На стабильность подачи электроэнергии влияют множество спорадических факторов типа удара молнии, сбоев в работе подстанций или резких всплесков потребления. В ряде случаев такие сбои представляют из себя колебания — повторяющиеся циклы всплесков и затуханий с обратной связью, которые могут дестабилизировать сеть и привести к каскадным сбоям и отключениям.
На основе изучения данных о генерации и потреблении электроэнергии в рамках сети можно разработать математическую модель для прогнозирования потенциальных проблем и повышения стабильности работы сети. Именно такой задачей занимается студенческая исследовательская группа в рамках гранта полученного от Министерства энергетики.
Существующие сейчас системы управления распределением электроэнергии направлены на снижение влияния помех, но основной целью в настоящий момент стоит возможность постоянной оценки стабильности работы сети и распознавание опасных факторов ещё до того, как начнут возникать первые существенные проблемы.
С одной стороны, вероятность того, что произойдёт отключение какой-либо подстанции, обрыв проводов или выйдет из строя генератор не велика, но когда электросеть включает в себя сотни генераторов, подстанций и десятки тысяч километров ЛЭП, вероятность нештатной ситуации с одним из элементов такой системы многократно повышается, даже с чисто статистической точки зрения. Большинство всплесков, вызванных нештатными ситуациями, самостоятельно затухают и возвращаются к нормальному состоянию, не вызывая больших проблем в рамках всей сети, но при определённых условиях колебания могут сохраняться достаточно долгое время и заметно снижать стабильность работы сети.
Поэтому важно изучать, какие именно факторы заставляют колебания мощности в одних случаях затухать, а в других поддерживаться или даже увеличиваться до критических значений. Такие поддерживающиеся колебания не обязательно сигнализируют о наличии критической проблемы, а скорее о том, что система в этот момент становится более уязвимой к внешним факторам и может быть окончательно дестабилизирована, если произойдёт ещё какое-либо внешнее негативное воздействие.
Для подобного анализа понадобился достаточно большой объём данных о напряжении и мощности, которые команда получает из разных географически разнесённых точек электросети и затем синхронизируя по времени полученные из разных источников данные, составляет общую картину о ситуации в целом и распространении колебаний мощности. Постепенно набирая статистику таких «внешних воздействий» и реакции на них электросистемы, с помощью разрабатываемой математической модели, становится возможным не только предсказать появление таких колебаний мощности в электросети на раннем этапе их возникновения, но и определить наиболее оптимальные пути их нивелирования.
В ходе разработки этой математической модели появился своеобразный коэффициент устойчивости системы к внешним воздействиям — коэффициент стабильности. Как ни странно, долговременное нахождение системы в зоне стабильности и отсутствие небольших чрезвычайных ситуаций является скорее причиной для беспокойства, так как в этом случае нет данных о возможной актуальной реакции системы на внешние негативные воздействия, при этом, время идёт, состояние системы и её составляющих изменяется и в, какой-то момент, она может оказаться не готова пережить без серьёзных потрясений рядовой сбой. Напротив, система регулярно «тестируемая» мелкими потрясениями более прогнозируема и, следовательно, более управляема в случае крупных сбоев.
Одной из задач в рамках проекта является разработка метода локализации источника всплесков — компонента энергосистемы, который с большой долей вероятности неисправен и требует модернизации или смены режима работы на более оптимальный. Такая локализации возможна благодаря большому количеству точек сбора информации и анализу распространения возникающих колебаний по сети.
Способность контролировать стабильность работы станет ещё более актуальной по мере развития технологий и увеличения количества небольших генерирующих станций, использующих возобновляемые источники энергии, объём вырабатываемой мощности которых напрямую зависит от таких природных факторов, как постоянно меняющаяся освещённость фотоэлектрических панелей или скорость ветра в конкретной географической точке. Такой контроль и возможность прогнозирования колебаний мощности в электросети поможет обнаружить и нивелировать небольшие проблемы прежде, чем они приведут к крупным.
