Аннотация
Одним из основных направлений цифровизации электроэнергетики является разработка и внедрение автоматизированных систем поддержки принятия решения по функционированию и развитию систем электроснабжения (СЭС). В связи с этим целью работы является разработка алгоритма процесса принятия решения по развитию СЭС района области в условиях финансового ограничения. В работе под СЭС района области понимается совокупность технологически взаимосвязанных объектов СЭС, расположенных на одной территории и обслуживаемых одним структурным подразделением, а под объектом СЭС – совокупность подстанций и питающих их линий электропередач. Процесс принятия решения по развитию СЭС района области предложено осуществлять посредством интеграции алгоритма построения дерева решений и алгоритма решения оптимизационной задачи. На основании классической структуры процесса принятия решения выделены три этапа: формирование альтернатив; оценка альтернатив; выбор наилучшей альтернативы. Формирование альтернатив развития СЭС района осуществлено из предпочтительных альтернатив развития объектов СЭС посредством алгоритма построения дерева решений и его обхода в прямом порядке с поиском в глубину с учетом финансового ограничения инвестиционной программы. Для оценки и выбора наилучшей альтернативы развития СЭС района разработана математическая модель оптимизационной задачи, представляющая собой систему уравнений: уравнения целевой функции – минимизации затрат на ремонт и ущерб при выходе из строя оборудования, не вошедшего в инвестиционную программу; уравнения по ограничению финансового объема инвестиционной программы. Разработанный алгоритм программно реализован на языке программирования С#, результаты тестирования согласуются с программами развития энергетики Оренбургской области. Полученные результаты могут быть использованы службами (управлениями) технического перевооружения и реконструкции СЭС.
Ключевые слова
Система электроснабжения, альтернатива развития, принятие решения.
1. Распоряжение Правительства РФ от 13.11.2009 № 1715-р «Об Энергетической стратегии России на период до 2030 года». URL: http://www.consultant.ru (дата обращения 19.04.2021)
2. A decision support system for planning and operation of maintenance and customer services in electric power distribution systems / C.H. Barriquello, V.J. Garcia, M.Schmitz, D. Bernardon, J.S. Fonini // System Reliability. 2017. Pp. 355-370. doi:10.5772/intechopen.69721
3. Asaleye D.A., Breen M., Murphy M.D. A Decision Support Tool for Building Integrated Renewable Energy Microgrids Connected to a Smart Grid // Energies. 2017. Vol. 10. 1765. doi:10.3390/en10111765
4. Design of investment management optimization system for power grid companies under new electricity reform / C. Yang, Z. Su, X. Wang , Y. Liu, Y. Qi // AIP Conference Proceedings. 2017. Vol. 1820. Iss. 1. 040007. doi: 10.1063/1.4977279
5. A decision support system for electricity distribution network refurbishment projects / G.J. Oatley, B. Ramsay, A. McPherson, R. Eastwood, C.S. Ozveren // 3rd International Conference on Advances in Power System Control, Operation and Management (APSCOM 95). 1995. Pp. 113-118. doi: 10.1049/cp:19951204
6. Fuzzy neural networks' application for substation integral state assessment / A.I. Khalyasmaa, S.A. Dmitriev, S.E. Kokin, S.A. Eroshenko // WIT Transactions on Ecology and the Environment. 2014. Vol. 190. Pp. 599-605. doi: 10.2495/EQ140581
7. Khal’yasmaa A.I., Dmitriev S.A., Kokin S.E. An automated system for taking decisions to assess the actual state of electrical equipment // Power technology and Engineering. 2016. Vol. 49. Pp. 389-392. doi:10.1007/S10749-016-0634-6
8. Andervazh M‐R., Javadi S., Hosseini Aliabadi M. Decision support system for multicriteria reconfiguration of power distribution systems using CSO and efficient graph traversal and repository management techniques // International Transactions on Electrical Energy Systems. 2018. Iss. 8. 2579. doi:10.1002/ETEP.2579
9. Application of decision support system to three gorges cascade hydropower station / J. Liao, L. He, X. Yuan, H. Li // Second International Conference on Genetic and Evolutionary Computing. IEEE, 2008. Pp. 500-503. doi:10.1109/WGEC.2008.80
10. Бердин А.С., Семенова Л.А. Интеграция техноценологического подхода и теории нечетких множеств в задачах оптимизации систем электроснабжения // Известия вузов. Проблемы энергетики. 2010. №3-4. С. 151-156.
11. Лещинская Т.Б., Глазунов А.А., Шведов Г.В. Алгоритм решения многокритериальных задач оптимизации с неопределенной информацией на примере выбора оптимальной мощности глубокого ввода высокого напряжения // Электричество. 2004. № 10. С. 8-14.
12. Semenova N.G., Chernova A.D., Vlatskaya L.A. Decision-making algorithm for the development of the district of electrical grids // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2021. Vol. 1089. Pp.1-10. doi:10.1088/1757-899X/1089/1/012012
13. Семёнова Н.Г., Чернова А.Д. Математические модели частных критериев и их программная реализация в оценке принимаемого решения по развитию системы электроснабжения промышленного района города // Интеллект. Инновации. Инвестиции. 2016. № 4. С. 94-99.
14. Семёнова Н.Г., Чернова А.Д. Выбор предпочтительного решения по развитию электрических сетей на основе нейросетевых технологий // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Энергетика». 2018. Т. 18, № 3. С. 38-45. doi: 10.14529/power180305
15. Семёнова Н.Г., Чернова А.Д. Алгоритм принятия решения по развитию объекта систем электроснабжения // Электротехнические системы и комплексы, 2021. № 2. С. 12-18. doi: 10.18503/2311-8318-2021-2(51)-12-18
16. Об утверждении методики оценки технического состояния основного технологического оборудования и линий электропередачи электрических станций и электрических сетей: приказ Министерства энергетики Российской Федерации от 26.07.2017 № 676. URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/71679722/ (дата обращения 19.04.2021)
17. О комплексном определении показателей технико-экономического состояния объектов электроэнергетики, в том числе показателей физического износа и энергетической эффективности объектов электросетевого хозяйства, и об осуществлении мониторинга показателей: постановление Правительства РФ от 19.12.2016 № 1401. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_209223/ (дата обращения 19.04.2021)
18. Елманова Н. Построение деревьев решений // КомпьютерПресс. 2009. № 12. С. 12-15.
19. Semenova N.G., Chernova A.D. The selection of a priority package of measures for technical reequipment and reconstruction of the district of electrical grids // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2020. Vol. 791. 012035. doi:10.1088/1757-899X/791/1/012035
20. Ящура А.И. Система технического обслуживания и ремонта общепромышленного оборудования. Москва: НЦ ЭНАС, 2006. 360 с.
21. Назарычев А.Н., Андреев Д.А. Автоматизация контроля // Энергонадзор. 2010. № 10(19). С. 52-54.
22. Костин В.Н. Оптимизационные задачи в электроэнергетике: учеб. пособие. СПб.: СЗТУ, 2003. 120 с.
23. Свидетельство о гос. регистрации прогр. для ЭВМ №2019619171 «Система поддержки принятия решения по развитию района электрических сетей»/ Чернова А.Д.; правообладатель Чернова А.Д.; заявл. 15.07.2019; опубл. 31.07.2019.