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Algoritmos avanzados en el control automático de generación de plantas hidroeléctricas

Autores: Kazantsev, Yury V.; Glazyrin, Gleb V.; Khalyasmaa, Alexandra I.; Shayk, Sergey M.; Kuparev, Mihail A.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Algoritmos avanzados en el control automático de generación de plantas hidroeléctricas


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Distribución de carga
Unidades hidráulicas
Métodos de optimización
Características de la turbina
Restricciones
Sistema de control de generación automática

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 26

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El problema de la distribución de carga entre las unidades hidráulicas en las centrales hidroeléctricas es una tarea difícil debido a la no linealidad de las características de la turbina hidráulica y a las peculiaridades individuales de las unidades de generación, en las que las condiciones de funcionamiento suelen ser diferentes. Es necesario aplicar los métodos de optimización más actualizados que tengan en cuenta la no linealidad de las características de la turbina. Los métodos también deben considerar estrictas restricciones en las condiciones de operación del equipo de potencia al buscar el extremo de la función objetivo especificada en forma de ecuaciones e inecuaciones. Al resolver el problema de optimización mencionado, se tuvieron en cuenta las restricciones de las capacidades de cálculo de los sistemas de control automático digital de generación que deben operar en modo en tiempo real. Para resolver la tarea de optimización, se analizó el método del punto interior y se modificó el método de los multiplicadores de Lagrange para que pudiera minimizar el caudal de la turbina y las pérdidas de energía activa en los devanados de los generadores de energía y transformadores de potencia de la unidad. El artículo presenta los resultados de la simulación de los algoritmos de optimización desarrollados y los resultados de las pruebas de campo del sistema de control automático de generación que ejecuta los algoritmos propuestos. Todas las pruebas mostraron una eficiencia bastante alta de los métodos de optimización propuestos en condiciones reales de operación.

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