Finding optimal modes of an electric power system with thermal power plants and hydroelectric power plants using the stepwise optimization method

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

An approach to determining the best modes of an electric power system is presented in the work. This issue is proposed to be solved using the method of stepwise optimization. The features of modeling and optimization of heat sources included in electrical power systems are described. The problem of coordinated optimization of average monthly regimes of the calculation year is considered, including taking into account the features of hydroelectric power plants with reservoirs of long-term regulation when optimizing long-term operating regimes of electric power systems. Features of the stepwise optimization method are given. As an example of optimization of long-term modes of the electric power system, the electric power system of the Republic of Yakutia is considered.

Full Text

Restricted Access

About the authors

А. М. Kler

Melentiev Energy Systems Institute of Siberian Branch of Russian Academy of Sciences

Email: step@isem.irk.ru
Russian Federation, Irkutsk

P. V. Zharkov

Melentiev Energy Systems Institute of Siberian Branch of Russian Academy of Sciences

Email: step@isem.irk.ru
Russian Federation, Irkutsk

N. O. Epishkin

Melentiev Energy Systems Institute of Siberian Branch of Russian Academy of Sciences

Email: step@isem.irk.ru
Russian Federation, Irkutsk

E. L. Stepanova

Melentiev Energy Systems Institute of Siberian Branch of Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: step@isem.irk.ru
Russian Federation, Irkutsk

D. N. Karamov

Melentiev Energy Systems Institute of Siberian Branch of Russian Academy of Sciences

Email: step@isem.irk.ru
Russian Federation, Irkutsk

References

  1. Клер А.М., Корнеева З.Р., Елсуков П.Ю. Оптимизация режимов работы энергосистем, включающих ТЭЦ и ГЭС с водохранилищами многолетнего регулирования// Известия Российской академии наук. Энергетика, 2011. № 2. С. 92–106.
  2. Эффективные методы схемно-параметрической оптимизации сложных теплоэнергетических установок: разработка и применение / Под ред. А.М. Клера. Рос. акад. наук, Сиб. отд., Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева. – Новосибирск: Академическое издательство “Гео”, 2018. 145 с.
  3. Kler A.M., Zharkov P.V., Epishkin N.O. Parametric optimization of supercritical power plants using gradient methods // Energy, 2019. Vol. 189. doi: 10.1016/j.energy.2019.116230
  4. Voropai N.I., Stennikov V.A. Hierarchical Modeling of Energy Systems. Elsevier, 2023. Chapter 7. P. 457–502. https://doi.org/10.1016/C2022-0-02475-2
  5. Клер А.М., Степанова Е.Л., Жарков П.В. Методика создания математических моделей теплофикационных ядерных энергоблоков, предназначенных для проведения оптимизационных исследований автономных электроэнергетических систем // Известия РАН. Энергетика, 2023, № 6, с. 17–30. doi: 10.31857/S0002331023050047
  6. Справочник по проектированию электроэнергетических систем. Под ред. С.С. Рокотяна и Н.М. Шапиро. – 3-е изд., перераб. и доп. М.: Энергоатомиздат, 1985. 352 с.
  7. Клер А.М., Деканова Н.П., Щеголева Т.П. и др. Методы оптимизации сложных энергетических установок. – Новосибирск: ВО “Наука”, 1993. 116 с.
  8. Fiacco A.V., Mc Cormick G.P. Nonlinear programming: sequential uncon-strained minimization techniques. John Wiley, New York, 1968. 210 p.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Fragment 1 of the calculation scheme of the electric power system of Yakutia: 1 - PS GPP-6; 2 - PS Aikhal; 3 - Vilyuiskaya HPP-1, 2; 4 - PS NPS-7; 5 - PS Chernyshevskaya; 6 - PS NPS-9; 7 - Generators of Vilyuiskaya HPP-1, 2; 8 - PS Peleduy; 9 - PS NPS-11; 10 - Reactors of PS Peleduy; 11 - PS Sukhoi Log; 12 - PS NPS-8; 13 - PS KS-1; 14 - PS NPS-13; 15 - Reactors of PS Gorodskaya; 16 - Reactors of PS NPS-9; 17 - PS NPS-12; 18 - Svetlinskaya HPP; 19 - Svetlinskaya HPP reactors; 20 - Mirny PS; 21 - Mirny PS; 22 - Gorodskaya PS; 23 - Olekminsk PS reactors; 24 - NPS-14 PS; 25 - Gorodskaya PS; 26 - MGRES PS, Zapadnaya PS; 27 - Severnaya Nyuya PS, Dorozhnaya PS, Taas-Yuryakh PS, Zarya PS; 28 - Suntar PS; 29 - Suntar PS; 30 - Suntar PS reactors; 31 - NPS-15 reactors; 32 - Rayonnaya PS; 33 - Amga PS; 34 - Vilyuysk PS reactors; 35 - Verkhnevilyuysk PS; 36 - Vilyuysk PS; 37 - Mirny PS; 38 – PS NPS-15; 39 – PS Onkhoy; 40 – PS Nyurba; 41 – PS Elbgiai, PS Kyundyadya, PS Sheya; 42 – PS Toybokhoy; 43 – PS Nyurba reactors.

Download (184KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Fragment 2 of the calculation scheme of the electric power system of Yakutia: 1 - PS NPS-16; 2 - PS Verkhniy Kuranakh; 3 - PS Nizhniy Kuranakh; 4 - RP Khvoyny; 5 - PS Ryabinovaya; 6 - PS ZIF; 7 - Reactors Nizhniy Kuranakh; 8 - PS Lebediny; 9 - PS NPS-11; 10 - Reactors PS ZIF; 11 - PS Tommot; 12 - PS NPS-18; 13 - Reactors PS Tommot; 14 - Generators of Neryungri GRES; 15 - Neryungri GRES; 16 - PP Nagorny; 17 - PS NPS-19; 18 - Reactors of Neryungri GRES; 19 - PS Naldinskaya; 20 – PS VGK; 21 – PS Denisovskaya, PS Dezhnevskaya, PS Komsomolskaya; 22 – PS Bolshoy Nimnyr, PS Yukhta; 23 – PS Maly Nimnyr; 24 – PS Ugolnaya, PS Inalginskaya, PS Khatymi; 25 – Chulmanskaya TPP; 26 – Generators of Chulmanskaya TPP.

Download (164KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Fragment 3 of the calculation scheme of the electric power system of Yakutia: 1 - Vostochnaya PS; 2 - Severnaya PS; 3 - Yakutskaya Novaya GRES; 4 - Generators of Yakutskaya Novaya GRES; 5 - Tabaga PS; 6 - Eldikan PS; 7 - Namyv PS, Naberezhnaya PS, DSK PS, Yuzhnaya PS, Ptitsefabrika PS; 8 - Yakutskaya TPP generators; 9 - Yakutskaya GRES; 10 - Yakutskaya GRES generators; 11 - Maya PS; 12 - Maya PS reactors; 13 - Churapcha PS reactors; 14 - Churapcha PS.

Download (126KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Optimal options for the operation of a hydroelectric power station with a long-term regulation reservoir (Vilyuiskaya HPP-1 + Vilyuiskaya HPP-2) as part of the Yakutia EPS.

Download (123KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Российская академия наук

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».