Increase of the Integration Degree of Wind Power Plants into the Energy System Using Wind Forecasting and Power Consumption Predictor Models by Transmission System Operator / Creșterea gradului de integrare a centralelor eoliene în sistemul energetic prin utilizarea modelelor matematice de prognoză a vântului și a consumului de energie la operatorul de sistem / Повышение степени интеграции ветроэнергетических станций в энергосистему путем использования у системного оператора математических модел

• Published in: Problems of the regional energetics Vol. 2017; no. 3
• Main Authors: ShK, Khaldarov, Boiko, K N, Kholdonov, A A, Manusov, V Z
• Format: Journal Article
• Language: English; Romanian, Moldovan; Russian
• Published: Chişinău Institute of Power Engineering 01-01-2017
• Subjects: Autoregressive processes; Electric power supplies; Electric power systems; Electricity; Electricity distribution; Energy transmission; Forecasting; Fuzzy logic; Mathematical analysis; Mathematical models; Operators (mathematics); Power consumption; Power plants; Predictive control; Sarcina; System reliability; Wavelet transforms; Wind power; Wind speed
• ISSN: 1857-0070
• DOI: 10.5281/zenodo.1188789

Wind power plants’ (WPPs) high penetration into the power system leads to various inconveniences in the work of system operators. This fact is associated with the unpredictable nature of wind speed and generated power, respectively. Due to these factors, such source of electricity must be connected to the power system to avoid detrimental effects on the stability and quality of electricity. The power generated by the WPPs is not regulated by the system operator. Accurate forecasting of wind speed and power, as well as power load can solve this problem, thereby making a significant contribution to improving the power supply systems reliability. The article presents a mathematical model for the wind speed prediction, which is based on autoregression and fuzzy logic derivation of Takagi-Sugeno. The new model of wavelet transform has been developed, which makes it possible to include unnecessary noise from the model, as well as to reveal the cycling of the processes and their trend. It has been proved, that the proposed combination of methods can be used simultaneously to predict the power consumption and the wind power plant potential power at any time interval, depending on the planning horizon. The proposed models support a new scientific concept for the predictive control system of wind power stations and increase their degree integration into the electric power system. Implementarea pe scară largă a centralelor electrice eoliene (CEE) în sistemul energetic generează diverse dificultăți în funcționarea operatorilor de sistem. În primul rând, acest fapt este condiționat de natura imprevizibilă și volatilă a vitezei vântului și a puterii generate. Având în vedere acești factori, o astfel de sursă de energie electrică trebuie să fie conectată la un sistem electric rigid, pentru a evita efectele negative asupra stabilității sistemului electroenergetic și calității energiei electrice. În practică, vedem situația opusă, când parcurile eoliene sunt conectate la porțiuni de rețea cu tensiunea relative joasă, de exemplu la liniile rețelelor de distribuție. În astfel de rețele, în care infrastructura energetică nu dispune de rezerve suficiente pentru a permite fluctuații puternice în capacitatea de generare ale parcurilor eoliene, se pierde posibilitatea utilizării unor astfel de surse de energie. Cu toate acestea, în ciuda faptului că energia generată de parcul eolian nu este reglementată de operatorul de sistem, previzionarea exactă a vitezei vântului și puterii turbinelor eoliene, precum și a sarcinii electrice ar putea rezolva această problemă, contribuind astfel semnificativ la îmbunătățirea fiabilității sistemelor de alimentare cu energie electrică. Pentru a prognoza viteza vântului și sarcina electrică, se propune utilizarea metodei autoregresiei bazate pe conceptul de sisteme fuzzy, care este recunoscut ca un instrument de modelare destul de convenabil, în absența ipotezelor a priori cu privire la structura modelului. Ca sisteme de reguli, sa folosit modelul Takagi-Sugeno. La divizarea domeniului factorilor de intrare, s-au folosit funcții trapezoidale de membru. Pentru a estima precizia soluțiilor obținute în lucrare s-a utilizat deviația medie față de valoarea reală. Pentru a îmbunătăți calitatea prognozei, a fost utilizată analiza datelor wavelet. Experimentul computațional a fost realizat pe date reale obținute cu utilizarea turnului meteorologic de pe teritoriul primului parc eolian de 45 MW, în apropierea orașului Yermantau, în partea de nord a Republicii Kazahstan. Pentru executarea experimentului de calcul, s-a elaborat software-ul corespunzător. Широкое внедрение ветровых электростанций (ВЭС) в энергосистему приводит к различным неудобствам в работе системных операторов. В первую очередь, данный факт связан с непредсказуемым и изменчивым характером скорости ветра и вырабатываемой мощности соответственно. С учетом этих факторов подобный источник электроэнергии должен быть подключен к жестким энергосистемам, чтобы избежать пагубного влияния на стабильность и качество электроэнергии. На практике мы видим обратную ситуацию, когда ветровые парки подключаются к удаленным участкам сетей, например, на уровне распределительных линий. В таких сетях, где энергетическая инфраструктура не располагает достаточными резервами, чтобы позволить себе сильные колебания мощности ВЭС, теряется возможность использования подобных источников энергии. Тем не менее, несмотря на то, что мощность, выработанная на ВЭС, не регулируется системным оператором, точное прогнозирование скорости ветра и мощности ВЭУ, а также электрической нагрузки могло бы решить данную проблему, внеся тем самым существенный вклад в повышение надежности систем электроснабжения. Предложена математическая модель прогнозирования скорости ветра, основанная на авторегрессии и нечеткого логического вывода Такаги-Сугено. Дополнительно разработана новая модель анализа временных рядов, основанная на вейвлет-преобразовании, которая позволяет исключить из модели излишний шум, а также выявить цикличность процессов и их тренд. Доказано, что предложенная комбинация методов может быть одновременно использована для прогнозирования мощности электропотребления и потенциальной мощности ветровой электроустановки на любом интервале времени в зависимости от горизонта планирования. Предложенные модели поддерживают новую научную концепцию предикторной системы управления ветроэнергетических станций и повышают степень интеграции их в электроэнергетическую систему.