Просмотр исходного текста страницы Влияние напряжения базисного узла на потери в сети

В статье представлены результаты расчётов [[Установившийся режим|установившихся режимов]] с целью оценки влияния напряжения [[Балансирующий узел|базисного узла]] на потери мощности в [[Электрическая сеть|электрической сети]]. Расчёты выполнены с использованием библиотеки [[pandapower]]. Для постороения графиков использована библиотека [https://seaborn.pydata.org seaborn].

= Описание расчётов =

== Подключение библиотек ==
На первом этапе расчётов необходимо подключить все необходимые библиотеки:

<syntaxhighlight lang="python" >
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import copy

import pandas as pd
import pandapower as pp
import pandapower.networks as pn

#Настройки отрисовки графиков
sns.set(style="whitegrid")
plt.rcParams['figure.figsize'] = (14, 6)
</syntaxhighlight>

== Функция для запуска и настройки расчётов ==
Далее выполним расчёт установившихся режимов для различных [[Тестовые схемы|тестовых схем IEEE]], которые есть в комплексте поставки библиотеки pandapower.

<syntaxhighlight lang="python" >
#Набор напряжений базисного узла для оценки
voltage = np.array([0.95, 0.975, 1.0,1.025,1.05,1.075,1.1,1.125,1.15,1.175])
#Тестовые схемы
NetCases = [
    (pn.case14(),'14 IEEE'),
    (pn.case30(),'30 IEEE'),
    (pn.case33bw(),'33bw IEEE'),
    (pn.case57(),'57 IEEE'),
    (pn.case118(),'118 IEEE'),
    (pn.case300(),'300 IEEE'),
    (pn.case1354pegase(),'1354pegase IEEE'),
    (pn.case9241pegase(),'9241pegase IEEE')
]
#Создание шаблона таблицы для хранения результатов
tbl=pd.DataFrame(columns=['Сеть','Режим','Сумм. потери','Напряжение','Уровень нагрузки'])
#Расчёты режимов
for net, nameNet in NetCases:
    tmp = calcDifferentSHN(net,nameNet) 
    tbl = pd.merge(tbl, tmp,  how = 'outer')
#Отрисовка результатов
plotProfi(tbl)
</syntaxhighlight>

== Функция создания сценариев изменения параметров в узлах нагрузки ==

Функция для расчёта установившихся режимов с различными [[Учёт статических характеристик нагрузки в Pandapower|статическими характеристиками нагрузки]] в узлах и для различных значений напряжения [[Балансирующий узел|базисного узла]] выглядит следующим образом:

<syntaxhighlight lang="python" >
def calcDifferentSHN(inNet,NetName):
    #Виды СХН рассматриваемых в расчётах
    cases = [
        (0,0,'I:0 %; Z:0 %'),
        (0,50,'I:0 %; Z:50 %'),
        (50,0,'I:50 %; Z:0 %'),
        (25,25,'I:25 %; Z:25 %'),
        (0,100,'I:0 %; Z:100 %'),
        (100,0,'I:100 %; Z:0 %'),
    ]
    #Уровни нагрузки, принятые в расчётах
    LoadCases =[
        (0.25,'S: 25 %'),
        (0.50,'S: 50 %'),
        (0.75,'S: 75 %'),
        (1.00,'S: 100 %')
    ]
    
    prof=pd.DataFrame(columns=['Режим','Сумм. потери','Напряжение','Уровень нагрузки'])
    for I, Z, nameGrid in cases:
        inNet.load['const_i_percent']=I
        inNet.load['const_z_percent']=Z
        tmpNet = copy.deepcopy(inNet)
        for s, nameS in LoadCases:
            tmpNet.load['p_kw']   = s * inNet.load['p_kw'] 
            tmpNet.load['q_kvar'] = s * inNet.load['q_kvar']  
            tmpNet.gen['p_kw']    = s * inNet.gen['p_kw']  
            tmp = calcDifferentVoltageBase(tmpNet,voltage,nameGrid)
            tmp['Уровень нагрузки'] = nameS
            #print(prof[prof['Уровень нагрузки']==nameS].head(10))
            prof = pd.merge(prof, tmp,  how = 'outer')
            
    outTable = prof
    outTable['Сеть'] = NetName
    return outTable
</syntaxhighlight>

