Positive impact of wind farms distribution in the electric power system

封面

如何引用文章

全文:

详细

Installed capacity of wind farms is growing rapidly in the electric power systems. The Russian Federation has adopted a set of legislative measures to increase wind farms (WF) installed capacity. The research focuses on assessing the impact of wind farms in electric power system (EPS). In particular, the wind farms distribution impact over electric power system nodes is considered in comparison with single high-capacity wind farm (Eysk). Based on the calculations of the daily unevenness factor, installed capacity utilization rate and grid heterogeneity, following conclusions are obtained: the high-capacity wind farm has a higher daily power fluctuation amplitude, up to a nominal capacity of 3.4 GW; installed capacity utilization rate of wind farms system will always be lower when compared to a high-capacity wind farm located in the same location with the best wind energy potential; wind farms distribution across EPS nodes increase their rigidity (the ability to maintain the node voltage as the load changes) and, as a result, their reliability. The graphical illustration of the sensitivity of a 64 node 110-500 kV power grid demonstrates the increase in the number of rigid nodes.

作者简介

Oleg Sigitov

Joint-Stock Company for Power and Electrification Mosenergo; RUDN University

编辑信件的主要联系方式.
Email: OlegSigitov@gmail.com
ORCID iD: 0009-0007-8541-4542
SPIN 代码: 9915-2001
Scopus 作者 ID: 57216623025

PhD, project manager, Expertise and Technical Development Service, Joint-Stock Company for Power and Electrification Mosenergo; assistant of the Department of Power Engineering, Academy of Engineering, RUDN University

101 Vernadskogo Prospekt, bldg 3, Moscow, 119526, Russian Federation; 6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

Sergei Kupreev

RUDN University

Email: kupreev-sa@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0002-8657-2282
SPIN 代码: 2287-2902
Scopus 作者 ID: 57201885865

Doctor of Sciences (Techn.), Professor of the Department of Mechanics and Control Processes, Academy of Engineering

6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

Victoria Mnatsakanyan

National Research Technological University “MISIS”

Email: artvik@bk.ru
ORCID iD: 0000-0001-9276-7599
SPIN 代码: 8693-8313
Scopus 作者 ID: 6603501339

Doctor of Technical Sciences, Professor of the Department of Mining Equipment, Transport and Mechanical Engineering

4 Leninskii Prospekt, bldg 1, Moscow, 119049, Russian Federation

参考

  1. Brilliantova VV, Galkin YuV, Galkina AA, Grigoriev LM, Grushevenko DA, Grushevenko EV, Dunaeva NV, Kapitonov SA, Kapustin NO, Kulagin VA, Kozina EO, Makarov AA, Malakhov VA, Melnikova SI, Melnikov YuV, Mironova IYu, Ovchinnikova IN, Perdero AA, Ryapin IYu, Khokhlov AA, Yakovleva DD. Energy development forecast of the world and Russia 2019 (A.A. Makarov, T.A. Mitrova, V.A. Kulagin, eds.). Moscow; 2019. 210 p. (In Russ.)
  2. Global wind report 2022. Brussels: Global Wind Energy Council; 2022. 111 p.
  3. Renewable power generation costs in 2020. Abu Dhabi: International Renewable Energy Agency; 2021.
  4. Global wind report 2021. Brussels: Global Wind Energy Council; 2021. 15 p.
  5. Sigitov O.Yu., Chemborisova N.Sh. Wind farms generation deviation in electric power system. Proceedings of the 3rd 2021 International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (vol. 3). New York: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.; 2021. http://doi.org/10.1109/REEPE51337.2021.9388016
  6. Production, transmission and distribution of electrical energy. In: Gerasimov VG, Dyakov AF, Ilyinsky NF, Labuntsov VA, Morozkina VP, Orlova IN, Popov AI, Stroev VA. (eds.) Electrotechnical Reference Book (vol. 3). Moscow: MPEI Publ.; 2009. (In Russ.)
  7. Sigitov OYu. Development of a method for the rational placement of wind power plants in the electric power system (abstract of the dissertation of the Candidate of Technical Sciences). Moscow; 2022. (In Russ.)
  8. Sigitov OYu, Chemborisova NSh, Chernenkov ID. Reliability study in operating mode control of modern power systems. Electric Power. Transmission and Distribution. 2021;(2):40-46. (In Russ.)
  9. Chemborisova N. Assessment of the impact of the rigidity of nodes on the operating reliability of EPSS. E3S Web of Conferences. Rudenko International Conference “Methodological Problems in Reliability Study of Large Energy Systems”, Tashkent, 23-27 September 2019. 2019;139:01070. http://doi.org/10.1051/e3sconf/201913901070
  10. Sigitov OYu, Chemborisova NSh, Chernenkov ID. Formalized analysis of reliability in the management of modes of electric power systems. E3S Web of Conferences. Rudenko International Conference “Methodological problems in reliability study of large energy systems”. 2020;216: 01008. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202021601008

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

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».