Экономичное управление дизель-генераторными агрегатами с помощью средств цифровых технологий MATLAB

Рассмотрен численный алгоритм оптимизации технологических процессов дизель-генераторных агрегатов, работающих на различных сортах топлива, реализованный средствами CVX-технологий. Традиционные алгоритмы в целом положительно зарекомендовали себя, но могут быть проблематичными для оптимизации из-за большого количества переменных и нелинейности модели. Кроме того, из-за огромной вычислительной нагрузки, они могут «застопориться» или повредиться при использовании в процессе поиска нестандартных конструкций, таких как асимметричные D-оптимальные и пространственные конструкции большой размерности. Отмечается, что альтернативой им служат вычисления в CVX-формате, которые широко распространены и доступны для решения задач выпуклой оптимизации. Однако их применение для управления технологическими процессами энергосбережения в автономных электроэнергетических комплексах на транспорте пока ограничено. На базе инструментов пакета CVX в MATLAB, используя их полезность и гибкость по сравнению с традиционными способами оптимизации, в данной работе предложены технические решения, направленные на развитие энергосберегающих технологий энергетических комплексов автономных систем в условиях цифровой трансформации. Применение способов оптимизации энергосбережения представлено в данном исследовании на примере управления расходом топлива группой дизель-генераторных агрегатов с различными расходными характеристиками первичных двигателей, для которых получены четыре варианта оптимальных режимов потребляемой сетью активной мощности. Приведен пример расчета оптимальных режимов при параллельной работе пяти дизель-генераторных агрегатов с программными кодами CVX, подтверждающий корректность предложенных решений. Показано, что использование программ CVX в MATLAB демонстрирует их полезность и гибкость по сравнению с традиционными алгоритмами в статистике поиска различных типов оптимальных приближенных конструкций по выпуклому критерию для нелинейных моделей.

1. Барышников С. О. Синтез оптимальных регуляторов судовых систем на основе матричных неравенств / С. О. Барышников, Н. М. Вихров, В. В. Сахаров // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. — 2023. — Т. 15. — № 6. — С. 1085–1095. DOI: 10.21821/2309-5180-2023-15-6-1085-1095.

2. Chatzivasileiadis S. Optimization in Modern Power Systems. DTU Course 31765. Lecture Notes / S. Chatzivasileiadis. — Technical University of Denmark (DTU), 2018. — 42 p.

3. Andersson G. Power System Analysis. Power Flow Analysis. Fault Analysis. Power System Dynamics and Stability. Lecture 227-0526-00, ITET ETH Zurich / G. Andersson. — ETH Zurich, 2012. — 185 p.

4. Zhu J. Optimization of Power System Operation / J. Zhu. — 2nd Edition. — Wiley-IEEE Press, 2015. — 664 p.

5. Abou El Ela A. A. Optimal power flow using differential evolution algorithm / A. A. Abou El Ela, M. A. Abido, S. R. Spea // Electrical Engineering. — 2009. — Vol. 91. — Pp. 69–78. DOI: 10.1007/s00202-009-0116-z.

6. Davuluri S. Decentralized economic dispatch for radial electric distribution systems: thesis / S. Davuluri. — Massachusetts Institute of Technology, 2019. — 90 p.

7. Sallam A. A. Electric Distribution Systems / A. A. Salla, O. P. Malik. — 2nd edition — Wiley-IEEE Press, 2018. — 624 p.

8. Park C. Comparative review and discussion on P2P electricity trading / C. Park, T. Yong // Energy Procedia. — 2017. — Vol. 128. — Pp. 3–9. DOI: 10.1016/j.egypro.2017.09.003.

9. Малафеев А. В. Алгоритм оптимизации распределения активной мощности между электростанциями промышленного предприятия и узлами связи с энергосистемой с учетом потерь в распределительной сети / А. В. Малафеев, В. А. Игуменщев, А. В. Хламова // Промышленная энергетика. — 2011. — № 9. — С. 16–21.

10. Горелов С. В. Автоматизация расчётов режимов перетоков активной мощности в электроэнергетических системах / С. В. Горелов, С. О. Хомутов, И. А. Поляков, Ю. М. Денчик; под. ред. В. П. Горелова, В. Г. Сальникова. — Новосибирск.: Изд-во Сиб. гос. ун-та водного транспорта, 2016. — 120 с.

11. Grant M. C. The CVX Users’ Guide. Release 2.1 / M. C. Grant, S. P. Boyd. — CVX Research, Inc., 2018. — 99 p.

12. Chibanga T. Applications of the Inverse LQR Problem to a Wind Energy Conversion System / T. Chibanga. — The University of Minnesota, 2016. — 58 p.

13. Saadat H. Solutions Manual / H. Saadat. — McGraw-Hill, Inc., 2016. — 285 p.

14. Горелов С. В. Энергоснабжение стационарных и мобильных объектов / С. В. Горелов, О. А. Князев [и др.]. — Москва – Берлин : Директ-Медиа, 2015. — 239 с.