== Функция расчёта суммарных потерь мощности ==
Расчёт суммарных продольных потерь мощности в сети выполнен следующим образом:

<syntaxhighlight lang="python" >
def calcDifferentVoltageBase(inNet,voltage,rgmName):    
    prof = np.empty(len(voltage))
    for i, v in enumerate(voltage):
        inNet.ext_grid[['vm_pu']]= v
        pp.runpp(net=inNet, max_iteration=1000)                
        prof[i] = calcSumLosses(inNet)
    dtAnanlise=pd.DataFrame(columns=['Режим','Сумм. потери','Напряжение'])
    dtAnanlise['Напряжение'] = voltage
    dtAnanlise['Сумм. потери'] = prof
    dtAnanlise['Режим'] = rgmName
    return dtAnanlise
</syntaxhighlight>

Суммарные продольные потери мощности по группам сетевых элементов определены в следующих функциях:

<syntaxhighlight lang="python" >
def calcSumLosses(inNet):
    #Расчёт суммарных продольных потерь мощности
    dP1 = calcLossesTrafo(inNet)
    dP2 = calcLossesLine(inNet)     
    dP = dP1 + dP2
    return dP

def calcLossesTrafo (inNet):
    #Расчёт суммарных продольных потерь мощности в трансформаторах
    sum2W = inNet.res_trafo['pl_kw'].sum()
    sum3W = inNet.res_trafo3w['pl_kw'].sum()
    sum = sum2W + sum3W
    return sum

def calcLossesLine(inNet):
    #Расчёт суммарных продольных потерь в линиях электропередачи
    return inNet.res_line['pl_kw'].sum()

def calcTransportPower(inNet):
    #Расчёт суммарной нагрузки в сети
    dP = inNet.res_load['p_kw'].sum()
    return dP    
</syntaxhighlight>

== Функция для визуализации полученных результатов расчётов ==

<syntaxhighlight lang="python" >
def plotProfi(inTbl):
    path = "" #Здесь можно указать путь до папки, относительно каталога со скриптом
    # Получаем выборку уникальных меток интервалов
    netSeries = pd.unique(inTbl[['Сеть']].values.ravel('K'))     
    for singleNet in netSeries:        
        g = sns.lmplot(x="Напряжение", y="Сумм. потери",col="Уровень нагрузки", hue="Режим",col_wrap=2,
                       data=inTbl[inTbl['Сеть']==singleNet],fit_reg=False)            
        g.savefig(path + singleNet +'.jpg', dpi=300)
</syntaxhighlight>

= Результаты расчётов =
Результаты расчёта продольных потерь мощности для 14 IEEE тестовой схемы.
[[Файл:Зависимость продольных потерь от напряжения базы 14 IEEE.jpg|700px|Результаты расчёта продольных потерь мощности для 14 IEEE тестовой схемы.]]

Результаты расчёта продольных потерь мощности для 33bw IEEE тестовой схемы.
[[Файл:Зависимость продольных потерь от напряжения базы 33bw IEEE.jpg|700px|Результаты расчёта продольных потерь мощности для 33bw IEEE тестовой схемы.]]

Результаты расчёта продольных потерь мощности для 118 IEEE тестовой схемы.
[[Файл:Зависимость продольных потерь от напряжения базы 118 IEEE.jpg|700px|Результаты расчёта продольных потерь мощности для 118 IEEE тестовой схемы.]]

Результаты расчёта продольных потерь мощности для 9241pegase IEEE тестовой схемы.
[[Файл:Зависимость продольных потерь от напряжения базы 9241pegase IEEE.jpg|700px|Результаты расчёта продольных потерь мощности для 9241pegase IEEE тестовой схемы.]]

= Файлы для загрузки = 

[[:Файл:Зависимость суммарных потерь мощности в сети от напряжения базисного узла.7z|Файл со скриптом для Jupiter NoteBook.]]

[[Категория:Pandapower]]