Cтраница 1
Среднеинтервальные характеристики позволяют учесть влияние краткосрочных режимов энергосистемы на долгосрочные режимы ГЭС. [1]
В настоящее время известны следующие способы получения среднеинтервальных характеристик. [2]
При этом, как уже упоминалось, основным видом среднеинтервальных характеристик являются расходные. Так, для ГЭС это будет зависимость Сгэс Qrec ( Л гэс, Ягэс), где все входящие в нее величины являются среднеинтервальными. [3]
Так же как и для тепловых электростанций, необходимо иметь среднеинтервальные характеристики и для ГЭС. [4]
Продолжим рассмотрение вопросов оптимизации долгосрочных режимов ГЭС, предполагая, что среднеинтервальные характеристики ( 2 - 3) уже построены и представлены в виде специальных полиномов. Коль скоро эти зависимости построены, то оптимизация по критериям максимума выработки гидроэнергии или минимума расхода топлива лроизводится одинаково, поэтому ниже эти случаи не разделяются. [5]
Отметим, что для получения корректного результата при проведении водноэнергетических расчетов с осред-ненными за Л показателями необходимо пользоваться и соответствующими среднеинтервальными характеристиками ГЭС ( см. гл. То же самое следует учитывать и при использовании соответствующих моделей верхнего и нижнего бьефа ГЭС для различных по длительности расчетных интервалов. [6]
Поскольку прогнозируемые на планируемый год график нагрузки системы и режим бытовой приточности неизбежно включают в себя элементы случайности и в связи с этим имеют вероятностный характер, то и среднеинтервальные характеристики будут отражать вероятностный характер и принципиально нельзя считать их носителями детерминированной информации. [7]
Большинство характеристик электростанций и их оборудования обычно представляется в виде различного рода графических зависимостей. Особой проблемой при использовании ЭВМ является форма представления среднеинтервальных характеристик. Здесь можно рассматривать такие способы задания, как табличное или представление в виде аналитических зависимостей, аппроксимирующих характеристики, полученные экспериментально. На практике используются обе формы и, видимо, они имеют одинаковое право на существование, HID большее распространение получила аппроксимация кривых степенным полиномом. [8]
Таким образом, оптимизация сезонных режимов ГЭС по критериям максимума выработки гидроэнергии и минимума расхода топлива по затратам машинного времени примерно одинакова. Большая трудоемкость этой подготовительной работы обусловлена тем, что при построении зависимостей ( 2 - 3) учитывается краткосрочная ( суточная и недельная) оптимизация режимов электростанций внутри каждого расчетного интервала. Вопросы, связанные с построением среднеинтервальных характеристик ( 2 - 3), достаточно сложны и поэтому они вынесены в отдельную, 3 - ю главу. [9]
Вначале рекомендуется поставить величины Бф в зависимость от суммарной мощности всех ГЭС 2УУГЭС в каждом интервале. Может оказаться, что фактические значения Ьф ложатся на кривые БФО / ( АЖ ГЭС) с небольшим разбросом ( обычно допустим разброс не более 10 / 0) - тогда указанные кривые являются единственными аналитическими зависимостями, посредством которых задаются характеристики среднеинтервальных относительных приростов тепловых станций. Если кривые 6 / ( 2Ж ГЭС) для разных ГЭС практически совпадают друг с другом, то задание среднеинтервальных характеристик тепловых станций еще более упрощается. Возможны случаи, когда Бф не зависит от мощностей ГЭС. [10]
Для решения общей задачи по обоснованию эффективности работы ветроэнергетического комплекса ( ВЭК) как в локальной, так и в электроэнергетической системе большой мощности, исполнителем было разработано специальное методическое, математическое, информационное и программное обеспечение. Разработанное универсальное обеспечение может быть использовано для решения широкого круга задач по расчету энергетических и финансово-экономических показателей ВЭК. В созданных алгоритмах и программах предусмотрена возможность проведения целого ряда исследований по оценке влияния различных факторов на энергетические и финансово-экономические показатели ВЭК. Разработаны методы оптимизации режимов работы ветроэнергетических установок ( ВЭУ) в крупной энергосистеме совместно с традиционными видами электростанций, а также в локальной энергосистеме совместно с дизельными энергоустановками. Впервые выполнены расчеты по фактическому ряду наблюдений за скоростью ветра с интервалами осреднения в 10, 20, 30 мин, 1 час, 1 сут и 1 мес. Рассчитаны и впервые построены среднеинтервальные характеристики наиболее перспективных типов ВЭУ, работающих в большой энергосистеме. Показаны существенные отличия, обычно используемые в расчетах, технологических и полученных среднеинтервальных характеристик ВЭУ, оказывающие значительное влияние на технико-экономические показатели ВЭУ в целом. [11]
Для решения общей задачи по обоснованию эффективности работы ветроэнергетического комплекса ( ВЭК) как в локальной, так и в электроэнергетической системе большой мощности, исполнителем было разработано специальное методическое, математическое, информационное и программное обеспечение. Разработанное универсальное обеспечение может быть использовано для решения широкого круга задач по расчету энергетических и финансово-экономических показателей ВЭК. В созданных алгоритмах и программах предусмотрена возможность проведения целого ряда исследований по оценке влияния различных факторов на энергетические и финансово-экономические показатели ВЭК. Разработаны методы оптимизации режимов работы ветроэнергетических установок ( ВЭУ) в крупной энергосистеме совместно с традиционными видами электростанций, а также в локальной энергосистеме совместно с дизельными энергоустановками. Впервые выполнены расчеты по фактическому ряду наблюдений за скоростью ветра с интервалами осреднения в 10, 20, 30 мин, 1 час, 1 сут и 1 мес. Рассчитаны и впервые построены среднеинтервальные характеристики наиболее перспективных типов ВЭУ, работающих в большой энергосистеме. Показаны существенные отличия, обычно используемые в расчетах, технологических и полученных среднеинтервальных характеристик ВЭУ, оказывающие значительное влияние на технико-экономические показатели ВЭУ в целом. [12]