Dinamikus távvezeték terhelhetőség vizsgálata black box alapú modellezési eljárással

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Németh Bálint
Villamos Energetika Tanszék

Napjainkban a villamosenergia-rendszer átalakulóban van mind termelői, mind pedig fogyasztói oldalról. Azonban a rendszer szereplőit összekötő átviteli hálózat fejlesztése egy időben lassabb folyamat, amely számos problémához vezet. Az Európai Unió által megfogalmazott klíma- és energiacsomag hatására egyre több, időszakosan termelő, megújuló energia felhasználású energiatermelőegység van jelen, azonban a javarészt múlt században épült távvezetékek nem ilyesfajta megnövekedett, dinamikus igénybevételre lettek tervezve. Ennek az a következménye, hogy előfordulhatnak a rendszerben lokális túlterhelődések, így pedig valós igény mutatkozik az átviteli kapacitás megnövelésére. [1]

A dinamikus távvezeték terhelhetőség alkalmazása (a továbbiakban DLR) egy valós lehetőség az átviteli kapacitás költséghatékony megnövelésére. A DLR módszer alapkoncepciója, hogy a meglévő hálózati infrastruktúra magasabb fokú kihasználtságával érjük el a terhelhetőség növelését oly módon, hogy folyamatosan, valós időben monitorozzuk a távvezeték terhelési és környezeti viszonyait. Az eddigi kutatások alapján megállapítható, hogy a DLR módszer által számított átviteli kapacitás az idő közel 95 %-ában jelentősen meghaladja a jelenleg is használt, statikus úton számított terhelhetőséget. [2][3][4]

A nemzetközi szakirodalom két fontos algoritmusa az IEEE, valamint a CIGRE DLR modellje. Ezek, bár részben eltérő megközelítéssel határozzák meg a terhelhetőség értékét, abban hasonlítanak, hogy fizikai, empirikus úton közelítik meg az átvihető teljesítmény kérdését. Ebből kifolyólag azonban néhány helyen elhanyagolásokkal is élnek, mely inkonzisztenciát okoz a terhelhetőség számításában. Jelen diplomaterv célja egy új típusú, Black box alapú DLR modell alapjainak lefektetése, mely egy neurális háló segítségével jut eredményre. A történeti adatok tanulási célra történő felhasználásával nemcsak a pontosabb, de gyorsabb DLR számító algoritmus valósítható meg. A diplomaterv másik fő célja a valószínűség alapú hibrid DLR modellek, valamint a Monte Carlo módszerek összekapcsolása. A Monte Carlo szimulációk lehetőséget adnak arra, hogy az egyes üzemállapotokhoz kockázati tényezőt lehessen rendelni, ezáltal jelentősen megkönnyítve a rendszerirányítói döntéshozatalt a villamosenergia rendelkezésre állásának javítása és az átviteli kapacitás növelése mellett.

[1] ENTSOE, Dynamic Line Rating for overhead lines – V6, CE TSOs current practice 2015

[2] TWENTIES project, Final report, 2013

[3] EEA Report, “Renewable energy in Europe – 2017 Update, Recent growth and knock-on effects”, 2017

[4] Cigré 601 WG B2.43 – Guide for thermal rating calculations of overhead lines, 2014

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.