19.07.2019
Мэтью Рено, инженер Sandia National Laboratories, разработал новое программное обеспечение, которое может выполнять квазистатический анализ временных рядов, чтобы показать, как солнечные панели взаимодействуют с электрической сетью в течение года.
Домовладельцам и предприятиям теперь проще использовать солнечные панели на крышах, благодаря программному обеспечению, разработанному в Sandia.
Новое программное обеспечение может выполнять детальное, посекундное моделирование, известное как квазистатический анализ временных рядов. Оно показывает коммунальным компаниям, как солнечные элементы на конкретном объекте будут взаимодействовать с локальной электрической сетью в течение года.
Коммунальные компании нуждаются в подобном анализе, потому что они должны поставлять электроэнергию при стандартном напряжении, используемом для всего: от холодильников до зарядных устройств для телефонов. Большое количество солнечной энергии в одном районе города может привести к сильным колебаниям напряжения, которые могут повредить бытовую электронику.
Этот тип анализа сети не был практичным вне рамок исследований, до сих пор. Предыдущим моделям на это нужно было много времени. Новые модели более подробные, чем те, которые используются коммунальными компаниями. Исследователи Sandia надеются, что они приведут к увеличению количества солнечных панелей, по всему миру.
«При установке новых солнечных панелей в сети коммунальные предприятия будут анализировать, как новая система взаимодействует с сетью, моделируя поток энергии, чтобы определить, будет ли взаимодействие нормальным или нет», - сказал инженер Sandia Мэтью Рено, разработчик ПО.
В рамках трехлетнего проекта, финансируемого Управлением солнечной энергетики Министерства энергетики США, Sandia, Национальной лаборатории возобновляемой энергии, Технологического университета Джорджии, Исследовательского института электроэнергетики и CYME International, крупнейшего поставщика программного обеспечения для коммунальных компаний, применил четырехчастный подход к ускорению анализа временных рядов, чтобы точно узнать, как использование солнечной энергии влияет на энергосистему.
По словам Рено, анализ сейчас проходит в 1000 раз быстрее, чем два года назад. Программное обеспечение может менее чем за пять минут выполнить моделирование, которое раньше занимало 36 часов.
Имитация года в системе
Сначала команда специалистов рассмотрела, как уменьшить частоту, с которой электрическая сеть должна моделироваться во времени. Вместо того, чтобы моделировать каждую секунду года в отдельности, программное обеспечение перемещается по моделируемому году с различными темпами, принимая во внимание, является ли это ночью или днем, облачной или солнечной погодой в это время года.
«В некоторых точках вы можете быстрее прыгать во времени и прикладывать вычислительные усилия там, где это больше всего необходимо, используя моделирование на основе событий или переменный временной шаг. В пасмурные дни симуляция замедляется и смотрит на воздействие каждую секунду. При низкой изменчивости, например, ночью, когда все достаточно стабильно, симуляция может двигаться вперед с большими временными шагами, делая программу более эффективной» - сказал Рено. .
Вторая часть проекта была направлена на то, чтобы ускорить индивидуальное моделирование путем обновления формул, используемых для расчета потока мощности.
Третья задача была направлена на снижение сложности модели энергосистемы, используемой программным обеспечением, при сохранении ее точности. Меньшая, более эффективная модель помогает программному обеспечению быстрее решать проблемы, фокусируя свой анализ на критических частях сети.
Четвертая часть проекта была посвящена изменению того, как стандартный бизнес-компьютер выполняет анализ, чтобы обеспечить использование всех процессорных ядер.
Оценка интеллектуальных элементов управления сеткой и новых технологий
Главной задачей проекта было – поддержать солнечные батареи. Однако новое программное обеспечение также может оценивать новые технологии и интеллектуальное управление энергосистемой в целом.
«По мере того, как мы смотрим в будущее с новыми приложениями и элементами управления интеллектуальными энергосистемами, коммунальные предприятия будут по-прежнему нуждаться в использовании анализа временных рядов, чтобы увидеть, как зарядка нового электромобиля повлияет на энергосистему, исследовать лучшие средства управления и применения для накопления. Чтобы понять новые преимущества и управляемость интеллектуальной сети, эти компании должны будут сначала смоделировать ее» - добавляет Рено.
Команда ученых опубликовала более 30 статей, эти инновации уже осваиваются коммунальными службами, университетами и другими исследователями несколькими способами.