистемах восстановление электроснабжения критических нагрузок с использованием распределённых генерирующих ресурсов требует нахождения оптимальных путей потока мощности — это сложная задача многокритериальной оптимизации.

Наше решение

Мы предложили новый весовой коэффициент для алгоритма MST Прима для нахождения оптимальных путей восстановления на основе импеданса линий, приоритета нагрузок и спроса. Была разработана адаптивная стратегия для обработки отказов после восстановления.

Влияние

Результаты и влияние

Опубликовано: Оптимальное островование с использованием алгоритма MST Прима — CSEE JPES, Том 8, № 2, март 2022
Опубликовано: Адаптивная стратегия островования — CSEE JPES, Том 9, № 4, июль 2023
Предложенный метод восстановил 64% общего спроса — превзойдя 6 конкурирующих методов
100% восстановление нагрузок наивысшего приоритета в начальном сценарии
Валидация на распределительной системе IEEE 69-bus с использованием MATLAB Matpower

Исследование восстановления энергосистем — FAQ

Частые вопросы о нашем SCI-индексированном исследовании по восстановлению энергосистем и его практических применениях.

Исследование решает задачу изолирования (islanding) в распределительных энергосистемах после аварии — определение, какие нагрузки можно безопасно вернуть, в каком порядке и через какие фидеры, чтобы быстро восстановить частичное электроснабжение, не перегружая распределённую генерацию.

Работа опубликована в виде двух рецензируемых статей в CSEE Journal of Power and Energy Systems — SCI-индексированном журнале, который совместно издают Chinese Society for Electrical Engineering и IEEE.

Подход использует алгоритм минимального остовного дерева Прима (Prim's Minimum Spanning Tree) для моделирования распределительной сети как взвешенного графа и поиска наиболее реализуемого пути восстановления с балансировкой распределённой генерации и критичности нагрузок.

Статья 2020 года об оптимальном изолировании получила 9 цитирований и более 1 400 полнотекстовых просмотров на IEEE Xplore. Продолжение 2022 года об адаптивном изолировании получило 6 цитирований и более 800 просмотров.

Энергокомпании и операторы микросетей используют эти методы в ПО управления распределением, чтобы быстрее восстанавливать электроснабжение после аварий, сокращая длительность отключений и повышая устойчивость сетей с распределённой генерацией — солнечной и ветровой.

Есть идея проекта?

Давайте обсудим, как NexGenix может разработать ваше решение.

Начать проект