Page 31 - e_info_12_2018_demo

sieci elektroenergetyczne
sieci elektroenergetyczne

zastosowanie algorytmu

genetycznego do optymalizacji

elektroenergetycznych sieci SN

w zakresie kwalifikacji linii napowietrznych do przebudowy na linie kablowe

Sylwester Filipiak – Politechnika Świętokrzyska, Wojciech Nita – PGE Dystrybucja S.A O/Skarżysko-Kamienna

ieci rozdzielcze średniego napięcia Zachodzące zmiany klimatyczne
S(SN) budowane są jako napowietrz- i związane z nimi coraz częściej wy- 100 udział linii kablowych u poszczególnych operatorów, w proc.* 96,2
ne i kablowe. Udział linii kablowych stępujące burze i nawałnice uszka- 80 wysokie napięcie średnie napięcie niskie napięcie 76
* dane na koniec 2016 r.
w infrastrukturze sieciowej Operato- dzają w znacznym stopniu elektro- 60 47,8
rów Systemu Dystrybucyjnego (OSD) energetyczne linie napowietrzne SN. 40 25,8 18,6 35,3 17,6 25,7 36,5 34,1 23,5
w Polsce jest zdecydowanie niższy niż Zmniejszenie skali i skutków takich 20 0 0,4 0,6 0,3 1,1
w wielu krajach europejskich. W kra- zdarzeń losowych można uniknąć Enea Operator Energa Operator PGE Dystrybucja Tauron Dystrybucja Innogy Stoen
ju elektroenergetyczne linie napo- poprzez skablowanie linii średniego
wietrzne średniego napięcia stanowią napięcia, które odpowiadają za po- Rys. 1. Udział linii kablowych [7, 8]
ok. 75% a linie kablowe 25% . W innych nad 80% przerw w dostawie energii na z czynnikami wpływającymi na Autorów może być przydatnym narzę-
krajach europejskich jest to średnio do odbiorców końcowych. Dotrzyma- poziom wskaźników SAIDI i SAIFI. dziem wspomagającym planowanie
odpowiednio 25% i 75%. Linie napo- nie założonych przez Urząd Regulacji Wybór linii elektroenergetycznej i optymalny rozwój sieci dystrybucyj-
wietrzne z racji swej budowy są bar- Energetyki (URE) parametrów SAIDI SN i jej odcinków do skablowania od- nych, gdyż pozwala na uwzględnienie
dziej awaryjne niż linie kablowe [10, i SAIFI będzie dla Spółek Dystrybu- bywa się w spółkach dystrybucyjnych dodatkowych kryteriów oraz pozwa-
12]. Wadą sieci napowietrznych jest cyjnych na najbliższe lata bardzo du- w sposób deterministyczny uwzględ- la na przeanalizowanie bardzo wie-
duża podatność na warunki atmosfe- żym wyzwaniem. Spółki dystrybucyj- niający głównie historyczną awaryj- lu różnych scenariuszy rozwoju sieci.
ryczne i klimatyczne. Do najczęst- ne (OSD) działające na terenie Polski ność linii (SAIDI, SAIFI) oraz stopień Ponadto zastosowanie algorytmu
szych przyczyn uszkodzeń elektro- obecnie są zobowiązane do realiza- zadrzewienia. Bardzo istotnym jest genetycznego jako metody sprawdza-
energetycznych linii napowietrznych cji zadań wynikających z taryfy ja- fakt, że powyższego wyboru należy jącej się w rozwiązywaniu złożonych
SN należą [3, 7, 11]: przepięcia atmo- kościowej opracowanej przez Preze- dokonać w sposób bardzo wnikliwe problemów optymalizacji globalnej
sferyczne i łączeniowe, drzewa i gałę- sa URE. Ministerstwo Energii zapo- przeanalizowany, uwzgledniający nie do rozwiązania powyższego proble-
zie opadające na linie, działanie wia- wiedziało realizację długoterminowe- tylko poprawę SAIDI i SAIFI, ale rów- mu, jest uzasadnione ogromnym zbio-
tru, starzenie elementów konstrukcyj- go ogólnopolskiego planu kablowania nież uwzgledniający optymalne wy- rem elementów składowych sieci dys-
nych linii (wiązałki, izolatory), działa- sieci elektroenergetycznej. Zwiększe- datkowanie środków finansowych trybucyjnej, które należy przeanali-
nie osób trzecich oraz zwierząt (bobry). nie udziału linii kablowych poprawi przy maksymalnym efekcie końco- zować przy określaniu zbioru wybra-
zdecydowanie odporność sieci elek- wym [9, 10]. nych do modernizacji fragmentów da-
streszczenie troenergetycznej na działania de- W niniejszym artykule przedsta- nej sieci dystrybucyjnej.
strukcyjne klęsk żywiołowych, burz wiono propozycję metody (bazującej
W artykule przedstawiono zastosowanie
algorytmu genetycznego do rozwiąza- i nawałnic [3, 13]. na zastosowaniu algorytmu genetycz- charakterystyka
nia problemu optymalnego wyboru frag- Priorytetem będzie kablowanie sie- nego) rozwiązującej zadanie optymal- zastosowanej metodyki
mentów linii średniego napięcia (SN) do
modernizacji polegającej na przebudowie ci SN na obszarach leśnych i zadrze- nego wyboru w terenowych sieciach
elektroenergetycznej linii napowietrznej wionych, tam gdzie są one najbar- dystrybucyjnych SN (składających się Metody sztucznej inteligencji są
(SN) na linie kablowe. Jako kryteria op-
tymalizacji przyjęto minimalizację wskaź- dziej narażone na uszkodzenia spo- w zdecydowanej większości z linii na- obecnie często wykorzystywane przy
ników SAIDI, SAIFI oraz maksymalizację wodowane wichurami. Zakłada się, powietrznych) tych odcinków linii, rozwiązywaniu wielu problemów
wskaźnika modernizacji sieci. W opty-
malizacyjnych obliczeniach uwzględniono że do roku 2040 udział linii kablo- które będę zmodernizowane poprzez optymalizacyjnych, w tym również
parametry techniczne i niezwodnościowe wych w sieciach średniego napięcia przebudowę z obecnych linii napo- w zakresie złożonych obliczeniowo
linii SN, warunki terenowe (zadrzewienie
terenu), oraz uwzględniono ograniczenia będzie wynosił 75%. Według PTPiREE wietrznych na linie kablowe. Dotych- problemów z obszaru elektroenerge-
odnoszące się do przyjętego poziomu na-
kładów inwestycyjnych. Głównym celem koszty inwestycyjne w skali kraju wy- czas przy rozwiązywaniu takich za- tyki. Do metod sztucznej inteligencji
optymalizacji jest osiągnięcie większej niosłyby ok. 32 mld zł, aby zwiększyć dań posługiwano się metodyką ba- zaliczamy: sztuczne sieci neuronowe
niezawodności sieci SN (zmniejszenie udział linii kablowych do standar- zującą na doświadczeniu eksperckim (Artificial Neutral Networks), algoryt-
SAIDI i SAIFI) oraz zwiększenie liczby
kablowych linii SN w wybranych lokaliza- dów europejskich. Długość linii kab- działów planowania i rozwoju sieci. my ewolucyjne (Evolutionary Algo-
cjach terenowych sieci dystrybucyjnych.
lowych jest bardzo silnie skorelowa- Zaproponowana metodyka zdaniem

www.elektro.info.pl nr 12/2018
76